Joyme數(shù)據(jù)研發(fā)中心的負(fù)責(zé)人楊飛表示，面對(duì)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，Joyme的迅速對(duì)經(jīng)營(yíng)思路做了三方面的調(diào)整。

首先，降本增效，保障現(xiàn)金流。同時(shí)，穩(wěn)住核心用戶，保證核心商業(yè)模式不受影響。最后，通過(guò)拓展新渠道、開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品、挖掘用戶需求來(lái)找尋新的市場(chǎng)增長(zhǎng)點(diǎn)。

經(jīng)營(yíng)思路調(diào)整后，Joyme放棄了以往粗獷的經(jīng)營(yíng)模式，開(kāi)始轉(zhuǎn)向精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。同時(shí)，運(yùn)用自身在數(shù)據(jù)分析和AI技術(shù)方面的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)不斷創(chuàng)新來(lái)提升業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)效率。

在轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，Joyme）優(yōu)化了一系列平臺(tái)技術(shù)服務(wù)，有數(shù)據(jù)分析類的，有內(nèi)容分發(fā)、內(nèi)容推薦類的，也有風(fēng)控類，內(nèi)容審核類的服務(wù)，還有人臉識(shí)別服務(wù)。

楊飛表示，在構(gòu)建平臺(tái)核心能力的過(guò)程中，Joyme得到了來(lái)自于亞馬遜云科技的支持。

從何雁丹的介紹中了解到，與亞馬遜云科技的合作歷史比較久遠(yuǎn)。最早要追溯到2013年，何雁丹當(dāng)時(shí)在獵豹移動(dòng)負(fù)責(zé)工具產(chǎn)品，從那時(shí)開(kāi)始就一直在與亞馬遜云科技合作，獵豹移動(dòng)當(dāng)時(shí)也是亞馬遜云科技體量很大的客戶。

LiveMe最早孵化自獵豹移動(dòng)體系，在2015年底剛開(kāi)始做海外業(yè)務(wù)，2016年正式在美國(guó)市場(chǎng)做大規(guī)模上線和推廣，當(dāng)時(shí)用的就是亞馬遜云科技。何雁丹表示，看重的是亞馬遜云科技的技術(shù)積累和全球化布局，在一番慎重考量之后還是選擇了亞馬遜云科技。亞馬遜云科技對(duì)Joyme海外業(yè)務(wù)發(fā)展提供了許多幫助。

出海企業(yè)的云實(shí)踐

從楊飛的介紹中了解到，Joyme利用了亞馬遜云科技的多種服務(wù)。

在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，使用Amazon S3存儲(chǔ)了大量數(shù)據(jù)，并通過(guò)分層存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)了成本和訪問(wèn)效率的平衡。同時(shí)，還利用Amazon Redshift和Amazon OpenSearch來(lái)管理數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)計(jì)算層面，大數(shù)據(jù)部分用Amazon EMR解決數(shù)據(jù)處理的問(wèn)題，機(jī)器學(xué)習(xí)方面，利用了機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)Amazon SageMaker，解決了模型訓(xùn)練和模型部署的問(wèn)題。

在核心技術(shù)服務(wù)上，Joyme用Amazon Lambda開(kāi)發(fā)了主程序，在擴(kuò)展性和可用性方面均有大幅提升。

Joyme積極運(yùn)用各種新技術(shù)不斷進(jìn)行創(chuàng)新，這些新技術(shù)為平臺(tái)的穩(wěn)定、高效的運(yùn)轉(zhuǎn)提供了保證。其中，以直播內(nèi)容識(shí)別系統(tǒng)和欺詐交易識(shí)別系統(tǒng)最為典型。

基于新技術(shù)構(gòu)建的直播內(nèi)容識(shí)別系統(tǒng)，可用于確保直播內(nèi)容滿足內(nèi)容合規(guī)性的要求，不能涉黃、涉恐，不能出現(xiàn)針對(duì)未成年人的不當(dāng)內(nèi)容，比如，不能抽煙。

直播內(nèi)容識(shí)別系統(tǒng)還用于滿足平臺(tái)內(nèi)容運(yùn)營(yíng)的要求，平臺(tái)要求主播在開(kāi)播過(guò)程中，要露臉、要與用戶進(jìn)行互動(dòng)，不能掛機(jī)，這些結(jié)果都會(huì)影響其后續(xù)的工資結(jié)算。

直播內(nèi)容識(shí)別系統(tǒng)還用于構(gòu)建平臺(tái)核心競(jìng)爭(zhēng)力，通過(guò)實(shí)時(shí)識(shí)別能力來(lái)挖掘更多內(nèi)容品類，完善整個(gè)內(nèi)容生態(tài)系統(tǒng)，提升整個(gè)消費(fèi)的深度和延展性。

直播內(nèi)容識(shí)別系統(tǒng)上線一年時(shí)間以來(lái)，每天至少要處理一億張圖片，有10萬(wàn)+以上的視頻片段和10萬(wàn)+以上的音頻片段。

直播內(nèi)容識(shí)別系統(tǒng)帶來(lái)了明顯收益。內(nèi)容審核服務(wù)將內(nèi)容審核管理相關(guān)業(yè)務(wù)成本降低了40%。同時(shí)，內(nèi)容識(shí)別服務(wù)提升了內(nèi)容流通效率，提高了內(nèi)容消費(fèi)深度，將用戶粘性提升了10%。

欺詐交易識(shí)別系統(tǒng)可有效地控制欺詐交易的規(guī)模，彌補(bǔ)原來(lái)風(fēng)控系統(tǒng)在訂單風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方面的不足，可輔助識(shí)別線上訂單交易的風(fēng)險(xiǎn)。將該系統(tǒng)與線下的風(fēng)控運(yùn)營(yíng)結(jié)合后，Joyme每年避免大概上百萬(wàn)美金的經(jīng)濟(jì)損失。

直播內(nèi)容識(shí)別系統(tǒng)和欺詐交易識(shí)別系統(tǒng)都運(yùn)用了機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，使用了亞馬遜云科技的云上機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)Amazon SageMaker。

楊飛表示，Amazon SageMaker以及周邊生態(tài)的完整性，幫算法工程師解決了從問(wèn)題分析，到建模和推理，再到服務(wù)治理等諸多問(wèn)題，極大解放了算法工程師的雙手，并且能以最小的代價(jià)不停地去試錯(cuò)并不斷優(yōu)化。

在亞馬遜云科技豐富的云服務(wù)幫助下，Joyme系統(tǒng)的研發(fā)效率有了近一倍的提升。

更多嘗試

或許是亞馬遜云科技的技術(shù)為Joyme帶來(lái)了很多啟發(fā)，楊飛表示，未來(lái)Joyme還計(jì)劃進(jìn)行更多嘗試。

比如，在業(yè)務(wù)創(chuàng)新層面上，希望與亞馬遜云科技的專家在元宇宙技術(shù)方案層面進(jìn)行嘗試，也嘗試用虛擬人技術(shù)給用戶帶來(lái)一些新體驗(yàn)。

另外，在運(yùn)營(yíng)層面上，希望應(yīng)用智能湖倉(cāng)架構(gòu)解決底層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)問(wèn)題，更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，通過(guò)圖分析技術(shù)解決內(nèi)容在社交鏈上的傳播問(wèn)題，識(shí)別欺詐交易的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

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