尽管eBay可以使用任何数量的现有AI平台来增强其各种产品，但该公司还是选择在内部构建自己的AI系统(称为Krylov)并将其开放给任何人使用。这项决定似乎正在得到回报。
在圣何塞的公司没有作出任何其AI的野心，在过去的四年中，用吸尘器吸尘起来的技术人才通过收购和发射无数的自动化工具，发现信用卡诈骗，提高产品上市，并带来其他一些俏皮功能，买家和卖家。去年下半年，eBay还重新启动了以人工智能和自动化为核心的独立于汽车的汽车应用程序。这就是2020年AI在eBay上的普遍性，该公司的首席技术官Mazen Rawashdeh表示AI现在是该公司的“生态系统”。
Rawashdeh在今天的Transform 2020上的一次演讲中说：“我没有将AI称为产品，而是将其称为生态系统。”“因为它已经转移到我们为客户服务的几乎所有内容中，以及我们在内部为管理平台所做的所有事情。我们将其用于从图像搜索到个性化，推荐，价格指导，欺诈检测和运输估算的许多领域。因此，这绝对是我们的生态系统。”
可扩展性
这些各种各样的AI用例有助于说明eBay为何首先为构建Krylov而烦恼：一切都归结为可扩展性和团队之间的“共享模型”。根据Rawashdeh的说法，Krylov已帮助整个公司扩展了AI，并使所有业务部门都可以轻松访问自然语言处理(NLP)，计算机视觉和机器学习智能，同时还避免了将其他各种AI平台中的组件拼接在一起的需求。
他解释说：“因此eBay在三，四年前就具有某种形式的AI功能，但它却是脱节的，而且是孤立的模型。”“这不是一种端到端的能力，它需要处理数据，计算，共享模型的过程，而使我们的研究人员和数据科学家能够集中到一个地方并大规模运行他们的模型。”因此，Krylov有效地使eBay能够集中其AI，从而使单个研究人员和开发团队免于单独运行资源密集型模型。
COVID-19危机也揭示了运营集中式端到端AI平台的一些好处。近几个月来，亚马逊和eBay都因所谓的“价格欺诈”行为而受到批评，因为这种行为使卖家大大抬高了口罩和洗手液等高价商品的成本。随着事情的发展，该公司的现有系统当时已经在运行上载1亿张产品图片的模型，这对于每个eBay团队都非常有用，这些团队希望自动化删除违反价格欺诈政策的清单的流程和违禁物品。
Rawashdeh说：“我们对这些图像有了非常深刻的了解，其中对象检测，图像分类和文本识别可用于其他不同业务部门。”“他们不必担心会获得那些昂贵的模型-他们已经可用，我们利用了它们。结果，我们能够在eBay上取走超过1500万件商品。”