Pedagang Rakuten Supercharging dengan AI: CEO Mikatani

“Ketika saya mulai rakuten lebih dari 25 tahun yang lalu, kecerdasan buatan adalah ranah Matriks. Hari ini, kenyataan itu lebih dekat dari sebelumnya. ”

Pada konferensi Tahun Baru tahunan Rakuten di Tokyo, ketua dan CEO Mickey M meritani mengirimkan pesan ini ke lebih dari 50.000 pedagang Rakuten Ichiba di sekitar Jepang. Salah satu tema utama acara tersebut adalah Tidak ada AI, tidak ada masa depan – Seruan untuk bertindak untuk semua bisnis, besar dan kecil, untuk merangkul potensi alat AI terbaru.

“Semua pedagang kita harus memanfaatkan AI sepenuhnya,” Mikatani mendesak para pendengarnya. “Saya ingin menjadikan ini situasi win-win-win. Kami menjalankan balapan ini bersama. “

Sinapsis yang lebih sederhana untuk AI yang dapat diskalakan

Konferensi ini datang setelah keributan segar di kancah AI global: perusahaan Cina Deepseek telah berhasil melatih AI open-source dengan kinerja yang menyaingi raksasa teknologi-dengan sedikit biaya. Ketika perusahaan AI berjuang dengan penskalaan yang hemat biaya, M meritani membandingkan teknologi dengan otak manusia.

“Otak dikatakan memiliki 86 miliar neuron. Menghubungkan neuron -neuron itu adalah sinapsis – hampir seperti sirkuit, ”jelasnya. “Dikatakan ada sekitar 100 triliun sinapsis ini.”

Dalam struktur yang kompleks ini adalah dasar dari emosi, ide, dan kreativitas manusia. Tetapi ketika datang ke sinapsis, lebih banyak kompleksitas tidak selalu lebih baik. M meritani menyoroti penemuan menarik dari penelitian tentang otak Albert Einstein yang diawetkan.

“Otak Einstein tidak hanya besar. Analisis sinapsisnya mengungkapkan bahwa mereka jauh lebih sederhana daripada rata -rata orang. Alih -alih jaring sinapsis yang rumit, ia memiliki koneksi sederhana. Ini berarti tidak perlu melakukan perhitungan sia -sia dapat mengarah pada segala macam hal baru dan kreativitas. ”

Wawasan ini memiliki implikasi mendalam untuk skalabilitas jaringan saraf. Haruskah model dilatih pada data sebanyak mungkin, memaksa mereka untuk merujuk semuanya untuk setiap inferensi? Atau haruskah mereka disesuaikan dengan tugas -tugas tertentu?

“Model AI besar memiliki begitu banyak informasi yang menghubungkan semuanya untuk membuat kesimpulan menjadi tidak hanya sangat mahal, tetapi kurang akurat,” Mikatani beralasan. “Kuncinya terletak pada seberapa banyak informasi efektif yang dapat Anda hubungkan – itulah sebabnya kami perlu melakukannya sendiri.”

Merangkul AI dari dalam

Rakuten telah memantapkan dirinya sebagai pemain penting dalam komunitas AI open-source, tahun lalu merilis Rakuten AI 7B, yang menduduki puncak tangga lagu dalam kinerja bahasa Jepang pada rilis.

“Dibandingkan dengan chatgpt Openai, Rakuten AI 7B adalah AI yang lebih kecil dan lebih fokus,” kata Mikatani. “Ini efisien, dan lebih khusus. Karena kami mengembangkannya sendiri, kami dapat menyetelnya secara khusus untuk berbelanja. ”

Insinyur AI Rakuten telah meluncurkan banyak model AI terbuka, termasuk Rakuten AI 2.0, campuran model ahli yang dioptimalkan untuk bahasa Jepang, dan Rakuten AI 2.0 mini, model bahasa kecil yang dirancang untuk dijalankan secara lokal dengan efisiensi tinggi pada perangkat tepi.

Penelitian ini, dikombinasikan dengan penggunaan berbagai model AI pihak ketiga, telah membentuk landasan untuk triple 20 tujuan Rakuten Group yang ambisius untuk memanfaatkan AI untuk meningkatkan efisiensi pemasaran, operasional, dan klien sebesar 20%.

“Sudah ada 30.000 karyawan Rakuten yang menggunakan Rakuten AI untuk Rakutenians – 8.000 dari mereka setiap hari,” ungkap Mitasi. “90% dari konsultan EC kami memanfaatkannya … satu dari empat telah membangun alat AI mereka sendiri dengan pemrograman sederhana. Saya pikir ini akan tumbuh menjadi empat dalam empat dalam setahun. “

Pelukan internal Rakuten terhadap alat AI telah memberikan wawasan yang kuat tentang kasus penggunaan bisnis yang potensial. Wawasan ini diatur untuk menjangkau audiens baru dengan peluncuran Rakuten AI untuk bisnis baru -baru ini – layanan AI generatif yang ditujukan untuk memberdayakan klien Rakuten dengan alat yang kuat dan fleksibel.

