科技行者美國的油價以后可能由AI決定了

美國的油價以后可能由AI決定了

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美國的油價以后可能由AI決定了

2017年11月23日 黃雅琦 CNET科技行者 【編譯】
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美國加油站的燃油價格幾乎每天都要進行調整。幾十年來,燃油定價都是門藝術,主要依靠人類的運算和直覺。隨著人工智能與機器學習的興起,它們的巨大潛力將使燃油定價更準確有效...

黃雅琦 來源:CNET科技行者 【編譯】 2017年11月23日

關鍵字:AI 石油

美國有許多通過輸油管道、鐵路或水運碼頭與煉油廠相連的運輸終端,建有巨大的儲油罐區,加油站的油一般是卡車從這些終端拉來的。每天早晨,都會有許多油罐車來來往往。正是這些運油車,加滿了油后輸入到各加油站的地下儲油箱內,再賣給消費者。

美國的油價以后可能由AI決定了

美國加油站的燃油價格幾乎每天都要進行調整。幾十年來,燃油定價都是門藝術,主要依靠人類的運算和直覺。隨著人工智能與機器學習的興起,它們的巨大潛力將使燃油定價更準確有效。目前,測試階段正使用一種新定價工具來測試這一方法。

PriceAdvantage公司燃油定價軟件的測試與反思 線性算法不適用

美國的油價以后可能由AI決定了

PriceAdvantage是Skyline Products(成立于1970年,為交通和石油行業設計和制造了40多年的智能標牌解決方案)的一個分公司,它之前的燃油定價軟件使用了線性算法(linear algorithms)預測價格的變化,這將會影響零售商的銷量和利潤。但遺憾的是,這一方法并不完善。

PriceAdvantage的科學數據專員Brendan Doner表示,如果價格降低兩美分,通過該方法得到的預測結果會出現約30%的錯誤,結果并不十分準確。

這款燃油定價軟件采用了一種自上而下的建模方式。這一方法是基于經濟學建立的,Doner以及他的同事都認為這應該有效(但事實并非如此)。根據這些假設創建了一個模型,模型中給出的價格就是定下的大致燃油價格。

他舉了個例子,例如,該模型中零售商為了實現盈利目標,提高汽油價格,使其比以往的定價高出10美分,比市場價格高出6美分。顧客一定會說“這太瘋狂了;蛟S今天我會獲得更多利潤,但從現在開始三個星期以后,如果所有人都意識到我們的定價高的時候,我們將失去所有的顧客”。

另一方面,舊的模型會建議降低燃油價格以增加銷量,而不管其他地點的營業動態。這一模型是基于經濟學課本知識建立的——如果你降低了燃油價格,今天就會賣出更多燃油,Doner認為這已經老套過時了。

線性運算的另一個問題是:不能將競爭對手對價格變化的反應考慮在內。有經驗的零售商通過頻繁的現場調查或定期油價信息服務(OPIS)獲得價格數據反饋,快速了解競爭對手的價格變化。因此,他們可以更快地做出反應,使競爭對手不能實現期望的銷量或利潤增長。

Doner表示,舊模型從現實生活定價的因果中吸取經驗,并依此調整定價方式方面做的不好。要摒棄“我們認為它應該發揮作用”的想法,要在現實中觀察到底是如何發揮作用的,這更像是一種自下而上的方法。

AI成為“新”燃油定價軟件核心

PriceAdvantage所追求的不是創造一個算法,讓零售商盲目定價或者簡單給出一個建議的燃油價格。而是希望這個經濟模型可以為燃油價格分析師提供數據,幫助他們更好的了解該定價背后的來龍去脈。而人工智能技術成為PriceAdvantage“新”燃油定價軟件的核心。

Doner說道,大多數人認為人工智能是靠神經網絡支持的,這些巨大模型就像個黑匣子,人們并不清楚為什么它要給出這樣的定價建議,為什么在這個地點賣的更多或在這一天賣的更少。但是這些模型卻能夠準確的預測出價格變化將會如何影響燃油的銷量及利潤。

PriceAdvantage采用了一種基于概率的模型,能夠向燃油分析師提供價格變動成功的概率。相比之下,舊模型雖可提供建議價格以及以這種價格預計燃油售出的量,但并未提供實現該預測的置信水平(confidence level,置信水平是指特定個體對待特定命題真實性相信的程度,也就是概率是對個人信念合理性的量度)。而新模型告訴零售商,該價格變動下實現銷售目標的可能性為57%。

