自動化已經對人類工作構成威脅，將來人工智能會進一步取代白領工作，而這股趨勢勢不可擋。現在德國一家電子商務公司已經不只在配送端採用運算技術，還進一步放手讓人工智能主導商業決策，在速度與準確度上做到人類所不及的程度。
經濟學人（The Economist）報導這家總部在漢堡的電子商務公司 Otto 採用人工智能技術的案例。事實上大數據與機器學習已經在零售業行之有年，特別是亞馬遜，主要是收集、分析量化資訊，以掌握消費者喜好、推薦產品，為客戶打造個人化網站，但是 Otto 特別之處是在客戶管理之外，自動化還參與最後端的商業決策，可有效降低退貨率。
傳統數據分析已經顯示，若客戶在 2 天內收到產品，退貨率比較低，因為若配送時間拖太長，客戶很有可能在其他地方看到同樣產品但價格更便宜就買了，造成網路商家最不願看到的退貨損失。但客戶也不喜歡分批出貨，最好是一次收齊全部的訂購商品，由於 Otto 與其他賣家品牌合作，自己也不囤貨，難免需要分批出貨，否則就得延遲出貨。
最好的解決方式就是先預測客戶想要買什麼，而先行進貨，Otto 使用深度學習演算法，分析 30 億次過去交易，以及 200 個變數，譬如之前客戶在 Otto 網站買了什麼、搜尋紀錄，甚至天氣預報，來預測客戶一週後的購買決策。
這個技術最先是替日內瓦 CERN 實驗室的粒子物理實驗所設計。且最後證明非常有效，預測準確度高達 90%，可預測 30 天後的消費行為，Otto 讓這套系統一個月從第三方賣家自動購買 20 萬件物品，沒有人為干預。
人類無法在龐大產品項目中知道客戶會喜歡什麼，更別說顏色與尺寸。Otto 最後剩餘庫存下降五分之一，一年減少超過 200 萬件退貨，產品送到客戶端的時間更短，而且這個技術也有利環境，減少包裝浪費。
Otto 沒有因為採用這套系統而減少員工人數，反之卻雇用更多人。報導強調，現在已經有很多例子證明人工智能沒有影響企業的整體用人，但會提升人類無法達到的生產力。此外，未來人工智能不會是亞馬遜等大企業的資產，而會遍及中小企業，成為普及的技術。
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