亞馬遜用機器人裁員完倉庫管理員後,這次輪到被演算法取代的白領階級員工了

亞馬遜的機器和軟體讓不少倉庫管理員這種藍領職業下崗,然而現在,下崗潮已經輪到亞馬遜的白領員工們了。電腦自己知道需要採購什麼,什麼時候去採購,什麼時候去提供產品以及什麼時候不要去提供產品。這些演算法擁有大量的資料輸入,運轉起來通常比人類還要智慧。
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本篇來自合作媒體 愛范兒 ,INSIDE 授權轉載。

還記得亞馬遜物流倉庫裡,機器人 Kiva 們工作的場景嗎?

一隻只橙黃色的扁平機器人,在密集的貨架上來回穿梭,將一個個貨架有條不紊地自動運輸到指定的位置,沒電了還會自動找到充電的地方。偌大的倉庫裡,只有零零星星的幾個人類員工。

亞馬遜的機器和軟體讓不少倉庫管理員這種藍領職業下崗,然而現在,下崗潮已經輪到亞馬遜的白領員工們了。

今年 2 月,亞馬遜開始在美國西雅圖總部進行大幅裁員,首當其衝的就是消費零售部門的員工。

然而就在去年,亞馬遜交易平台(Amazon Marketplace)首次實現了銷售總量佔比為亞馬遜銷售銷量的 50%。有統計顯示,今年第一季度亞馬遜第三方賣家的銷售額沾到了亞馬遜總銷售額的  52%。

photo credit: Statista.com
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亞馬遜在零售業務上的收入依然是財報的重要支柱,那為什麼還要在這些部門大舉裁員?

原因是,這些讓人矚目的成績,都是由亞馬遜的資料、演算法這些軟體實現的,它們通過對消費者行為進行精準的預測,再製定相應的營運和銷售策略,吸引了包括不少奢飾品在內的商家入駐,吸引了更多消費者在平台上買東西。

而那些在亞馬遜零售部門裡久經沙場的老兵們,越發成為拿著高薪,並且讓部門運轉變得冗餘的存在。因此在過去的幾個月內,已經好幾個負責零售業務的亞馬遜高管相繼離職,或者進行了崗位調整。

亞馬遜這家真· 科技公司,將其雲計算和人工智慧的實力,應用到了任何有意義的地方,這也是無可厚非的。

對於亞馬遜而言,那些預測顧客需求、制定營運策略,以及談判的工作,現在都交給了機器和軟體來完成。這在零售業內,是一個巨大的效率提升。尼爾· 阿克曼(Neil Ackerman)曾經在亞馬遜管理強生產品供應鏈,他這樣告訴彭博社:

電腦自己知道需要採購什麼,什麼時候去採購,什麼時候去提供產品以及什麼時候不要去提供產品。這些演算法擁有大量的資料輸入,運轉起來通常比人類還要智慧。

這位被演算法取代的大兄弟,還是可以很客觀、心平氣和地做出評價的。然而這種裁員消息的傳出,倒是讓不少人開始思考,自己的飯碗會不會也被演算法和機器奪走。

但在亞馬遜則表示,他們通過使用更加智慧的方式去服務客戶,其實是在另外的地方創造了就業。

我們將產品、工具以及服務變得標準化,再提供給品牌以及平台上的經銷商,這種做法已經在組織變革上產生了變化。

據亞馬遜公佈的資料顯示,他們去年在全球範圍內,已經新增了超過 16,000 個崗位,並且創造了超過 13 萬個相關聯的就業崗位。

亞馬遜不僅製造上天的火箭,也製造能夠跟你聊天的人工智慧 Alexa,擁有一系列黑科技。但在更多人的認知裡,亞馬遜更多是一個電商平台。

2000 年左右,亞馬遜對自己的定位是「最大的網路零售商(the Internet's No.1 retailer)」。經過十多年的發展,它已經改變了人們銷售以及購買的行為方式,作為平台,它向消費者提供了更少中間人的購買環節,向零售商提供了一種不需要考慮庫存壓力的銷售方式。

而如今,亞馬遜開始改變的,是使用僱員的方式了。


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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