Pencarian supercharging di Rakuten Ichiba

“Saya berdiri di sini tahun lalu dan berkata kepada Anda: AI, AI, AI,” Mikatani mengatakan kepada konferensi itu, sebelum melanjutkan untuk menyoroti berbagai cara AI sedang dimanfaatkan di sekitar Rakuten Ichiba: “Pertama -tama, pencarian semantik.”

Diluncurkan pada Rakuten Ichiba dan layanan lainnya pada tahun 2024, pendekatan bertenaga AI ini untuk pencarian memungkinkan pengguna untuk menemukan produk berdasarkan pada arti dari pertanyaan mereka daripada istilah yang tepat.

“Sebelumnya, kami telah menggunakan pencocokan kata, jadi jika kata-kata itu tidak cocok, Anda akan mendapatkan hasil pencarian nol. Dengan pencarian semantik, kami telah mengurangi kasus seperti itu hampir 98,5%, meningkatkan GM sebesar 5,3%yang signifikan. “

Pengalaman pencarian di Rakuten Ichiba juga berkembang untuk menyesuaikan hasil dengan pengguna, wilayah, musim, dan waktu tertentu.

“Di masa depan, kami berpotensi memisahkan hasil pencarian yang ditunjukkan di Okinawa versus Hokkaido. Atau kami dapat menunjukkan hasil pencarian yang menarik dari riwayat pembelian pengguna. Ini lebih dari sekadar pemasaran – ini adalah pengalaman berbelanja. “

Mendapatkan AI ke tangan pedagang

AI juga digunakan untuk mendorong rekomendasi produk yang lebih tepat pada Rakuten Ichiba, meningkatkan kemanjuran sekitar 60%. Iklan promosi di platform juga mendapat manfaat dari efisiensi biaya yang lebih baik.

Di backend juga, AI Tools membantu pedagang merampingkan operasi mereka: “Saat ini, dari lebih dari 50.000 pedagang, lebih dari 30.000 dari Anda menggunakan RMS AI Assistant (Beta).”

Rangkaian komprehensif alat e-commerce bertenaga AI ini memungkinkan pedagang untuk menulis deskripsi produk, secara otomatis menemukan kode produk, mendukung menjawab pertanyaan pelanggan, atau memeriksa dan mengedit pesan. Sistem analitik pedagang Rakuten Ichiba juga telah supercharged dengan AI, memberikan laporan yang mendalam hanya dengan beberapa klik.

Beberapa pedagang memanfaatkan alat AI Rakuten untuk wawasan yang kuat tentang produk mana yang akan disorot selama penjualan besar, sementara yang lain memanfaatkan analisis toko agar AI secara otomatis memilih bahan promosi dan memberikan umpan balik tentang kinerja iklan.

“Produk mana yang paling menonjol? Produk mana yang diklik? ” Mikatani berpose. “Anda bahkan bisa mengatakannya untuk mengambil produk terlaris dan membuatnya menjadi spanduk. Daripada hanya memiliki manusia, Anda dapat meminta AI memilih produk dan memutuskan bagaimana menampilkannya untuk efisiensi yang lebih besar. Inilah yang kami buat, dan kinerja iklan telah meningkat sebesar 50%. ”

Memasuki usia agen

“Ini dimulai sekitar tahun lalu bahwa model bahasa besar-AI generatif serba guna-benar-benar mencapai tempat kejadian. Selanjutnya, kita akan melihat agen AI, ”prediksi M meritani. “Alih -alih hanya merekomendasikan dan meneliti … agen -agen ini dapat mencapai titik di mana mereka menangani transaksi nyata. Seorang sekretaris AI, misalnya, dapat membuat janji untuk Anda, atau berbelanja untuk Anda. Fungsi seperti asisten pribadi ini dapat mulai mendapatkan daya tarik bahkan tahun ini. ”

Sementara tujuan utama AI Tech tetap tidak pasti, M meritani mendorong pedagang untuk memanfaatkan alat AI sebaik -baiknya yang tersedia di sini dan sekarang. Dengan dukungan beragam rangkaian penawaran AI Rakuten, bisnis mereka berada di tempat yang baik untuk tetap di depan di pasar e-commerce yang kompetitif-baik sekarang, dan di tahun-tahun mendatang.