车好多CTO张小沛:转型新零售,让技术更好地服务于人

网易科技讯9月25日消息，由网易新闻和网易科技主办的“2018网易未来科技峰会”之“ALL IN时代”昨日在北京举办。车好多集团CTO张小沛就瓜子大举措布局新零售业务、人工智能的趋势等话题接受了网易科技的专访。

张小沛表示，通过新零售业务，瓜子二手车整个线下销售的效率，包括从流量到成交的转化率，都在大幅度上升。“今年我们的目标是全国开设130万平米的店面，布局上百个城市。”

对于AI生态的落地推进，她相信今天的产业界，企业生态里既要有数据科学家，有做算法的大牛，有做系统的高手，也要有对行业领域了解很深刻的领域专家，大家把专业结合后才能做到把AI生态真正给落地开花。

以下为对话实录，经网易科技编辑处理。

转型新零售，让技术绽放更好的服务于人

网易科技：近期瓜子二手车严选直卖店落地沈阳，并准备将这种严选直卖店在全国大范围的开设，其实去年瓜子其实就推出瓜子体验店这种二手车新零售业务，为何在现阶段大举措选择布局新零售业务？   

张小沛：瓜子二手车从2015年开始创业，C2C模式要求的人、货、场里面我们有人，有货，但其实一直没有场。此后我们意识到，单纯的C2C模式效率有时并不高，买家大多数一次只能看一辆车，这种消费体验还可以变得更加顺畅。

我们就尝试用人工智能的算法定价把车放在一个场地里，买家来一下会看到很多车，有很多的选择，买家的决策也会更加理性。我们从去年3月份开始在全国开设保卖店，2017年底下半年找到了规模化的路径，9月份我们在沈阳开了第一家2.3万平方米的严选直卖店，可以放进560辆车供买家挑选，在价格、信息透明度、购物环境体验等方面通过线下场景的配合都会给顾客更好的全方位体验。这些真正吻合了当时我们出发的初心，让每个家庭都拥有一辆更好的车。

网易科技：目前新零售业务相关数据表现如何？

张小沛：新零售业务我们从去年3月份试水到现在，我们在C端通过新零售方式实现的比例越来越高，试下来发现我们在保卖零售店的模式平均周转率车是9天，美国做二手车交易最大的公司CarMax要20天，线下是32天，我们的周转率是非常高效的，很有勇气在大规模全国开店。通过新零售业务，还有我们整个线下销售的人效，包括从流量到成交的转化率，都在大幅度上升。今年我们的目标是全国开设130万平米的店，布局上百个城市。

网易科技：瓜子二手车的新零售业务做到什么样子才是公司理想中的状态？

张小沛：公司理想的状态，比如说一个卖家想卖车，三公里内就有一个店就可以实现快速评估定价，把他的车放到店里，这个车很快就可以到严选直卖店，在三、五天就能把车流转出去，效率更高，就可以让利给到更多的卖家和买家，我的理想未来三天时间实现这些。

网易科技：实现这个目标还需要多久？从线上交易到线下零售店，这种阶段性转型对于瓜子二手车而言最大的挑战在于哪里？

张小沛：零售的事情是要有供应链的。供应链完成了之后还涉及了你发生交易的场地，有人、货、场这些复杂的维度在里面，

二手车是件很非标的业务，在整个过程中我们怎么样让车的车况更加真实的反映出来？让车价更加体现市场当前动态的供需关系？让买家有更多的选择余地？而且买家买了车之后，二手车就像买新车一样，还涉及金融、维修、保养、保险，要把整套长长的链条理顺，还要把每个链条上服务人员的专业水平进行素质培养，这些对我们来说都是挺大的挑战。它涉及了非常多的技术、数据、算法跟人性相结合，我们内部一直在讲双轮驱动，我有算法、数据，但是我们这个事情又特别非标，服务属性非常强的东西，怎么把技术绽放更好的服务于人，我们还在不停的打磨。

精耕基因图谱库，去做二手车市场的大脑

网易科技：瓜子一直在收集交易过程中积累到的不同维度的数据，打造这样的“基因库”的目的在于什么？

张小沛：从2016年开始我们就做了瓜子基因图谱库，做到现在我们已经积累了七百万辆车的数据，只要是经我们手去评估的车，它的数据都在里面，大概有三亿左右潜在的卖家还有车主，车的信息、人的信息，销售，电销，评估师，所有信息都放在基因图谱库。

这个数据积累到今年3月份，我们有底气可以通过这些数据对二手车系统生成定价。这个难度在哪里？对车的车况要做出真实的校验，根据车况要算出不同的时间节点、不同城市还有不同的价格维度，技术让我们有底气把车价定下来，并预付给卖家大额车款，用这个价格卖出去。我自己在瓜子就是做技术的，肯定不是为了做技术而做技术，而是去做瓜子的“大脑”，基因图谱库就是这个大脑的基石，本质目的是让整个瓜子平台的效率提高，这样我在卖家端出到更高的价，卖家不会吃亏。对买家来说，在瓜子买的车是有保证的，买家没有赔钱。所有效率提高的红利都可以让给卖家和买家。像上海这样市场比较大的地方，因为我们的效率在不断提升，每个月的交易量已经占到市场份额超10%。

网易科技：未来这些数据有什么值得想象的空间？

张小沛：最终是，比如说现在我们一个月卖出8万台车，未来可能做到一个月卖20万台车甚至更多，背后是整个链条的效率越来越高，买家和卖家都认同你的价值。

在二十万台的基础上你要做定价，要去预付车款，而且货不砸在手里，就要做非常高效的周转，背后是我们整个的流程细颗粒度的标准化、结构化。基因图谱库里的不同的数据做关联，算法引擎不停的学习，才能做到从五万台到十万台、二十万台，在更大的规模上去做算法定价的事情，才能真正让平台跟卖家、买家之间形成良性的闭环。

