人工智能在电子商务行业的应用和对就业影响研究报告 阿里研究院

2020-02-27 154浏览

  • 1.
  • 2.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 1
  • 3.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。 2
  • 4.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 3
  • 5.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 4
  • 6.一、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》（FalseAlarmism: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 1资料来源于：“机器人将导致人类失业率超过 50%”，http://www.tmtpost.com/1506070.html。 6
  • 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，18502015》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，岗位设置存在着巨大差异，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 7
  • 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。 8
  • 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。 9
  • 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 食品烟酒 140 衣着 330 居住 9 生活用品 378 交通和通信 42 教育、文化和娱乐 84 医疗、珠宝和其他实物 39 服务类 19 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 样本占比（%） 13.5 31.7 0.9 36.3 4.0 8.1 3.8 1.8 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 别为食品烟酒，衣着，居住，生活用品，交通和通信，教育、文化和娱乐。 10
  • 11.团队成立时，只有 27.5%的受访商家超过 10 人。目前，54.6%的受访商家 电商团队人员规模在 10 人以上，人员规模呈现明显的扩张趋势。 80 电商部门人员规模分布(%) 60 40 20 0 1-10人 11-50人 51-100人 101-150人151-200人201-300人300人以上 成立时 目前 图 1 电商团队人员规模变化情况 （2）样本商家电商团队人员年轻、学历高 受访商家电商团队人员总体较年轻，以 80 及 90 后为主。其中 26-30 岁人员 最多，占 57.7%。平均而言，受访商家电商团队大专及以上学历人员约占 55.1%， 显著高于社会平均学历水平。 （3）样本商家电商团队人员收入增长较快 11
  • 12.成立初期，电商团队人员月均收入高于 4000 元的商家只占 28.3%。目前， 月均收入高于 4000 元的商家约占 64.9%。人员月均收入较成立初期上涨明显。 50 电商部门人员收入分布(%) 40 30 20 10 0 2000元及以下 2001-4000元 4001-6000元 6001-8000元 8000元以上 成立时 目前 图 2 电商部门人员月均收入态势 （4）样本商家业务量快速增长 受访商家电商业务量近 5 年增长迅速。43.8%的商家电商业务量年均增长率 在 50%以上，其中约 1/4 商家电商业务量实现年均翻番。具体来说，年月均销售 额从 2013 年到 2014 年的平均增幅为 133.2%，从 2014 年到 2015 年的平均增 幅为 99.1%，从 2015 年到 2016 年的平均增幅为 33.9%，从 2016 年到 2017 年 的平均增幅为 20.3%9。2017 年样本电商的月度销售额均值已达到近 300 万元。 随着销售额基数扩大，年均增幅收窄，但仍数倍于中国经济平均增速。 9阿里后台商品大类信息和销售额信息为 2013 年 1 月至 2017 年 12 月的月度信息。数据处理中，如果电商 所售商品跨多个大类，以所售商品销售额较大的类别作为主要类别，同时只关注考察当月所售商品的类别。 销售额为所售商品大类的销售额总和，已进行了价格指数调整和除周期趋势调整。 12
