京东集团CEO刘强东在2017年京东年会上表示：在以人工智能为代表的第四次商业革命来临之际，京东将坚定地朝着技术转型，与此同时，正式发布了京东YAIR SMART SC智慧供应链战略，围绕数据挖掘、人工智能、数据再造和技术驱动四个原动力，形成京东的智慧供应链解决方案。
现在，智慧供应链战略已经进行了四个多月，在已经过去的京东618大促中也起到了重要的作用。近日CSDN采访了京东Y事业部供应链系统规划部负责人平常心，就京东智慧供应链的发展现状，未来规划等问题进行了了解。
京东Y事业部的主要工作包括供应链技术的研发和库存的管理。一方面负责供应链技术的整体打造，包括对外的赋能和输出，另一方面又围绕零售最核心的供应链库存管理做提升周转、拉升现货率、降低滞销这些关键的库存KPI的优化。平常心主要负责Y事业部战略规划和系统规划两项核心工作。
打造需求驱动的供应链
“需求驱动的供应链”对于电商平台来说是个比较良性的发展，这需要电商环境高度的数字化，但传统供应链因为本身在需求端的很多数据并没有在系统里，比如消费者的需求、市场的趋势、最新的动态等等，这些数据没有数字化，因此很难分析在供应链管理中应该准备多少货放在什么地方给予消费者。
也是基于这些传统供应链的痛点，京东构建了智慧供应链。随着电商快速的成长，京东拥有了大批高质量的用户，物流也拥有一套闭环的体系。作为一家技术驱动的公司，整个供应链上的数据已经实现了高度数字化，这让平台能够分析消费者的需求是什么，然后再通过消费者的需求分析，预测销售的地点、价格等一系列供应链需求侧的要求和需求，帮助供给侧生产与需求侧进行匹配，更高效和低成本的满足消费者的期望。目前京东智慧供应链的重点为大数据选品、动态定价、智慧预测计划和智能库存。
京东Y事业部从去年11月成立至今，在供应链方面做的优化已经卓有成效。
对内，京东实现了一定范围内的自动化补货，在部分品类使用大数据和人工智能做商品的选品、合理定价，以及对相关供应链数据的分析和可视化。其中自动化补货分为两方面，一是机智能库存系统自动下达采购单，解放运营人员的双手去做更有价值的工作，二是智能库存系统可以用数据更准确而合理的下单，保证库存的水位不用太高就能满足销量需求。目前京东各事业部正在积极推进智能库存系统的广泛应用；
对外，京东正在把人工智能平台做深入的打造和更平台化的建设，基于人工智能平台在上面组建和抽离一些应用，正如前不久Y事业部发布的YAIR平台（Y AI Platform for Retail Business）,集成了预测平台、运筹优化平台、模拟仿真平台、舆情分析平台四大平台
（http://mp.weixin.qq.com/s/UuAyoA4ytLCTwD81odUD4w）。
另一方面Y事业部正积极与战略合作伙伴进行接触，并逐步把京东对内已经成功验证过的供应链技术对外进行开放赋能。
谈到智能供应链在今年618大促上的助力，平常心提到了和供应商一起做协同，联合预测需要的货量，包括补货量、补货的时间点和库存分布等，而其他的系统将在未来的大促活动中更好地推广。
机器学习、深度学习助力智慧供应链
京东智慧供应链架构
销售预测、动态定价是构建智慧供应链的两大重点，在这两方面京东使用机器学习方法，深度学习技术做了很多尝试。
销售预测方面，以机器学习为主的预测模型主要是针对每一个SKU去做特征值建模，看哪些特征值会影响销量，然后预测相对准确的销售额，利用智能化预测的销售量指导仓库下单和补货。这主要使用了机器学习特征值分析哪个模型的优化更准确。 而需求驱动意味着在销售预测的时候需要考虑很多“现实”的因素，比如季节、地域等对商品的影响。京东目前的做法是通过预测指导补货，并在预测的过程中考虑前端消费者的因素，同时加入京东运营伙伴的卓越经验，将零售经验与机器学习算法相互结合。
