2019人工智能在电子商务行业的应用和对就业影响研究报告.doc

1 2019人工智能在电子商务行业的应用和对就业影响研究报告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 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 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，岗位设臵存在着巨大差异，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。 10 样本商家位于全国各大城市，一线城市 7样本商家 362 家，占 34.5%；二线城市商家 188 家，占 17.9%；三线城市商家 206 家，占 19.7%；其他城市商家 292 家，占 27.9%。前十大城市为广州、深圳、上海、北京、杭州、苏州、温州、金华、东莞和泉州。 （ 4）样本商家类目情况 阿里平台商家类目包括 26 大类 8，本次调研商家类别主要包括，生活用品、衣着、食品烟酒类商家，占到全部样本的 80%。商家具体类别分布如下。 表 1 样本商家分布 商品类别 样本量 样本占比（ %） 食品烟酒 140 13.5 衣着 330 31.7 居住 9 0.9 生活用品 378 36.3 交通和通信 42 4.0 教育、文化和娱乐 84 8.1 医疗、珠宝和其他实物 39 3.8 服务类 19 1.8 4.样本商家情况 （ 1）样本商家电商团队人员规模呈扩张趋势 7依据国家统计局标准，将各城市划分为一线城市 （ 北京、上海、广州、深圳 ） 、二线城市 （除去北上广深之 后 的 11 个热点城市 ） 、三线城市 （ 70 个大中城市除去一线和二线城市之后的城市 ）以及其他城市。 8阿里平台将电商所售商品划分为 26 个大类，按照国家统计局居民消费支出划分为八大类，其中所有服务类商品归总为一项，以区分其他实物类商品；医药类、珠宝类和其它实物归总为一类。其余六大类分