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让智能更落地,让中台更智能

今年 7 月,滴滴的业务中台更名为“智能中台”,这样“集中”和“智能”的部署意味着什么?,滴滴出行 CTO 张博在不久前的中台团队会议上说:“大家不要把自己当做一个研发团队,更不是一个产品团队,而要把自己当做一个 to B 的解决方案提供方,提供全量全链条的产品加服务方案。”

这个为全公司各业务提供解决方案的团队,正是符合滴滴低毛利的业务特点,持续追求高效率的关键一环。负责人杨毅说,中台的同学既要“活”——会沟通,愿意深入理解业务;又要“稳”,能从中沉淀出平台能力,不断复用,还要有“功成不必在我”的格局。

董琳:

不忘初心,用心服务

7 月 9 日,董琳正式加入智能中台支付产品中心团队。“大到一个国家的经济发展的 GDP,中到一个公司的 G M V,小到一个小作坊的收入,支付都是非常重要的环节,它是必不可少的。”带着这样的使命感,董琳一头扎进了各种各样的需求中。

第一个月,她至少认识了七八十位新同事。除了智能中台的产品研发,还要去网约车、花小猪、货运、两轮车等各个业务方“拜访”,从相关负责人,到产品研发、运营等都要建立联系,还要迅速熟悉财务、法务、税务等相关要求。

董琳在其中做了大量的沟通工作, “智能中台这个角色,要支持所有业务。如何既做通用的支持,又要满足不同业务线的个性化需求,中间的平衡有时会很难掌握。”

她的企业 IM 签名是“服务者心态”,和团队是这样解释的:“我们做产品的,一定是以用户价值为初心的,在这个初心的前提下,要对业务方有服务者心态,就是有业务方来找我,要问他的场景是什么,希望什么样的服务,有时候业务说他需要一匹马,如果我们说‘马没有,驴和骡子你要不要?’这肯定不行,我们要去了解业务需要的其实是‘快’,那他要一匹马,我们能给他自行车,甚至是汽车,这难道不香吗?同时我们还要有强大的心力,哪怕一天有几十个需求找过来,还是要保持对待初恋般的心态,跟每个人都非常积极地沟通。”

现在,董琳正在把这些纷乱如麻的需求逐渐理顺,当遇到几个需求很像,就思考能不能做自动化,让业务自助配置?“提效”、“复用”这样的词反复出现在中台的各种讨论中,能否从“被业务推着走”,到不断抽象提炼出更高效的系统,进而引领业务,支撑集团众多业务高速增长,就要不断锤炼、创新,更少不了董琳这样的服务者心态。

高智峰:

站到用户视角

同样每天在思考通过抽象系统实现能力的复用,实现降本提效创造用户价值的,还有智能中台账单计价团队的研发工程师高智峰。加入智能中台后,他自己完成了一个观念上的转变。“以前,我们是站在技术自己的角度看系统的成熟度,现在,我们的视角是跟业务去合作共赢,根据业务的发展趋势来迭代我们的系统,对业务的支持度更友好,通过赋能业务来产生用户价值。”

视角的转变也带了工作方式的转变。“原来我们是一个需求支持方,业务不断提需求,我们来实现,但实现的效率不够高,只能慢慢排期慢慢实现,业务方也有抱怨。现在我们从业务方的角度去看问题,把业务上个性化的诉求抽象,搭建成我们的系统,后面就很方便地去支持业务了。”

年初疫情爆发时,滴滴腊月二十九在武汉成立了医护保障车队,免费服务医护人员。智峰团队紧急开发了 2 天,实现了为打车的医护人员免单的需求。

团队发现,医护保障车队陆续在很多城市成立,不仅是医护人员,还可能支持其他特定人群的免单或优惠,可以做一个系统吗?就这样,灵活配置化的价格运营系统 EVA(elastic value allocation)诞生了,可以考虑人群、时间、空间、业务等多种因素,支持跨地域、跨业务的运营活动。再有相关需求,不需重新开发,用 EVA 配置分钟级就能上线。

EVA 也正像《机器人总动员》里那个暖暖的小机器人一样,做了很多充满温度的事,除了为医护人员免单外,还有为高考考生优惠活动、孕妈专车优惠等项目的上线提供了支持。不仅如此,在青桔 917、930、1023 冲单的过程中也发挥了重要作用。

在智峰看来,更多 EVA 的诞生,能让整个集团的运营效率提升、成本降低,这带给他很大的成就感。他和团队也从一个被动的需求实现方,变成了解决方案提供方,为更多的业务赋能,创造更多的价值。

沈海峰:

让智能更落地,让中台更智能

以前,这样的场景比比皆是:司机开着车送乘客,导航提示“立即左转”,可路上有防护栏无法转弯,直行后,导航还提示“左转、左转”,司机一生气骂一句:“你瞎啊!”对于传统地图系统来说,它确实是“瞎”的,看不见路上新添的护栏,更看不到路网信息的变化。

这种“瞎”的局面在机场、火车站中司乘见面时更加明显。司机在电话里喊“你看见一个广告牌没有?”乘客喊得更大声:“没有,师傅你到底在哪里?”绕来绕去找不到彼此,常常成为旅途中很沮丧的感受。

疫情期间同样做了不少暖心事的,还有 AI 视觉团队。大年三十,沈海峰所在的 AI 视觉团队联合桔视产研团队,仅用了 23 小时,即上线了口罩识别算法,实现了对全国网约车司机小时级别的佩戴口罩信息分析。与此同时,中台还开发了“支付前对驾驶员进行口罩评价”功能。什么意思呢?就是全力保证网约车司机在接单过程中佩戴口罩,做到防疫规定。这一系列重要的举措,给广大的乘客带来难得的信任感和安全感,也保障了司机师傅们的安全健康。

“滴滴在这种关键时刻所展示出来的大企业的责任感和担当,让我非常自豪。我们 AI 算法普通的用户平时是很难感知到的,这个时候能为抗疫工作做出贡献,真的很骄傲。”沈海峰提到。

23 小时算法上线是怎么做到的?离不开前期的沉淀和努力。在 2019 年,滴滴 AI 团队联合北邮 PRIS 团队提出的人脸检测 DFS 算法,就获得了世界最权威的人脸检测公开评测集 WIDER FACE 的五项第一,一项第二的好成绩。正是有了这些日积月累的能力,才有了疫情关键时刻的出色表现。

从事 AI 工作 20 年的沈海峰,当初就是被滴滴的出行生态所吸引,认定 AI 视觉在这里会有非常广阔的落地场景。如今,AI 视觉不仅仅在车内安全方面,更在交通安全和道路感知方面发挥着更大的作用。

随着 AI 与中台的联合,沈海峰感到 AI 的落地速度将进一步加快。不仅仅是为业务赋能,还可以给整个中台赋能,让中台的效率插上 AI 的翅膀,为全集团提供更加智能的全链路解决方案。

「中台」似乎是这几年一个流行趋势,但是想做好中台并不容易。在今年滴滴增长主题的背景下,中台正发挥着越来越重要的作用。相信有了 AI 的加入,集「中」生「智」的中台将成为多快好省、更有能量的中台。


头图:Unsplash

作者:滴滴智能中台

原文:https://mp.weixin.qq.com/s/_76SkW3SAzzEhY1pMbOUJg

原文:让智能更落地,让中台更智能

来源:滴滴技术 - 微信公众号 [ID:didi_tech]

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