  • 13.13 12.5 电商11月度销售额的自 1然2对数 11.5 10.5 10 1 -.2 电商月 .度2销售额.4同比增 .长6率(自 .然8对数) 0 12 24 36 48 60 2013年1月至2017年12月(月份) 图 3 样本电商的月度销售额增长情况 0 12 24 36 48 60 2013年1月至2017年12月(月份) 图 4 样本电商月度销售额的同比增长率 0 13
  • 14.三、人工智能应用总体情况 （一）总体应用情况 1、超八成商家使用过智能化工具，且使用频率较高。 86.5%的受访商家使用过智能软件或智能工具。智能化工具使用频率较高： 42.9%的商家经常使用，32.2%的商家几乎天天使用。 受访企业是否使用过智能软件或智能工具 受访企业使用智能化工具的频率 13.5% 32.2% 24.9% 86.5% 未使用过 使用过 图 5 商家使用过智能化工具的比例 42.9% 偶尔使用(例如仅在促销活动时使用) 几乎天天使用 经常使用 图 6 商家使用智能化工具的频率 2.三大类智能化工具的使用率较高，多数受访商家仍处于智能工具使用初始 阶段。 生意参谋、智能客服、智能化店面设计工具等三大类智能化工具的使用率较 高。85.8%的受访商家至少使用过三类工具中的一类。其中，生意参谋的使用率 最高，达到 79.3%；其次是智能客服，使用率为 51.8%；智能化店面设计工具的 使用率相对较低，为 42.6%。 如果以 2014 年 1 月为起点10，截至 2018 年 2 月，只有约一半的商家使用 是否使用过智能客服、智能店面设计、生意参谋中的一种 14.2% 图 8 三大类智能化工具使用历史 85.8% 图 7 使用过三大类智能化工具的商家占比 未使用过 使用过 10一般认为，阿里平台电商在 2014 年 1 月之前使用的工具不算智能化工具。 14
  • 15.这些技术的历史超过两年，多数受访商家仍处于智能化工具使用的初始阶段。 除三大类智能化工具之外，其他类智能化工具的使用率仍然偏低。海报宣 传和智能导购工具的使用率约为 30%；天猫智选和智能仓储物流的使用率只有 20%左右。没有使用过上述任何一类智能化工具的商家超过 40%。 其他智能化工具使用率(%) 40 30 20 10 0 海报宣传 智能导购（例如千人千面的机器导购员） 天猫智选（例如机器运营小二） 仓储物流（例如菜鸟仓的智能拣货机器人、智能配送员） 以上均未使用 图 9 其他类智能化工具的使用率 3.超七成电商日常工作为重复性工作，智能化工具应用将人从重复性工作中 解放出来。 电商部门 70%以上的日常工作内容以重复性工作为主。在新增工作内容中， 创新性工作占比明显增加，但仍有六成以上是重复性工作。智能化工具的最大优 势在于将人员从重复性工作中解放出来。从这个角度来说，目前电商商家采用智 能化工具的空间仍然巨大。 表 2 电商部门工作内容 工作内容 基本为重复性工作 大量重复性工作，少量创新性工作 少量重复性工作，大量创新性工作 基本均为创新性工作 日常工作 18.3% 53.8% 21.2% 6.7% 新增工作 15.3% 48.9% 25.0% 10.7% 15
  • 16.未使用智能化工具原因(%) “不知道如何使用”、“使用费用太高”和“不知道有这些工具”是尚未采用 智能化产品商家的前三大原因。 40 30 20 10 0 不知道有这些工具 暂不需要使用 不知道如何使用 现有工具不能满足业务要求 使用费用太高 其他 图 10 未使用智能化工具的原因 4.业务拉动是使用智能化工具的主要原因。 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， 其次是“提升客户满意度”；一半的商家认为“降低人工成本”是使用智能化技 术的原因。结合近年来商家业务量迅速增长态势，可以认为：智能化工具的使用， 是业务增长拉动的结果，而不是人工成本压力推动的结果。换句话说，智能化工 具的使用是商家业务成长的主动选择，而不是在人工成本上涨氛围下的被动举措。 80 60 40 20 0 平台或服务商推荐 提高工作效率 降低人工成本 体验新技术 提升客户满意度 其他 图 11 使用智能化工具的原因 调研数据显示，电商首次使用智能客服、智能化店面设计工具或生意参谋的 16 使用智能化工具原因(%)
