杨浩勇人工智能推动二手车行业跨越重塑价值链

admin 2019年04月03日 手机赚钱 15次阅读 

2018年3月23日,车昊多集团首席执行官杨浩勇先生使用瓜子汽车和毛豆新车网,再次受邀参加2019年中国发展论坛年会,并就如何重塑论坛进行了论坛人工智能社会。分享演讲。塔塔集团董事长陈哲,荷兰皇家飞利浦董事会主席万浩盾,百腾汽车CEO戴磊,于世科技创始人兼首席执行官尹琦,创新工作董事长兼首席执行官李开复等同受众热门话题如人工智能等也积极讨论。

中国发展高层论坛将由国务院发展研究中心主办,2019年由中国发展研究基金会主办,主题为“坚持扩大开放,促进合作共赢”。中国发展高层论坛是继“两会”之后的第一个国家级大型国际论坛。它旨在“与世界对话,共同发展”。它是中国政府高层领导,全球商界领袖,国际组织和中外学者对话的重要平台。

内容细化:

人工智能推动了二手车行业的代际跨度,并重塑了价值链。

由于中国在大数据和智能算法方面的积累和创新,人工智能在中国二手车行业的应用加速了行业的代际跨越。该车依赖于独特的“镜子理论”,并依赖于人工智能的快速迭代。自我增强和可扩展性,完全打破传统体验的障碍,从依靠主人和主人的经验的行业阶段跨越基于规则的专家系统,直接进入基于机器学习和深度学习的人工智能时代,在此基础上,中国二手车行业在三年内已经赶超发达国家的二手车行业30年。

此外,当人工智能打破经验值的障碍并且可以大规模应用时,二手车行业可以被重建,价值也被转移。消费者为一站式高品质的经验和低效率付出代价。服务支付实现了行业从单一行业向产业集群的扩展。人工智能加速了工业过程,实现了代际发展。依靠新技术建立的健康产业将加速中国汽车的流通,降低中国家庭的门槛。它将极大地提升幸福指数和中国的社会消费。

直播:

二手凯越有多少价格?在同一车况下,该车在不同城市交易,价格差异达到4400元(昆明/上海);一年中不同月份的差额为8400元;如果你添加一个变量,不同里程数,年份,价格会相应变化;

在过去的三年中,在瓜子的二手车平台上,2013款凯越的总价格为4445。

这种复杂的定价逻辑于2016年在中国完成,依靠人类经验。

培养价格合理的大师,至少6年,他只能看10个品牌,100多个型号

今天在种子中,价格全部由智能系统完成,可以覆盖200个品牌的100万个型号

二手车行业大师的经验是核心价值。他依靠这种能力所造成的信息不对称来获得差异并形成柠檬市场。根据人类经验,不可能大规模复制。这个行业从未建立过信任和规模。始终保持简单的买卖交易水平。

15万辆汽车经销商,简单的买卖交易,支持1000万交易量,每个汽车经销商一年做100左右。

毫无疑问,由于中国的大数据和算法经验,ai在中国二手车行业的应用加速了行业的跨越式发展。我们已经从经验丰富的汽车走向发达市场。多年的基于规则的专家系统,直接进入基于机器学习和深度学习的人工智能时代,跨越线下品牌链模式,直接进入新的零售业务模式,这个过程中,我们只用了3年。这种飞跃的直接结果是人工智能打破了行业的阶段,掌握了作为生产力的主人的经验。主人不能再依靠经验来建立高价差。二手车的价格基于价值波动的供需来回报。

人工智能取代船长的结果是行业迅速标准化和规模化。在过去的3年中,我们积累了最完整和最大的数据,(定价水平的数据大小超过42亿)。通过智能终端收集大量数据,映射到线路,并通过算法指导优化结构。线下的行为在数据级形成一个闭环,不断优化迭代,我们称之为镜像理论。二手车交易和服务效率指数升级将使消费者受益;在打破了教师的经验障碍后,该行业已进入基础设施重建阶段,从低附加值交易价值转向高附加值服务。该行业已从简单交易扩展到工业多元化服务,涵盖金融,保险,维护,新车,汽车租赁等,

在2018年,由于经验,我们为卖方支付了15亿美元,而买方则留下了25亿美元。我们可以看看二手车交易经验的变化。左边是世界上最大的花卉市场,右边是我们在成都的28,000平方英寸的商店。二手车是标准价格和标准车辆状况。该站可以在我们的甜瓜车店完成交易,融资,保险,维修,如果消费者不下定决心,他甚至可以从这里租车。

以前该行业所获得的是少数人掌握的经验价值,即差异模型,交易非标准,分散,基本上只是锤子销售。当人工智能打破经验价值的障碍并且可以大规模应用时,行业可以重组并且价值会发生变化。消费者为经验,低效付款和支付一站式高质量服务付费。该行业已从单一行业扩展到产业集群,从1万亿增长到数万亿。人工智能加速了工业过程,实现了代际发展。新技术建立的健康产业将加速中国汽车的流通,降低中国家庭的门槛,这将大大提高幸福指数和中国的社会消费。

提问会议:

问题:因为在人工智能的应用下,差别定价会变得越来越简单,不同用户的种子定价会不同吗?

杨浩勇:我们不会向不同的用户提供不同的汽车价格。我们会根据用户的在线浏览行为向他推荐他可能喜欢的价格。在用户到达离线商店后,我们使用智能设备捕获他的个人行为,依靠在线和离线行为数据,我们希望向他推荐他可能喜欢的汽车。此外,我们希望将他与最了解他并且熟悉他最喜欢的模特的人匹配。在用户到达商店后,商店将询问您想要购买什么车,需要什么,以及您不需要贷款。商店里不需要它。扫描二维码后,我们将了解用户的所有需求并与之匹配。例如,您可能喜欢梅赛德斯 - 奔驰。我们会找到一辆知道梅赛德斯 - 奔驰最多的车来介绍你的车。我们使用大数据来解决客户需求问题,而不是价格;在价格方面,我们预测一辆车在我们的平台上,根据这个价格,多长时间,可以卖多少概率,以确保卖家和买家可以获得最优惠的价格。

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