人工智能在电子商务行业的应用和对就业影响研究报告.pdf

1 目 录 报告摘要 . 2 图表目录 . 3 一、研究背景情况 . 6 （一）研究背景 . 6 （二）研究分 析框架 . 7 （三）课题调研 . 8 三、人工智能应用总体情况 . 14 （一）总体应用情况 . 14 （二）不同类型商家智能化工具应用情况 . 17 四、人工智能应用对电商岗位就业、收入及商家业务的影响 . 19 （一）对电商岗位就业的影响 . 19 （二）对电商岗位收入的影响 . 21 （三）对商家业务的影响 . 22 五、人工智能与就业相关建议 . 27 参考文献 . 28 背景报告 . 30 （一） 相关案例 . 30 企业背景资料 . 35 附录二：使用倍差法评估智能工具使用的因果效应 . 36 附录 三 ：使用差值法验证智能工具使用的间接效应 . 44 附录 四 ：表示智能工具使用的相关关系的回归结果 . 45 2 报告摘要 针对 人工 智能 在 电子商务行业应用 及对就业的影响 ， 阿里 研究院 课题组 以阿里巴巴平台 （天猫 、淘宝商家 ） 为研究对象， 采用 商家 调研 数据、 商家 焦点 访谈方式 开展国内 首次 大规模 实证 分析 研究。 通过 人工智能工具使用对电商就业、人员收入、经营绩效等指标 测算 ， 针对 电商行业三类典型人工智能 产品 应用（ 智能客服 、 智能化店面设计 、 智能化数据分析工具 ）， 了解 人工智能使用对不同岗位、不同技术水平人员 的 就业 影响。 报告主要结论： 第一 ， 在商家业务量不断增长的情况下， 智能化工具的使用对 约 180 万个岗位 （包括客服岗位 、 店面 设计、数据分析岗位 3 类 岗位 ） 产生影响 ， 其中有 170万 岗位 从 智能工具使用获得工作 效益 提升 ， 有 9.6 万 的岗位 存在 替代 可能。 第二 ， 超 八 成 商家 已经采用平台 提供的 人工 智能 工具 。 使用前三 的 智能工具是智能客服、智能化店面设计和生意参谋，其他智能化工具的普及程度 相对较低，仍有发展 潜力 。 超过 80%的受访 商家 认为，“提高工作效率”是采用智能化工具的主要原因，而只有一半的 商家 认为“降低人工成本”是使用智能化技术的原因。 第三 ， 使用了智能工具的电商，其销售额总量、销售额同比增长率以及人均销售额均显著大于未使用智能工具的电商 。 使用了 智能 数据分析 工具 的商家，年销售额增长了 75.8%；使用了 智能店面设计工具 的商家，年销售额增长了 31.4%；使用了 智能客服工具 的商家，年销售额增长了 10.8%。智能数据分析工具和智能店面设计工具的使用也使得相应部门的人均销售额分别提升了 51.3%和 11.2%。 第四 ，人工智能技术 对 就业的 正向促进超过了负向冲击 。 目前 ， 未发现 三大智能工具 对 就业岗位的显著替代作用。 在少数技术替代 人工 的商家 中 ，绝大部分被替代人员都获得了转岗或调岗的机会， 因智能工具使用 直接 带来人员消减的情况很少 。 第五 ，人工智能技术 应用 显著提高了电商 从业 人员的收入 。 其中 ， 数据分析人员的月收入提高了 9.7%，设计人员的月收入提高了 7.7%，客服人员月收入提高了 5.6%。技术水平较高的岗位收入增幅更大。 近年来 ，商家 业务 量 的快速增长 ，客观 上要求商家 向 技术进步 （人工智能 等 ）要红利 。 智能工具的使用可能 会替代 少量就业人员，但其通过大幅 提升 电商业绩 ，创造 了更多 新兴 岗位 就业， 同时 提高了 岗位 人员 收入。 总体 来看 ， 电商 行业 人工智能技术 在 商家 的使用 ， 对 商家 和 个人 的 绩效 是 正面 、 积极 的。 3 图 表 目录 图 1 电商团队人员规模变化情况 . 11 图 2 电商部门人员月均收入态势 . 12 图 3 样本电商的月度销售额增长情况 . 13 图 4 样本电商月度销售额的同比增长率 . 13 图 5 商家使用过智能化工具的比例 . 14 图 6 商家使用智能化工具的频率 . 14 图 7 使用过三大类智能化工具的商家占比 . 14 图 8 三大类智能化工具使用历史 . 14 图 9 其他类智能化工具的使用率 . 