  • 17.月份多集中于秋冬销售旺季——超过六成受访商家首次使用智能化技术的时间 是 9 月到 2 月。进一步印证，业务量增长拉动带来使用智能化工具的使用。 （二）不同类型商家智能化工具应用情况 1.基本商品类目中商家使用智能化工具使用普及率高。 在食品烟酒、衣着、居住和生活用品11等基本的商品类目中，智能化工具 的使用比重较高，均超过 85%。 表 3 基本商品门类智能化工具使用率 商品门类 智能化工具使用率 食品烟酒 86.3% 衣着 86.3% 居住和生活用品 90.2% 交通和通信 83.3% 教育、文化和娱乐 80.7% 医疗、珠宝和其他实物 81.6% 服务类 84.2% 2.网商销售额规模与智能化工具使用率成正相关 2017 年月均销售额越大的电商，智能化工具使用率越高。月均销售额超过 300 万元的电商，智能化工具使用率接近 97%；月均销售额 10 万元至 300 万元 的电商，智能化工具使用率约为 91%；月均销售额低于 10 万元的电商，智能化 工具使用率约为 82%。 表 3 网商销售规模与使用智能化工具使用情况 2017 年月均销售额 智能化工具使用率 10 万元以下 82.1% 10 万元-100 万元 90.9% 100 万元-300 万元 90.7% 300 万元以上 96.5% 两种可能原因：第一，销售额大的商家为了有效完成庞大的业务量，需要借 11居住类样本过小，故与生活用品类合并。 17
  • 18.助于智能化工具；第二，智能化工具的使用提高了员工工作效率，带动了销售额 的增加。无论哪种可能，都反映出智能化技术对商家绩效的积极作用。 3.不同业务部门以及不同类目的商家使用智能工具的倾向性不同。 在以上描述统计的基础上，课题组使用 logit 回归进一步回答什么样的商家 更倾向于使用智能工具。与之前描述统计一致，平均年龄在 25 岁以下，大专及 以上学历比例高，销售额大的商家更倾向于使用智能工具。电商部门人员越多越 不倾向使用智能工具，而电商部门人员平均月收入越高，更倾向于使用智能工具。 对于不同智能工具的选择，客服部门人员越多的商家，越倾向于使用智能 客服工具，而相比于食品和烟酒行业，交通和通信行业的电商更倾向于使用该 工具，教育文化和娱乐行业的电商更倾向于不使用该工具；当前店面设计人员 越多更倾向于使用智能店面设计工具，教育、文化和娱乐行业相比于食品和烟 酒更倾向于不使用该工具；数据分析人员越多，越不倾向于使用智能数据分析 工具，其月收入越高越倾向于使用该工具（回归结果参见附件表格 3-2）。 18
  • 19.四、人工智能应用对电商岗位就业、收入及商家业务的影响 （一）对电商岗位就业的影响 1.人工智能在电商行业使用对就业的正向作用远超负向作用。 数据显示，智能客服工具使用后，客服人员规模维持不变或增加的商家超过 80%，根据综合测算阿里平台客服岗位人员约有 100 万，最终可能被智能化客服 工具替代的人员只占 6.9%，约为 5.2 万；智能店面设计工具使用之后，设计人 员规模维持不变或增加的商家约占九成，根据综合测算阿里平台设计岗位人员约 有 40 万人，最终可能被智能化店面设计工具替代的人员只占 5.8%，约为 2.3 万； 生意参谋等智能化数据分析工具使用之后，数据分析人员规模维持不变或增加的 商家高达九成以上，根据综合测算阿里平台设计岗位人员约有 39 万，最终可能 被智能化店面设计工具替代的人员只占 5.4%，约为 2.1 万。因此，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。 60.0% 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 0.0% -10.0% 智能客服 智能店面设计 生意参谋 图 12 三大智能技术使用后人员规模变化 19
  • 20.总体而言，相对于设计人员和数据分析人员，客服是技术水平相对较低的岗 位，比较容易被智能化技术替代。图 12 显示智能化技术使用之后，客服人员增 加 10%及以上的可能性最低，而减少 10%及以上的可能性最高。 60 零售业哪些岗位可能被人工智能替代(%) 40 20 0 仓储管理、快递派送人员（代表常规体力工作） 设备维护人员（代表非常规体力工作） 客服、销售与财务人员（代表常规认知工作） 训机师、数据分析与人力资源人员（代表非常规认知工作） 其他 图 13 常规性体力或认知工作被智能化技术替代的判断 2.常规性的体力工作或认知工作较容易被人工智能技术替代，而非常规体力 或认知工作被替代的可能性较小。 尽管客服人员减少的电商商家不超过 20%，但我们仍需关注这部分人员的安 置问题。数据显示，在发生了技术替代人的商家中，只有 5%的商家选择直接解 聘员工；七成多的商家选择让被替代的员工转岗或调岗。因此，即便少数电商商 家出现了技术替代人的现象，这也不意味着大规模失业。需要注意的是，在转岗 或调岗的情形中，培训后转岗或调岗占多数，这意味着多数被技术替代的员工在 转型过程中获得了技能或业务素质的提升，这对员工个人发展具有积极意义。 除了上述统计性描述，本报告还采用计量经济学领域的倍差法分别评估了智 如何安置智能化工具替代的人员 22.0% 5.0% 17.6% 55.4% 图 1解 直4聘 接被转岗替或代调岗人员转岗或培 其训 他调后岗转岗情或调况岗 20
