新書搶先看》善用AI預測力：如何在你下單之前就出貨！

企業的高階經理人最常問我們的問題就是：「AI 會怎麼影響我們的企業策略？」我們用個思想實驗（thought experiment）來回答這個問題。大多數的人對於在亞馬遜購物都很熟悉。就像在多數網路平台上購物一樣，你會逛逛它們的網站、選購產品、放進購物車、付錢，然後亞馬遜把東西運送給你。目前亞馬遜的商業模式是「購物後出貨」（shopping-then-shipping）。

而在購物過程中，亞馬遜的AI 會預測你想買的東西，推薦產品給你。它的AI 表現還算不錯，不過，離完美還有一大段距離。以我們的例子來說，AI 約有5％的機會準確預測我們想買的東西。在推薦的20 件商品中，我們確實會購買的大概只有1 件。想想看亞馬遜銷售的商品有數百萬種，這樣的表現並不差！

想像一下，亞馬遜的AI 蒐集到更多我們的資訊，並利用這些數據來改進預測。這種改進類似把喇叭上的音量轉大，只不過不是調高音量，而是調高AI 的預測準確度。

到了某個時間點，隨著AI 的預測準確度跨過一個門檻，就會改變亞馬遜的商業模式。對亞馬遜來說，當預測變得夠準確，更划算的作法就是不等你訂貨，就可以預測到你會想買的東西，直接出貨給你。

於是，你不需要再找其他零售商，而且因為你要的東西就在那裡，可能會慫恿你買得更多。亞馬遜獲得更高的錢包市占率。很明顯這對亞馬遜很好，但對你更好。亞馬遜在你打算購物之前送貨，如果一切順利，就會完全省下購物的工作。調高預測準確度會改變亞馬遜的商業模式，從「購物後出貨」變成「出貨後購物」（shipping-then-shopping）。

當然，顧客可能不想處理把不要的商品退貨這種麻煩事，所以亞馬遜會投資在退貨的基礎建設上，也許是一週收貨一次的快遞車隊，方便收走顧客不想要的商品。

如果這是比較好的商業模式，為什麼亞馬遜還沒有這樣做？因為如果現在採取這個作法，收貨及處理退貨商品的成本會超過錢包市占率增加所創造的營收。舉例來說，現在亞馬遜出貨給我們的95％商品會被退貨。我們很討厭這種狀況，亞馬遜也會付出高昂的代價。預測還未優異到足以讓亞馬遜採用新模式。

我們可以想像一個情境，亞馬遜因為預期到了某個時間點，新策略可以獲利，所以在預測準確度好到足以讓公司獲利之前就採用新策略。藉著更早推出服務，亞馬遜的AI 可以更快獲得更多數據，而且更快改進。亞馬遜知道，愈早開始，競爭對手就愈難趕上。

更好的預測會吸引更多顧客，更多的顧客會產生更多數據來訓練AI，更多的數據會導致更好的預測，以此類推，創造出良性循環。太早採用可能代價高昂，但太晚採用卻可能一敗塗地。

我們的重點不在亞馬遜會不會或應不應該這樣做，雖然保持懷疑的讀者或許會很意外亞馬遜在2013 年已經在美國取得「預期性出貨」（anticipatory shipping）專利。不過，最重要的洞見是，預測準確度增加對策略有重大影響。以這個例子來說，這會將亞馬遜的商業模式從「購物後出貨」轉變成「出貨後購物」，創造誘因去進行垂直整合，納入產品退貨服務的營運（包括貨車車隊），並加快投資的時機。這一切就只因為預測機器的指針調整得更準確。

這在策略上代表什麼意義？第一，你必須在蒐集情報上進行投資，了解你的產業與相關應用的預測機器準確度會改進得多快、幅度多大；第二，你必須發展一套論點，探討從準確預測中所創造的策略選項。

要著手進行這個「科幻小說式」的練習，請你先閉上雙眼，想像你把手指放在預測機器的旋轉鈕上，然後套用搖滾樂團脊椎矯正（Spinal Tap）的亙古名言，將音量轉到11。(本文摘錄自《AI經濟的策略思維：善用人工智慧的預測威力，做出最佳商業決策》天下雜誌出版）

阿杰・艾格拉瓦（Ajay Agrawal）

策略管理學教授、多倫多大學羅特曼管理學院教授、創造性破壞實驗室（Creative Destruction Lab）創辦人；也是麻州美國國家經濟研究局（National Bureau of Economic Research）研究員，Next 36及Next AI創業學分學程的共同創辦人。艾格拉瓦的研究專長是科技策略、科學政策、創業財務與創新地理學，並擔任《管理科學》（Management Science）、《策略管理期刊》（Strategic Management Journal），及《城市經濟學期刊》（Journal of Urban Economics）的編輯委員。他在許多機構發表研究，包括倫敦政經學院、哈佛大學、麻省理工學院、史丹佛、卡內基美隆大學、柏克萊大學、華頓商學院，以及布魯金斯研究院。艾格拉瓦是AI機器人公司Kindred的共同創辦人。公司的使命是建立有人類水準的智慧機器。

約書亞‧格恩斯（Joshua Gans）

策略管理學教授、多倫多大學羅特曼管理學院科技創新及創業講座教授；也是多倫多大學創造性破壞實驗室的首席經濟學家。格恩斯發表超過120篇論文，也是《管理科學》編輯（策略）。他還編寫過兩本成功的教科書以及五本暢銷書，包括《父母經濟學》（Parentonomics, 2009）、《資訊共享》（Information Wants to Be Shared, 2012）、《破壞性創新的兩難》（The Disruption Dilemma, 2016），及《學術出版及其不滿足》（Scholarly Publishing and Its Discontents, 2017）。格恩斯是史丹佛大學經濟學博士，並在2008年獲頒澳洲經濟學會青年經濟學人獎。

阿維・高德法布（Avi Goldfarb）

多倫多大學羅特曼管理學院行銷學教授，也是創造性破壞實驗室首席數據科學家、《行銷科學》（Marketing Science）資深編輯，以及國家經濟研究局研究員。他的研究著重在數位經濟的機會與挑戰，經費來自Google、加拿大工業部、加拿大貝爾電信公司（Bell Canada）、AIMIA、社會科學與人文研究委員會（SSHRC）、美國國家科學基金會（National Science Foundation）、史隆基金會（Sloan Foundation）等。這項工作曾獲得白宮報告、國會證詞、歐盟委員會文件、《經濟學人》（Economist）、《環球郵報》（Globe and Mail）、《國家郵報》（National Post）、加拿大廣播公司電台（CBC Radio）、美國全國公共廣播電台（National Public Radio）、《富比士》（Forbes）、《財星》（Fortune）、《大西洋》（Atlantic）、《紐約時報》、《金融時報》、《華爾街日報》等媒體討論。高德法布是西北大學經濟學博士。