15 图 10 未使用智能化工具的原因 . 16 图 11 使用智能化工具的原因 . 16 图 12 三大智能技术使用后人员规模变化 . 19 图 13 常规性体力或认知工作被智能化技术替代的判断 . 20 图 14 被替代人员转岗或调岗情况 . 20 图 15 三大智能技术使用后人员收入变化 . 21 图 16 销售额对比：是否使用智能客服工具 . 22 图 17 销售额对比：是否使用智能店面设计工具 . 23 图 18 销售 额对比：是否使用智能数据分析工具 . 23 图 19 销售额同比增长率的对比：是否使用过智能工具 . 24 图 20 销售额的对比：使用智能客服工具前后 . 25 4 图 21 销售额的对比：使用智能店面设计工具前后 . 25 图 22 销售额的对比：使用智能数据分析工具前后 . 26 图 23 小蜜应用场景示意 . 30 图 24 鲁班应用场景示意 . 31 图 25 生意参谋应用场景示意 . 31 图 26 宝尊电商网站首页 . 32 图 27 光云科技网站页面 . 33 表格目录 表 1 样本商家分布 . 10 表 2 电商部门工作内容 . 15 表 4 网商销售规模与使用智能化工 具使用情况 . 17 附表 2- 1 使用智能客服工具对客服部门人员数量、月收入和销售额的因果效应 . 41 附表 2- 2 使用智能设计工具对设计部门人员数量、月收入和销售额的因果效应 . 42 附表 2- 3 使用智能数据分析工具对数据分析部门人员数量、月收入和销售额的因果效应 . 43 附表 3- 1 智能工具的使用对电商部门就业的总效应和直接效应 . 44 附表 4- 1 智能工具使用与电商部门销售额和人均销售额的相关关系 . 45 附表 4- 2 倾向使用智能工具的电商特征 . 46 5 6 一、 研究 背景 情况 （一） 研究背景 随着人工智能 技术 在 各行业的 应用 的 不断 深入 ，人工智能是否会造成大规模技术性失业和结构性失业？ 是 全球 热门 话题 。 综合现有的 国外 研究预测 结果，主要存在两种不同 观点： 一种是悲观的预测，认为人工智能将对就业总量和就业结构都将带来毁灭的冲击 。 目前国际社会大多持此观点 ， 例如 世界经济论坛 2016年 1 月发布的报告未来的工作（ The Future of Jobs） 预测 ： 到 2020 年，在全球 15 个主要工业化国家中，机器人与人工智能的崛起将失去 710 万个就业岗位，而同期技术进步将仅带来 200 万个新工作岗位 。 美国莱斯大学计算机工程教授摩西 瓦迪 （ MosheVardi） 也 表示， 2045 年人类失业率将超过 50%。 1另一种预测比较乐观，认为从就业总量上来看，人工智能短期内会形成巨大的冲击，但从长远来看，技术进步对就业总量不会形成巨大的威胁。 例如美国 信息技术与创新基金 2017 年 4 月发布了报告 错误的 危言耸听 ：技术渗透和美国劳动力市场， 1850-2015（ False Alarmism: Technological Distribution and U.S. Labor Market, 1850-2015）。 他们认为： 目前没有任何证据表明人工智能会引起大规模失业。 他们梳理了美国自第一次工业革命以来的就业 历史 数据，发现 美国 近 250 年 以来的就业市场并没有出现过大规模的就业市场大动荡， 也 没有哪 类 技术进步 引 发 了大规模的失业，而且尽管工作岗位持续地在消失，却有更多的就业机会涌现了出来。 麦肯锡公司 2017 年的报告同样显示，目前仅有 5%的职业可以利用现 有技术实现全部自动化，但大约 60%的职 业仅有三成以上的工作内容可以实现自动化。面对人工智能的发展，虽然短期内对就业会造成 冲击，但是 长期 来看 未来 将会创造今天难以想象的新 需求 、新岗位、新职业、新价值，不 会导致大规模失业。 目前 ，现有 测算方法 ，课题组 认为都存在一定的欠缺，主要 表现为 ： 第一，仅仅 是 从 统计角度简单性对于已有岗位、职业的假设性 估测 ， 与 商家 真实岗位实践 ， 动态发展的职业 分类存在 较大出入。 即测算 人工智能对职业的 影响，然后通过对职业的影响来推导对岗位的影响。 