  • 21.能客服工具、智能店面设计工具以及生意参谋对就业的因果效应（分析方法和具 体回归结果详情请参见附录二）。结果显示：使用智能客服对客服人员数量的因 果效应为 0，使用智能店面设计工具对设计人员数量的因果效应为 0，使用生意 参谋对数据分析人员数量的因果效应也为 0。根据统计结果，报告认为：智能工 具的使用并未替代从事相应工作任务的人员。 （二）对电商岗位收入的影响 1.智能化技术使用对岗位收入的正向作用远超过其负向作用。 调研数据显示，在智能客服使用之后，客服人员收入维持不变或增加的商家 60.0% 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 0.0% 智能客服 智能店面设计 生意参谋 图 15 三大智能技术使用后人员收入变化 达到 93%；在智能化店面设计工具使用之后，设计人员收入维持不变或增加的商 家接近 95%；在智能化数据分析工具使用之后，数据分析人员收入维持不变或增 加的商家更高达 96%。与就业效应一致，客服人员收入增加 10%及以上的可能 性低于其他两类人员，但客服人员收入降低的可能性与其他两类人员没有明显差 距。 2．通过倍差法发现，使用人工智能的商家岗位收入普遍高于未使用商家。 使用智能客服的商家的客服人员收入比未使用智能客服的商家的客服人员 收入高 5.6%；使用智能店面设计供给的商家的设计人员收入比未使用智能店面 设计的商家的设计人员收入高 7.7%；使用生意参谋的商家的数据分析人员收入 比未使用生意参谋的商家的数据分析人员收入高 9.8%（具体回归结果请见附录 一中表格）。 21
  • 22.（三）对商家业务的影响 1．使用智能工具商家的销售额显著大于未使用的商家 在此基础上我们分析了智能工具的使用与商家月均销售额（从 2013 年 1 月 至 2017 年 12 月）的相关关系发现，使用过智能工具的商家，比没有使用过智 能工具的商家销售额高 144%。具体来看，使用智能数据分析工具的商家较未使 用该工具的商家的销售额高 170%，使用智能客服工具的商家较未使用智能客服 工具的销售额高 67.7%，而使用与未使用店面设计工具的商家之间无显著差异 （具体回归结果参见附录四表格 4-1）。 16 电商 1月2度销售额的自14然对数 10 0 12 24 36 48 60 2013年1月至2017年12月(月份) 使用智能工具的电商 未使用智能工具的电商 图 16 销售额对比：是否使用智能客服工具 22
  • 23.16 电商 1月2度销售额的自14然对数 10 0 12 24 36 48 60 2013年1月至2017年12月(月份) 使用智能工具的电商 未使用智能工具的电商 图 17 销售额对比：是否使用智能店面设计工具 16 10 电商月1度2销售额的自 1然4对数 0 12 24 36 48 60 2013年1月至2017年12月(月份) 使用智能工具的电商 未使用智能工具的电商 图 18 销售额对比：是否使用智能数据分析工具 2. 智能工具的使用带动了电商销售额的增长 使用智能工具商家销售额同比增长率，显著高于没有使用智能工具的商家。 23
  • 24.1 -.2 电商月度 .销2售额 .的4同比增.6长率( .自8然对数) 0 0 12 24 36 48 60 2013年1月至2017年12月(月份) 使用智能工具的电商 未使用智能工具的电商 图 19 销售额同比增长率的对比：是否使用过智能工具 利用倍差法评估三类智能技术对商家业务量影响效应，智能数据分析工具对 业务促进作用最大（具体回归结果请见附录一中的表格）。相比于没有使用智能 工具的商家，智能客服工具的使用使得 2017 年月均销售额上涨了 10.8%；智能 店面设计工具的使用使月均销售额提高了 31.4%；生意参谋的使用使月均销售额 提高了 75.8%。 说明：下图将智能工具的使用时间设为 0，正值表明使用智能工具之后的时 间，负值表明使用智能工具之前的时间。对于没有使用智能工具的电商，根据使 用智能工具的电商的使用时间分布，选择 2017 年 6 月为时间截点12。 12使用智能工具的电商，大约 50%左右在 2017 年 6 月之前使用。具体不同的智能工具，不同时间点的使用 率有所差异。从图中可以看出，选择 2016 年 1 月或 12 月作为没有使用智能工具的电商的时间截点，可以 得到相同的结论。 24
