Журнал "Information Security/ Информационная безопасность" #6, 2018

На сегодняшний день на рынке представлены непло- хие варианты внешних сер- висов для товарных реко- мендаций с использованием машинного обучения. Это уменьшает интернет-магази- нам порог вхождения в эпоху искусственного интел- лекта. Развитие интернет- торговли не останавливает- ся, оно перешагнуло опре- деленный уровень, и все чаще слышны заявления компаний об inhouse-серви- сах с искусственным интел- лектом. Этот же путь выбра- ла и наша компания. На сегодняшний день ассор- тимент товаров, доступных для приобретения, настолько велик, что времени на просмотр всего просто не хватит. Это с одной стороны. С другой – клиент не всегда осознает, что именно он хочет. Такие выводы напрашиваются, когда смотришь на результаты поисковых сервисов, работаю- щих с машинным обучением. Как пример – запрос "зеленое платье". Основной поиск выдает то, что на самом деле выглядит как зеленое платье, зато в это же время сервис с машинным обучением выдает товары, боль- ше похожие на, к примеру, синие, красные, но только не зеленые платья. Звучит нелогично, но это работает: просто в ряде случаев машина уже настолько понимает клиента, что способна переубе- дить с выбором, и клиент оста- нется довольным. Одним из положительных моментов во всей этой истории, говоря о машинном обучении в электронной коммерции, являет- ся то, что данных для обучения в ecom’е достаточно, главное орга- низовать достойный сбор и обра- ботку. Пользователи просматри- вают, ищут, заказывают мил- лионы товаров ежедневно. Безусловно, можно выдавать рекомендации для приобретения товаров на основе истории поку- пок, к примеру, если один клиент купил сумочку и платье, а второй просто платье, то просто поре- комендовать второму клиенту еще и сумочку. При таком под- ходе первый клиент может при- обрести еще и, к примеру, под- гузники. В современном магази- не будет выглядеть крайне некорректно ситуация, когда к платью рекомендуют подгузники. Мало того, что это не лучшим образом выглядит, так еще и резко понижает конверсию. Ведь в нашем примере были рассмот- рены два клиента, которые при- обрели платье, а в жизни это миллионы комбинаций, в кото- рых подгузники для детей еще не самый плохой вариант. В какой-то момент стало понятно, что внешний сервис мог бы давать большие резуль- таты, но не всегда получается договориться, а главное – не всегда в адекватные сроки. Мы пошли по пути развития собственных сервисов машин- ного обучения, встречались и курьезы. Например, сервисы предлагали товары для реаби- литации после травм суставов людям, интересующимся спор- тивными товарами, возможно, еще до появления у тех каких- либо подобных травм. Также одна из моделей обработки сове- товала к бинтам для рукопаш- ного боя приобретать тональный крем, что, если подумать, не так уж необоснованно. Бывают случаи на грани фан- тастики. К нам обратилась жен- щина, которая чуть ли не обви- нила нас в шпионской деятель- ности. Согласно ее заявлениям, наш магазин начал предлагать ей товары, связанные с балетом. Это при том, что она на нашем сайте и близко никаких похожих запросов не делала. А система по каким-то своим алгоритмам вычислила, что внучка этой жен- щины занимается балетом, и предложила ей соответствующие товары. Применение машинного обуче- ния в электронной коммерции не останавливается только на использовании в поисковых сер- висах или сервисах товарных рекомендаций. Имеет место быть, в нашем случае, развитие UEBA-подобных систем для борьбы, к примеру, со спамом в отзывах и комментариях. Стоит также отметить и раз- витие чат-ботов, которые как нельзя кстати подходят для раз- грузки операторов служб под- держки клиентов, они могут, к примеру, по средствамWord2vec понять тематику текста и в ряде случаев сразу предоставить ответ клиенту. На сегодняшний день машин- ное обучение для электронной коммерции уже не космическая технология, а хороший рабочий инструмент. l 20 • ТЕХНОЛОГИИ Машинное обучение в электронной коммерции роводя собеседование на вакантную должность в нашу компа- нию, встретил человека, который поведал интересную исто- рию. История заключалась в том, что одна западная компа- ния по продаже товаров для домашних животных задалась вопросом выявления клиентов, способных приносить стабиль- ную прибыль. Как результат – при входе в магазин клиентам задавался один простой вопрос: какого числа день рождения вашего питомца? Если человек давал ответ с датой, это означало, что он на многое готов ради своего питомца. Такому клиенту сразу же вручалась “золотая” карта магазина. Это был некий ключ к клиенту. Представьте себе, что у вас будут подобные ключи, если не ко всем, то ко многим клиентам! В нашем случае подобным ключиком стало машинное обучение. П Андрей Ревяшко, ИT-директор, WILDBERRIES Ваше мнение и вопросы присылайте по адресу is@groteck.ru