例如 麦肯锡 全球研究院 2017 年 1 月发布的 报告 人机共存的新纪元：自动化、就业与生产力 （ Technology, Jobs, and the 1资料来源于：“机器人将导致人类失业率超过 50%”， tmtpost/1506070.html。 7 Future of Work） ， 报告测算的是 800 多份职业的 2000 多项工作内容； 美国 信息技术与创新基金 的报告 错误的 危言耸听 ：技术渗透和美国劳动力市场， 1850-2015 都是 测算历史的 职业。而 现实中， 每一份职业 背后 岗位繁多，且 在不同经济 形态 下 ，岗位设置存在着巨大 差异， 因此，基于 岗位测算 就业 ，其结果与实际偏差巨大。 第二， 同时， 目前预算 的结果 基本上 都 是一种预测， 主要 是 通过对管理者的调查来对 未来预判 ， 无法获得现实 应用 下 人工智能对就业影响的 实际 数据 ，而 预测与实际 情况 相去甚远 。 波士顿咨询公司联合 MIT 于 2017 年 9 月发布的报告 商家 如何跨越人工智能（ AI）应用鸿沟 （ Reshaping Business With Artificial Intelligence） ，报告的数据来自于研究者对 全球范围诸多行业 3,000 余位高管、管理者和市场、技术分析人员的问卷调查 ，其结论建立在这些 商家 管理层的 主观预测之上 。 此次 ， 课题 在测算 电子商务 行业 人工智能对就业影响 的 时候， 改进 如下 ： 第一， 测算人工智能对电商 行业 具体工作岗位就业人数变化。 课题 组针对 阿里巴巴平台 大量天猫 、淘宝的商家 作为研究对象，梳理了不同类别的电商部门的岗位，具体测算这些岗位在人工智能使用前后的就业人数 变化 。 第二，测算已受人工智能影响岗位 就业 人数 的实际 变化。 课题 组 梳理 了 阿里巴巴平台上已应用的人工智能技术，技术具体 应用的岗位 ， 再测算人工智能对岗位就业人数的实际变化。 研究中国 电商 行业 就业 受人工智能 影响 的 实际情况 。 （二） 研究 分析 框架 早在 2013 年 ，阿里巴巴平台就 开始 人工智能技术 应用 ，同时 ， 平台 上 交易规模及 就业机会均呈现上升 趋势 。根据中国人民大学 劳动人事学院 2018 年 3 月公布的 阿里巴巴零售电商平台就业吸纳与带动能力研究 报告 显示 ， 2017 年阿里巴巴平台 总体为我国 直接、间接 创造 3681 万个就业机会 ， 较 2016 年增加近 300 万 。 人工智能技术是否会影响电商的就业结构 ？ 目前 主流 判断 是：在 就业结构上来， 简单重复类的体力和脑力劳动都将直接受到冲击， 而非程序性的工作将会受益。 2那么客服等 简单重复的 工作岗位是否 会 受到人工智能技术的冲击呢？ 报告2学者们认为： 简单重复体力劳动如装配工人、简单重复脑力劳动如客服等，其劳动力市场都将会在人工智能的发展下得到极大程度的压缩。对于体力劳动者更甚的是，机器永不疲倦能耐极端环境还没有情绪波动，随着柔性加工技术和传感器机器的发展，复杂体力劳动也将逐步被替代。 但是，程序性不高的、决策8 直接测算已应用 人工智能的岗位和部门的 就业变化 。 课题 研究 的 三 大问题： 第一，人工智能对电商 就业带来 的影响？ 第二 ，人工智能对电商商家经济效益带来 的影响？ 第三 ，人工 智能带来 经济效益变化 与 对 就业变化， 二者 之间的 关系 ？ （三 ） 课题调研 课题 数据和 资料 来源于两部分：一是商家 定性调查，通过对阿里巴巴平台 商家和服务商的深度访谈 ；二是 商家 问卷调查和后台 数据 匹配。 1. 实地调研 。 课题组 于 2017 年 11 月至 2018 年 1 月 在 北京、 杭州 、 上海 等 地 调研了阿里巴巴平台上典型商家 和服务商 、阿里巴巴智能化技术业务负责人 。 了解商家 （ 服务商 ） 运营历史和现状， 业务各流程智能化工具的使用情况及其对 岗位 就业、 人员 收入和经营绩效等 。 通过调研， 主要 发现 如下 ： 第一， 阿里巴巴平台常用的智能化工具 主要 有三种 智能客服 3、智能化店面设计 （如 鲁班 4） 、生意参谋 5。