在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中，轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的二手交易平臺(tái)，正積極通過人工智能技術(shù)重塑業(yè)務(wù)模式與用戶體驗(yàn)。轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO孫玄分享了其團(tuán)隊(duì)如何系統(tǒng)性地打造AI工程架構(gòu)體系，并介紹了為業(yè)務(wù)賦能的“村家AI系統(tǒng)”的核心實(shí)踐。

一、AI工程化：從模型到體系的升級(jí)

轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)的AI發(fā)展并非一蹴而就，而是經(jīng)歷了從單點(diǎn)模型應(yīng)用向體系化工程架構(gòu)的演進(jìn)。孫玄指出，早期AI應(yīng)用往往面臨“模型易建、工程難做”的挑戰(zhàn)。為此，轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)構(gòu)建了覆蓋數(shù)據(jù)、算法、平臺(tái)、應(yīng)用四層的一體化AI工程架構(gòu)：

1. 數(shù)據(jù)層：建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)湖與特征平臺(tái)，確保高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)供給，解決數(shù)據(jù)孤島與一致性問題。
2. 算法層：通過模塊化設(shè)計(jì)，支持從圖像識(shí)別、NLP到推薦算法的靈活迭代，并引入AutoML等工具提升研發(fā)效率。
3. 平臺(tái)層：自主研發(fā)MLOps平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)從模型訓(xùn)練、評(píng)估、部署到監(jiān)控的全生命周期管理，降低AI落地門檻。
4. 應(yīng)用層：緊密結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景，如智能定價(jià)、質(zhì)檢自動(dòng)化、客服機(jī)器人等，推動(dòng)AI價(jià)值直接轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)指標(biāo)提升。

二、村家AI系統(tǒng)：業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的智能引擎

“村家AI系統(tǒng)”是轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)AI能力的集中體現(xiàn)，其命名寓意“深入業(yè)務(wù)一線，像村民一樣理解需求”。該系統(tǒng)并非單一產(chǎn)品，而是一個(gè)覆蓋多場(chǎng)景的AI解決方案集合：

1. 智能質(zhì)檢引擎：利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)自動(dòng)識(shí)別商品劃痕、磨損等瑕疵，將人工質(zhì)檢效率提升300%以上，并大幅降低爭(zhēng)議率。
2. 動(dòng)態(tài)定價(jià)模型：基于市場(chǎng)供需、商品狀況、用戶行為等千維特征，實(shí)時(shí)給出合理估價(jià)，促進(jìn)交易轉(zhuǎn)化與用戶信任。
3. 個(gè)性化推薦系統(tǒng)：通過多模態(tài)融合與強(qiáng)化學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)“千人千面”的商品與內(nèi)容推薦，提升用戶停留時(shí)長(zhǎng)與復(fù)購(gòu)率。
4. 智能客服助手：結(jié)合NLP與知識(shí)圖譜，處理70%以上的常見咨詢，并賦能人工客服提供更精準(zhǔn)的服務(wù)。

三、核心經(jīng)驗(yàn)：技術(shù)、文化與組織的協(xié)同

孫玄，轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)AI體系成功的關(guān)鍵在于“技術(shù)為骨、文化為血、組織為脈”：

• 技術(shù)務(wù)實(shí)化：不盲目追求前沿模型，而是選擇與業(yè)務(wù)匹配的高性價(jià)比方案，注重投入產(chǎn)出比。
• 文化融合化：推動(dòng)算法工程師深入業(yè)務(wù)部門，形成“技術(shù)懂業(yè)務(wù)、業(yè)務(wù)用技術(shù)”的共生文化。
• 組織敏捷化：設(shè)立跨職能的AI項(xiàng)目小組，快速響應(yīng)需求，并通過內(nèi)部競(jìng)賽等機(jī)制激發(fā)創(chuàng)新活力。

轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)將繼續(xù)深化AI在供應(yīng)鏈、風(fēng)控、營(yíng)銷等環(huán)節(jié)的應(yīng)用，并將“村家AI系統(tǒng)”的能力逐步開放給生態(tài)伙伴。孫玄強(qiáng)調(diào)，AI工程化的本質(zhì)是“讓技術(shù)規(guī)模化解決商業(yè)問題”，而轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)的實(shí)踐正是這一理念的生動(dòng)注腳。