Annons

Smartare e-handel med intelligenta agenter

Överflödet av information på Internet och nya avreglerade marknader skapar behov av nya verktyg. Hjälp kan komma från små program, s k agenter, på din egen dator som handlar åt dig.

Kurvan pekar rakt uppåt. Det amerikanska lagets agent bjuder högre och högre för att få en flygbiljett. - Deras agent är inte särskilt smart gjord. Man skulle nog kunna skriva en egen agent som lurade den att göra dumma affärer, säger Lars Olsson, en av forskarna på SICS, Swedish Institute of Computer Science, i Kista.

Tillsammans med konsultföretaget Industrilogik L4I AB har de utvecklat en agent som ska köpa flygbiljetter, hotellrum och evenemangsbiljetter. De deltar tillsammans med lag från hela världen i en tävling om den bästa resebyråagenten för användning på Internet. Själva tävlandet går över Internet, och agenterna finslipas mellan de ständiga resebyråauktioner som arrangörerna lägger ut.

Hittills har det gått mycket bra för det svenska laget.

Agenter som köper resor över Internet är ett möjligt scenario som inte ligger särskilt långt fram i tiden. Redan i dag finns det agenter som kan ge tips om bästa bokköp eller lämpligaste husförsäkring.

Internet uppfattas av många som ett samhälle helt utan begränsningar för informationsutbyte och handel. Men någonstans går gränsen för vad vi orkar hantera på egen hand. Vi håller oss till ett fåtal stora, kända och synliga informationskällor och handelsplatser som vi först hittar fram till och börjar använda. Många använder t ex sökmotorn AltaVista och bokhandeln Amazon. com trots att det för vissa sökfrågor och böcker går att hitta bättre alternativ.

Det svåröverskådliga nätet

Både när vi söker information och köper en vara eller tjänst skulle vi behöva bättre verktyg än de som finns i dag. Ett sådant bättre verktyg skulle kunna vara det som kallas agenter. Det är datorprogram som automatiserar rutingöromål och som gör det i sin uppdragsgivares intresse, som en ställföreträdare.

Men vad innebär det att ett datorprogram agerar i vårt intresse? Vad kan ett program egentligen göra? Vilka tekniska begränsningar finns det? Vilken handlingsfrihet kan vi ge det? Och hur gör vi programmet hållbart och skyddat mot oavsiktliga fel och avsiktligt missbruk?

Forskningen som denna artikel handlar om fokuserar på agenter som stöd till elektronisk handel. Detta innefattar såväl allmän Internethandel med varor och tjänster som mycket specialiserade marknader för standardiserade resurser som elkraft och bandbredd.

I all handel, inte bara på Internet, går utvecklingen mot standardiserad information om produkterna och tjänsterna. Det betyder att alla beskriver sina produkter i samma måttsystem, med samma egenskaper och enligt samma normer, vilket ökar möjligheterna för konsumenterna att göra rationella val. Det gör det också lättare att automatisera handeln, t ex att automatiskt be om priser eller att automatiskt delta i en auktion.

Standardiseringen sker dock inte smärtfritt. De flesta tillverkare vill givetvis betona de egenskaper som framställer just deras produkter i sin bästa dager och vill helst att köpare ska ta del av hela deras marknadsbudskap, inte bara automatiskt jämföra hårda fakta.

Men det finns trots detta redan en uppsjö av tjänster på nätet som automatiserar pris- och produktjämförelser.

Två exempel med bakgrund i forskning om intelligenta agenter är Excite Shopping baserad på Jango av Oren Etzioni från University of Washington och PurchaseSource baserad på Tête-a-Tête av Robert Guttman från MIT Media Lab i Boston.

Agenten Jango

Jango är en agent som hjälper en köpare med prisjämförelser. Agenten var från början ett program som kördes på köparnas egna datorer. När köparen ställde en fråga hämtade Jango aktuella prisuppgifter från olika försäljares webbsidor och jämförde dem med varandra. Programmet, eller agenten, fick uppgifter om vilka försäljare som fanns och hur de lagrade sin prisinformation genom en central tjänst knuten till programmet. Man utnyttjade smarta AI-metoder, dvs från forskningsområdet artificiell intelligens, för att automatiskt ta fram beskrivningar av hur prisinformationen var lagrad i nya försäljningsställen.