“新”燃油定價軟件更能滿足零售商的個別需求,它可以根據店鋪人員數量、利潤或店內銷售目標,隨時計算每一個店鋪在不同市場下的成功率。新模型也能顯示價格改變的時機對其完成目標可能性的影響。比如,如果店鋪燃油定價比市場定價稍高一點或許更有可能實現銷售目標。

Doner表示,之前的工具(舊的燃油定價軟件)無法實現的一項功能是了解競爭者的反應。如果在星期三下午三點更改定價,這個價格可以保持到第二天早上;蛘呷绻陬櫩土髁亢艽蟮脑缟细亩▋r,這個時間正是競爭對手進行價格調查或者獲得OPIS信息反饋的時間,所以他們會緊跟你的步伐調整價格。

或是周二下午,零售商網站將24小時監視市場并對價格變動作出回應。但在星期一顧客流量高峰期該段時間會縮短為12小時;蛘哒f競爭對手對于2美分的降價或許不會有太大的反應,但4美分的降價將會導致整個市場降價。

AU能源公司用了“新”燃油定價軟件 效果還不錯

過去五年里,加利福尼亞州弗里蒙特的AU能源公司(AU Energy LLC)一直是PriceAdvantage的客戶,其在加利福尼亞有119個Loop Neighborhood便利店。“新”燃油定價軟件的應用將給該公司帶來巨大潛能。

美國的油價以后可能由AI決定了

Varish Goyal是AU能源公司的總裁,他表示,我們銷售的主要商品之一是燃油,傳統燃油定價的方法是“人為定價”。必須有人進行價格調查,并將結果輸入系統。同時必須有人進入系統,查看這些價格,決定如何定價。我們正在嘗試使用工具提升客戶體驗,希望在不斷變化的市場環境下,能夠利用AI技術作出更有效更快速的回應,幫助我們的客戶以最優惠的價格獲得最好的體驗。

除了對競爭對手的燃油價格變化保持警覺,AU能源公司希望AI工具能夠幫助他們更好地了解競爭對手如何對他們公司的定價變化作出反應。

Goyal說道,也許這位經理從未進行過價格調查,可我們需要不斷更新價格調查結果,萬一發生颶風天氣,一天之內燃油市場價格將急劇變化,迫使一天之內進行不止一次的價格調查,才能努力跟上市場變化。這是我們對人工智能技術感興趣的原因,它是否有讓我們更快獲得燃油信息的辦法?這樣我們可以對市場變化做出更快的反應。

數據對于人工智能模式來說既是機遇也是挑戰。Goyal補充道,AI太新穎了,需要花費大量時間思考,確保理解這些數據呈現的到底是什么,以及如何才能以最好的方式利用這些數據。

對此,Doner舉了個例子,例如,一個零售點網站連續兩天不會顯示任何批量銷售記錄,因商店經理連續幾天沒有做賬目結算,但第三天會顯示數量龐大的銷售總額。因此,零售點必須建立合理流程,確保數據的可靠性,并及時進行賬目結算,以提高提高工具的效力。他表示,真正需要的是好的、有效的數據,這些數據適用于任何類型的模型。也需要大量準確的歷史記錄。而獲取數據的速度越快,獲得可靠分析的速度就越快,分析也越接近實時分析。我們的目標是將其直接綁定到銷售點系統,歐洲的一些零售點已經實現了這一目標。

在預測燃油銷售量方面,新的AI模型(“新”燃油定價軟件beta版)存在10%的誤差率,而基于線性算法的模型(舊燃油定價軟件)誤差率則是30%。Doner強調,這不是我們的終極目標。我們想要的比這個更精準。

有趣的是,人性可能是AI工具考慮的最令其困惑的因素之一,比如該模型需要創建一個準確價格模型時,對人工智能模型構成挑戰的是單站點零售商,因財務流程不同,這些零售商的做法可能更顯“古怪”。Doner補充說,可能他們這個月開銷很大,定價也參差不齊,對市場也不能快速做出反應。一位PriceAdvantage的客戶提到,他競爭對手的燃油定價比平時高出20美分,因為他的女兒正準備結婚。提高定價后他的利潤更高,可以支付他女兒婚禮的費用。

今年夏天,新的AI估價建模工具完成了beta版測試,其將在2017年NACS展會上亮相發布,Doner指出,AI驅動模型發布后可以立即投入使用,但它并不能取代優秀的燃油價格分析師。AI驅動模型是個很好的工具,但有能力的人使用這個工具會有更大收獲。我們不是要取代分析師,只是努力為他們提供一個更好的分析工具。

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