动态定价方面，内部京东使用了经济学中的量价关系价格弹性模型，针对上百万个差异化的SKU做出个性化的建模，动态为商品确定一个最优的价格，建模的过程也是人工智能使用最多的过程。外部集成市场情报的数据，也包括竞争对手的数据，整合到价格弹性模型里，同时根据不同品类的商品定义多个价格影响变量。此外，动态定价系统还有一套比较强的风控体系，保证定价不会错乱。
除了机器学习和深度学习，平常心还分享了一些运筹学的规划算法，比如优化算法。京东正在尝试将运筹学算法与机器学习相互融合。
在谈到京东智慧供应链从数字化、大数据积累到算法演进过程遇到了哪些挫折时，平常心主要提到了三点：整体方案的迭代规划、对数据的整理和清理、人工智能的对外赋能探索。
京东本身有非常强的零售供应链管理经验，需要将这种经验抽离出来变成智慧供应链的整体蓝图规划，抽离经验并且将经验与技术做关联是个比较艰难的过程。在这个过程中整个团队在部门舰长的带领下打磨了一半年到两年的时间，不断迭代，才有了现在的样子；
在数字化、大数据和计算演进的过程中，将已经数字化的数据进行清理并达到一个可用的状态，再基于这组相对干净的数据建模是个非常难的过程。采访中平常心分享了几点在数据清理方面的经验：
不断完善数据集市以及对大数据的分类和整理，定义清晰的大数据标准；
发现异常数据时和业务方一起进行分析，将该清理的数据清理掉，该留下来的数据放到模型里，并通过特征标注异常情况出现的原因；
对人工智能算法应用的实际效果要进行持续的核对和跟踪，出现较大偏差时要首先从数据源检查问题原因。
目前京东已经通过大数据的清理建模开展销售预测、指导选品、指导补货、指导定价。
算法演进也是个比较难的过程，京东在此过程中会更多的寻找相关的人才，适合的算法，如何将人工智能的成熟应用对外赋能给合作伙伴，这也是Y事业部目前重点解决的一个问题。
未来发展
京东智慧供应链是基于经验打造的零售供应链管理解决方案，技术方面，京东在基于供应链管理的各个关键节点已经有算法和模型的进行技术布局，并且在京东的海量数据下下作了验证。同时京东拥有庞大的零售生态和供应链协同体系，与很多合作伙伴的供应链实现了系统级对接，而这些，都是京东的核心优势。
从零售商业预测、供应链优化与运营自动化、营销与定价优化到图像识别与理解、自然语言理解等，我们已经看到了京东商城对于人工智能技术的探索与应用。关于京东智慧供应链下一步的计划，平常心从对内和对外两方面向我们进行了解释。
对内，下一阶段将对系统不断优化，让内部的业务人员有更好的试用体验。在内部希望支撑整个京东三个层面的工作：
智能决策，包括集团层面、部门层面和个人层面怎样进行预测销售、规划销售； 智能采销，包括如何购买，如何放在合适的地方用合适的价格进行销售； 智能运营，对每个仓库、每个配送站输入一些单据量的预测，帮助他们判断仓库应该怎么安排，空间以及相关财务如何预估等等。
平常心表示：希望在智能决策、智能采销、智能运营三个层面更好地支撑集团的业务，并且在这个基础上希望每个系统更好地优化界面和使用体验，真正让业务方觉得系统有价值，并且用得比较简便。
对外，京东将把验证过的好的供应链人工智能应用分享给合作伙伴，包括京东的卖家和大的品牌商、零售商等。希望把京东这么大体量数据下验证的技术应用更简单或者更组件化的方式跟市场做一个展示，让其他品牌或厂商利用京东的技术将供应链管理的更好，但这还需要一段时间的准备，Y事业部会在集团技术转型的战略指导下，不断砥砺探索。