I den slutliga, kommersiella formen av Jango, Excite Shopping, utnyttjas dock inga AI-metoder och programmet ligger inte heller på användarens dator utan helt på en server.

Tête-a-Tête är ett försök att vidga perspektivet från enkla prisjämförelser till mer komplexa jämförelser och sammanvägningar av många olika egenskaper, ungefär som de jämförelser man finner i Konsumentverkets tidning Råd & Rön. Här möter man problem inte bara med standardiseringen av säljarnas information. Också för köparen är det svårare att kommunicera med sin egen agent. Köparen måste förstå ungefär hur agenten arbetar, hur man matar in sina preferenser och vilka egenskaper som ska jämföras.

De som säljer agenttjänster av den här typen, förmedlaren eller mellanhanden, kan som regel inte förlita sig på att ta betalt av kunderna utan måste i stället ta betalt av försäljarna. Detta kan ske dels genom att leda kunderna till försäljarna, dels genom att sälja annonser som visas av agenten. Att förmedlaren på detta sätt blir beroende av säljarna begränsar dock oberoendet på marknaden. Förmedlaren måste behålla kontrollen för att generera sina intäkter, i ena fallet över vilka försäljare man förmedlar och på vilka villkor, i andra fallet över att kunder besöker tjänsten personligen och inte genom ytterligare en agent som kanske döljer annonserna.

Agenter med rätt att handla

Det ideala fallet skulle vara om Internethandeln kunde utformas så att alla marknadens aktörer ges samma handlingsfrihet. Varken köpare eller säljare ska vara bundna till en viss tjänst, som Jango eller Tête-a-Tête, utan de ska kunna ha egna oberoende agenter som de kör på sina egna datorer och som kan kommunicera direkt med varandra över nätet, utan onödiga mellanhänder.

På SICS har vi konstruerat en modell kallad SICS MarketSpace och tillsammans med Telia Research har vi också utvecklat ett antal fungerande prototyper. I dem hjälper agenterna både köpare och säljare att annonsera och efterfråga s k intressen, och att ge och svara på anbud.

Ett intresse i MarketSpace-modellen är en mängd möjliga kontrakt. Om jag vill köpa en röd bil, kan mitt intresse beskrivas som alla möjliga kontrakt där jag är köpare av en röd bil, vilken som helst, när som helst och av alla möjliga säljare. Men jag kan också precisera mig: vilka bilmärken, årsmodeller, till vilka priser, när jag kan tänka mig att köpa bilen och av vem.

Kontrakten är strukturerade dokument skrivna på ett strikt standardiserat språk och med vissa givna fält för information eller hänvisningar till ytterligare dokument. Ett format som är på väg att bli populärt för detta ändamål är webborganisationen W3Cs språk XML, Extended markup language, en vidareutveckling av språket HTML som används på webben i dag.

Fler exempel på intressen som kan uttryckas på detta sätt är att köpa pizza inom en timme, att köpa skruvar endast från vissa leverantörer och att sälja en kvantitet som beror på priset.

För att finna gemensamma intressen mellan två MarketSpace-deltagare tar man snittet av deras intressemängder. Det sker genom att man använder en lämplig algoritm, och man finner då mängden av alla de kontrakt som kan vara av gemensamt intresse. De som har funnit varandra på detta sätt kan sedan börja förhandla med det gemensamma intresset som utgångspunkt: säljaren eller köparen kanske anger ett fast pris, en säljare och flera köpare kan också genomföra en auktion, flera säljare och köpare en dubbelauktion (en börs) och flera säljare och en köpare en upphandling (omvänd auktion).

Köpare och säljare kan finna varandra genom elektroniska anslagstavlor där intressen annonseras och där en deltagare kan be att få snittet mellan ett givet intresse och alla annonserade intressen.