智能客服利用客服机器人与顾客进行常规沟通，以把客服人员从重复性、简单的客户沟通中解放出来，使他们着力解决顾客遇到的复杂问题。智能化店面设计利用人工智能技术帮助 电商 订制商品详情页等页面 ，商户 只需提供商品基本素材便可得到设计好的店面宣传资料。生意参谋利用大数据分析技术，为 电商 提供店铺的经营数据及与其他 店铺 的对比分析，为 电商 业务发展 提供决策参考 。 性的工作将会受益。 更重要的是，产品的创新可能 还会 创造出以前从未想象过的新工作，例如电子游戏设计师、网络安全专家、兽医心理学家 等 ，所有这些工作现如今都存在，但是在几十年前是很难预见的。 3阿里巴巴提供的智能客服统称为“小蜜家 族”。 小蜜家族包括 “阿里小蜜 ”、 “阿里店小蜜 ”、 “阿里云小蜜 ”，是阿里巴巴集团智能服 务事业部推出的人工智能会话式机器人产品群组， 提供 类自然人对话式服务 ， 可以帮用户在 日常生活场景中提供辅助决策及贴身助理服务 。 4鲁班是由阿里巴巴智能设计实验室自主研发的一款设计产品。基于 图像智能生成技术 ，鲁班能在短时间内完成海量 banner 图、海报图和会场图的设计工作。用户只需任意输入想达成的风格、尺寸或者效果，鲁班就 完成 素材分析、设计、抠图、配色等工作。 2018 年 4 月 21 日， “鲁班”改名 为 “鹿班” 。 5生意参谋是阿里巴巴集团官方打造的全渠道、全链路、一站式数据平台，致力于为 用户提供经营分析、市场洞察、客群洞察等多样化数据服务，提升商业决策效率。 用户包括线上线下零售商、品牌商、智慧门店、内贸批发商、网红自媒体、 LAZADA 国际商家 等多个业态 。 9 第二， 对于大多数 电商 来说，业务量的快速增长是其采用智能化工具的主 要原因 。 采用智能化工具 之后，业务 效率显著提升，避免了人工成本的快速上涨。 第三， 智能化技术应用 处于 电商 业务的上升期，并未造成明显的员工失业；因为工作效率的提升 ， 人员 收入和商家绩效都有明显 提升。 具体 参见附件： 调研 案例 。 2. 问卷 调查 和 数据 匹配 。 基于 实地 调研情况 ， 课题组 编制了调查问卷，问卷包括 四个部分： 商家 电商部门的基本情况 （ 商家 名称 、 人员规模、平均年龄、学历水平、收入水平、业务量及业务内容等） ；人工智能技术的使用情况；人工智能技术 （ 智能客服、智能化店面设计和生意参谋 ）与员工就业和员工收入的关系；受访者对人工智能技术未来影响的看法 。 2018 年 1 月底至 2 月初， 课题组 委托 淘工作 平台 针对 阿里巴巴 天猫 、淘宝平台商家 进行问卷调研， 问卷 触达 商家超过 10 万 家 。 经过 回收和 清理，共得到1285 个 有效样本 ，每个 样本 代表在平台上运营商家 的信息。 通过 调研 商家名称与 阿里巴巴平台 后台数据 进行匹配 ， 补充 商家 更多 信息 （开店时间、所在城市、所售产品类别、 月度 销售额 等 ） 。 经 匹配后，有效样本量变为 10486条。 3. 样本说明 。 样本 包括天猫和淘宝平台上不同 级别 、不同规模、不同地域和不同 类目 商家 。 （ 1） 样本 商家 平台 覆盖 情况 1285 家受访 商家 中， 915 家为 天猫 商家 ， 466 家 为 淘宝 商家 ，其中 有 96 家商家 在两个 平台 同时 开设网店 。 样本 覆盖了阿里巴巴的主要平台，可综合反映不同平台的规律特征。 （ 2） 样本 商家 规模情况 本次 问卷 投放 覆盖 星级店铺占 50%，钻级店铺占 32%，冠级和皇冠级店铺均占 9%，从非星级店铺到最高级别店铺，都有代表性样本。 填答 问卷 商家中，2017 年 月均销售额 10 万元以下的有 501 家，占 46.3%； 10 万元到 100 万元之间 的， 352 家，占 32.4%； 100 万元到 300 万元之间 的， 118 家，占 10.9%； 300万元以上的 ， 115 家，占 10.6%。 （ 3） 样本 商家 分布 情况 6本报告中的分析，凡不涉及阿里后台数据匹配的，有效 样本为 1285 个；若涉及阿里后台数据匹配 的 ，有效 样本为 1048 个。