网易科技：可以把你说的闭环理解成瓜子要做一个AI生态链吗？

张小沛：是的。我们发现线下做越重，就有越多的数据搜集里面会出现噪音，为了把噪音减少，为了让人解放出来做它擅长的事情，我们自己成立了智能硬件团队。在瓜子全国各地的卖场里都有很多我们自己研发的小设备，这些设备类似于IoT，卖场里有很多它的触角，所有的设备时时刻刻都在网联端传输着卖场各种数据，在整个大生态链里面除了有买家，卖家，销售，评估师，电销同事，还有在不同的环节里的硬件、系统、移动工具，还有背后的云，算法，它是整个一套机器、算法、数据的大闭环。

同时，我们所有的业务模块都是基于我们的大数据和算法的，从交易开始，到金融、保险、维修保养、甚至到新车，都有深度的应用及彼此的关联。

网易科技：最近几年AI话题非常火，你怎么看人工智能在中国接下来的市场前景？

张小沛：大产业环境下，过去十几年下来，AI在各行各业都有了更广泛的应用。数据更海量了，计算力增强了，AI在整个应用场景也开始了深耕落地。我们做二手车交易的是非常典型的传统行业场景，我们把算法、数据赋能到这个场景里也能够提升效率。可以想象，接下来各行各业，教育、医疗、制造业，会有更多的AI成果落地开花。

但在今天的产业界，你想做单纯一个AI的事情，不考虑用户场景还是挺难的。企业生态里既要有数据科学家，有做算法的大牛，有做系统的高手，也要有对行业领域了解很深刻的领域专家，大家把专业结合后才能做到把AI生态真正给落地开花。

网易科技： 在你看来，AI落地的难点在于哪里？

张小沛：从2016年到现在，只看成果，AI在帮助瓜子在新零售的尝试。此外，还有一些场景，举个例子，在线上场景里做的智能客服机器人，我们能把客服的人效效率提高到4.2倍，以前要八百个客服做这个事情，现在机器可以帮助你，整个转变的过程很辛酸，但我们已经看到了一些成果。

二手车交易行业是非常非标的，有很多环节需要人参与，有人参与就有不确定性，就有跟人性的博弈。但算法本身是冷冰冰的，直到今天算法对人性的理解，对认知的理解仍是不擅长的，技术怎么和人之前作出更好的结合，赋能于人类，同时让人通过你的算法不停学习，我们接受了很多的教训。

比如，去年11月份，因为没有把握好人和算法的结合，一下子亏掉了三千万，这三千万算我们交了“学费“，也学习了很多事情。对我个人，对算法有了更深的敬畏心，我们相应的流程、系统、产品设计的改变进阶，下一次学费就少交，一路走过来，有经验，也有教训。

找底层价值观相似的人一起做事情

网易科技：瓜子金融业务目前的表现状况如何？这条业务线在集团内部占据怎样的位置？

张小沛：瓜子金融从2016年开始做，到现在我们已经做到了几百亿的体量。在我们严选直卖店的场景里，类似于沈阳的门店，线下场景里瓜子金融的渗透率已经将近40%。什么意思？有十台在直卖店里卖出去的车至少有三、四台或者是更多是通过瓜子金融实现的。我们做到今天做到几百亿体量，坏账率大概是千分之几，中国的几大银行差不多也是这样的水准。背后是因为我们掌控了交易场景，场景里大量的数据给了我们优势去做风险的识别，反欺诈的识别。

网易科技：现在很多互金的企业也在做二手车交易的事情，你们怎么看？

张小沛：有纯粹做互联网金融平台，有的做的是抵押平台，瓜子跟他们的区别是交易发生在我们这里，是在交易场景基础上给了增值服务，是典型的场景金融。不管是贷款还是保险，从消费者体验来讲，它可以跟交易无缝结合在一起，消费者的体验会好很多，不是割裂的，不是我在这儿买车，去那儿拿贷款。因为我们有交易场景，有了更多的数据，我们做风控手段会更多，这个时候我的坏账率更低，低了之后就可以让利给消费者，最终也是给消费者创造价值。

网易科技：下一个需要被解决的挑战会来自于哪里？

张小沛：在我们整个场景里，下一个大的挑战，就是怎么样用更自动化、更智能的手段对车况进行更快更高效的判断。我们现在对车的检测耗时还是蛮长的，还是会依赖于风险评估师个人的判断，我们希望把这个事情更自动化，更智能化。

网易科技：如果现在想请你给其他的AI落地或者说其他初创企业一个建议，你会有什么建议？

张小沛：现在很多创业的机会是在利用AI+，互联网+，改造不同的行业，不管是做医疗，教育，还是做传统行业的结合，第一个你要对这个行业有深刻的认知，花精力去做研究，找到行业的真正的痛点，而不是简单的赋能传统行业的玩家，二手车这个行业的痛点是信任问题、信息透明的问题，而不是行业本身从业者（车商）的效率问题，行业的痛点在哪，决定了创业的思路在哪。

第二个你的数据团队、算法团队不能是象牙塔里的科学家，而是要跟行业专家去做很好的结合。如果你有AI人才，也有对业务特别了解的业务型人才，这两个人才之间互相尊重、互相欣赏，找到底层价值观非常相似的一帮人在一起做，可能是一个好的起点。如果一开始价值观就不是很相同，互相对彼此做的事情没有敬畏心，没有尊重，我感觉是挺难成功的。