  • 25.16 电商 1月2度销售额的自14然对数 10 16 电商 1月2度销售额的自14然对数 -60 -48 -36 -24 -12 0 12 24 36 48 使用智能客服工具的时间(月份) 使用智能工具的电商 未使用智能工具的电商(2017.06设为0) 图 20 销售额的对比：使用智能客服工具前后 -60 -48 -36 -24 -12 0 12 24 36 48 使用智能店面设计工具的时间(月份) 使用智能工具的电商 未使用智能工具的电商(2017.06设为0) 图 21 销售额的对比：使用智能店面设计工具前后 10 25
  • 26.16 10 电商月1度2销售额的自 1然4对数 -60 -48 -36 -24 -12 0 12 24 36 48 使用智能数据分析工具的时间(月份) 使用智能工具的电商 未使用智能工具的电商(2017.06设为0) 图 22 销售额的对比：使用智能数据分析工具前后 3. 使用智能工具商家的人均销售额显著大于未使用的商家 通过回归分析发现，使用智能工具的电商的人员效率13高于未使用工具的电 商 97.8%。按使用的不同智能工具划分，使用智能数据分析工具的电商的人员效 率高于未使用该工具的电商 108%（具体回归结果请见附录三表格 3-1）。 综上得出： 第一，使用智能工具商家的销售额、销售额的增长率、以及人均销售额均显 著高于未使用智能工具的商家。 第二，智能工具的使用使得商家销售额大幅度增加，其中智能数据分析工具 的使用对销售额的提升作用最大，其次为智能店面设计工具和智能客服工具。 第三，智能数据分析工具和智能店面设计工具的使用也提升了相应业务部门 的人均销售额。 13以电商部门的就业人数计算人均销售额，以近似计算电商的人员效率。 26
  • 27.五、人工智能与就业相关建议 通过对阿里巴巴平台上电商使用人工智能技术和就业关系的研究，人工智能 技术会替代电商局部领域简单重复性工作，短期内对某些电商岗位带来一定消极 的影响，但会带来电商行业整体工作效益的提升和经济效益的增长，为行业总体 带来更多的就业机会。随着中国产业结构调整，就业创造的主体也由制造转向服 务，为处理好产业升级、就业转型、人工智能应用三者的关系，建议如下： 第一，转变固有的人工智能“失业论”看法，不断发掘人工智能技术在电商 行业、新零售等新应用场景的就业岗位。如新零售业务背后，就需要大量具有自 主设计和读取数据能力的复合型买手、专业零售服务人才、具有技术背景和零售 实践结合的复合型人才；智能客服背后对机器人“饲养员”，需要对原有客服人 员技能升级；未来生产线上，会大量需要给生产数据打标的“数据标签工”，将 蓝领工人的经验与数据深度结合……通过创新驱动来解决电商业务快速增长与 专业化劳动力相对不足的矛盾，对传统岗位进行再造，对现有工作人员进行升级。 第二，国家出台政策，鼓励海外优秀人工智能高端人才回国，同时鼓励国内 院校注重人工智能领域学术型人才和复合型人才的培养。当前，随着电商业务跨 境、跨界、多元化发展，对跨界、交叉学科的人才竞争势必加剧，在人工智能领 域我国人才培养、储备均与业务发展不匹配。因此，在国内高校自主培养人工智 能领域人才的同时，也应面向全球吸纳高端人才，以打造中国电商核心竞争力和 人才高地。 第三，加速电商行业中低端职业培训的数字化、智能化转型，适应行业转型 对技能水平提出的新要求。人工智能的发展与运用，必然要替代低技能和程序性 的工作，及早改变教育培养目标与培养理念，加强人工智能、数字技术与商业结 合的专业设置，提升数字化技能实训能力，推动职业院校与电商企业共建实训基 地，培养“数字化”新蓝领。 第四，提升全民“数字化”素质，提倡终身学习，推动人才技能转型，迎接 就业新挑战。回顾历次技术进步，其背后受益的均是掌握新技术、新知识的人员， 随着电商全球化发展，未来“就业链条”将会打破国界、跨越平台，为了在全球 就业链条中处于竞争优势地位，应全面提升全民“数字化”、“智能化”能力与 素质，倡导终身学习，这样才能在技术进步大背景下趋利避害，赢得一席之地。 27
  • 28.参考文献 [1]Carl BenediktFrey and Michael Osborne, “Technology atWork:The Future of Innovation and Employment”, February 2015,https://www.itif.org/.'>https://www.itif.org/.