人工智能提升工作效率，降低人力成本。为了提高工作效率，降低人力成本阿里研发了智能客服店小蜜、机房巡逻员天巡、人脸识别机器人佐罗等。店小蜜可以一年365天*24小时不间断工作，在2017年“双11”预售开始时，店小蜜每天的单日对话量都超过1000万，是首个日对话量达到千万级的服务机器人。机房巡逻员“天巡”可以全天24小时巡查数据中心，排查异常，接替了运维人员以往30%的重复性工作。目前天巡已经在张北数据中心实现无人作业。天巡的“智力”来源于阿里巴巴天机，天机监管着数据中心近百万台服务器，对每个服务器的数百个数据点进行实时检测采集，能对亿万级的数据点进行秒级检测和故障定位，并根据使用情况绘制服务器生命周期曲线，实现对服务器故障的提前预判能力。天机统管国内规模最大的IDC(数据中心)集群，实现了阿里巴巴国内IDC连续745天无影响业务故障的记录。

机器人设计师“鲁班”每秒生产8000张商品Banner，解决了大批量设计问题。双11是对设计师的大考，海量的设计需求，做海报、改文字、换商品、调设计、换 banner，而且需要保证所有人都统一规范。如果遇到紧急设计需求，还要快速出稿。2015年“双11”后阿里成立“鲁班”项目自动生产海报，实现广告位上的千人千面。2016年“双11”，鲁班首次登场，最终制作了1.7亿张广告banner，点击率提升100%。

大数据和人工智能技术帮助商家提升客户运营的效率。以访客运营为例，通过AI分群引擎，可以对访客进行细分，实现精准营销。比如某个美妆店铺的访客分群个性化店铺首页上，针对水乳类和面膜类偏好人群出现了不同的个性化首页。当客户进入店铺的一瞬间，AI分群引擎就会对客户所属人群进行实时预测，得到最佳的页面商品推荐。AI分群引擎会将诸多因素考虑在内。比如针对不同行业，同一个特征会有不同的权重，例如地域属性，对美妆来说，因为北方干燥，南方潮湿，那不同地域的用户对保湿产品就有不同偏好。但对零食来说，地域属性的影响就小。此外分群引擎还会分析用户的不同时期的消费偏好，推荐合适的商品。最后还要结合店铺的实际情况，以美妆为例，从用户在平台层面上的行为来看，大部分用户可能会偏好美白、保湿功效的产品，而具体到某个品牌，其主营的产品品类和平台总体的品类成交分布很可能有较大偏差，比如一些品牌可能是主打彩妆，另外的一些品牌则主打紧致类的产品。

数据赋能实现精细化管理。电商的供应链也需要由库存来支撑，库存管理的效率直接影响了供应链的质量和效率。以京东的库存管理为例，他们建立了清晰完善的库存管理的数据罗盘，可视化的监测库存情况。另外开发了智能补货系统对海量SKU进行自动化补货，解放劳动力。库存优化的前提是对销售进行合理预测，使得所备的库存既不会过多而导致积压，也不会过少导致短缺。京东利用大数据技术，结合多种参数，比如需求形态、产品生命周期、采销经验等，对销售进行预测，进而指导库存管理，优化库存布局。

与供应商协同生产、采购，从源头优化供应链。京东的协同型计划、预测及补货可以实现跟供应商在销售计划、订单预测、物流补货等方面数据的充分共享，建立协同型供应链。在协同项目推出前，京东发现业务多关注采购环节，较少关注供应商商品的生产环节，导致需要补货时发现供应商库存不足。协同型计划、预测及补货项目基于EDI电子数据交换技术实现数据有效及时的共享，EDI(电子数据单据)是合作伙伴间按照商定的协议，将商业文件标准化、格式化，通过系统自动进行传输。协同项目业务流程分为三步，以京东和美的的协同项目为例，第一步协同销售计划，京东提前一个月提报备货计划，美的接收并反馈供货计划，双方即以供货计划作为下个月采购及供货依据。然后美的根据供货计划制定每周排产计划，并共享给京东。第二步协同订单预测，美的排产完成商品入库后，同步库存数据给京东。京东应用自动补货系统，以仓到仓支援关系及供应商库存等为限制因素，计算出各仓补货建议，并将补货建议共享美的，美的根据发货要求进行调整并反馈给京东。第三步协同订单补货，美的评审后的补货建议自动形成京东采购单，美的接收系统自动发起仓库入库预约，收到预约号后进行发货，并反馈京东发货单，京东仓库收到货物后回传美的收货确认。协同项目让供应商共享了京东大数据分析能力和京东的智慧采购能力，降低了缺货风险、提高了存货周转率、EDI提高了数据共享效率。