Intressesnittet ger pizzan

En köpare kan också få svar på om ett inköp uppfyller vissa villkor, t ex är allergitestat eller miljövänligt, genom att fråga om en lämplig intresseorganisation delar intresset. Ett vagt intresse, "köpa ny bil", kan automatiskt bli "köpa ny miljövänlig bil" genom att ta snittet med miljöorganisationens intressen.

Hela processen kan automatiseras. Automatisk interaktion mellan deltagare kan utföras med enkla meddelanden: "fråga", "meddela", "föreslå", "erbjud", "acceptera", "avböj", vilka sänds tillsammans med intressen. Meddelandet "fråga" efterfrågar snittet mellan det sända intresset och av mottagaren kända intressen, "meddela" informerar om ett intresse, "föreslå" uttrycker en offertförfrågan inom ramen för det givna intresset, "erbjud" ett bindande anbud, och "acceptera" och "avböj" bindande svar på ett anbud.

De tekniska förutsättningarna för att sjösätta ett system av detta slag finns redan, inte bara i en kontrollerad forskningsmiljö, men ett kvarvarande problem är att ta fram standarder för kontrakt, produktbeskrivningar osv. Ett annat och större problem är att finna sätt att finansiera införandet av en ny samhällsinfrastruktur av detta slag. Om det genomförs med målet att skapa en helt fri och öppen marknadsplats som bygger på öppen teknik och öppna standarder, utan onödig (men lönsam) kontroll av handeln, är det svårt att finna villigt kapital.

Kloka tips från en god vän

En viktig informationskälla för den som handlar är vänner, bekanta och kolleger. Du får då och då rekommendationer om vilken information och vilka produkter som kan vara intressanta för just dig. Du lär dig att lita på vissa källor för vissa typer av rekommendationer. Och du talar direkt med dina bekanta som i sin tur talar med sina. Frågan är hur man skulle kunna automatisera detta erfarenhetsutbyte.

Ett sätt skulle kunna vara att organisera vad vi kallar ett decentraliserat rekommendationssystem. Deltagarna ska automatiskt kunna få fram för dem relevant information utan att behöva avslöja alla sina intressen till en central förmedlare. Modellen finns för närvarande i simulerad form.

I den simulerade modellen handlar rekommendationerna om olika textdokument. Deltagarna både skriver egna texter och läser andras texter och vill få hjälp dels med att finna relevanta dokument skrivna av andra, dels med att förmedla egna dokument till potentiellt intresserade mottagare.

En agent modellerar både den egna användaren och andra deltagare som den har varit i kontakt med genom deras agenter. Givet ett nytt dokument och till detta knutna rekommendationer, som en agent har fått från den egna användaren eller från en annan agent, försöker agenten förutse hur såväl den egna användaren som andra deltagare kan förväntas reagera.

Vi tänker oss att en agent på något sätt kan få reda på den egna användarens uppfattning om ett dokument. Det kan agenten få antingen genom att användaren helt enkelt skriver en bedömning eller genom att agenten följer vad användaren gör, om dokumentet sparades eller togs bort, under vilken rubrik det i så fall sparades, osv.

När agenten har gjort en bedömning av den egna användarens intresse kan den t ex vidarebefordra alla tillräckligt intressanta dokument till den egna användaren och vidarebefordra till andra agenter med en sannolikhet som är proportionell mot hur intressant dokumentet antas vara för mottagaren. Givetvis kan en användare styra över den egna agentens regler för denna vidarebefordran.

Kanske kan vi på detta sätt skapa ett nätverk med snabbare kommunikationsvägar mellan deltagare med gemensamma intressen: ett nätverk som gör det möjligt för dokument att nå de flesta intresserade utan att alla dokument ska behöva skickas till och bedömas av alla. I en liten organisation kan man lösa samma problem med en gemensam databas och traditionell informationssökning, men en sådan lösning fungerar inte i ett globalt informationsnät.

Agenten köper el till spisen

I den mer specialiserade handeln med resurser kan man utgå från att information och språket informationen utbyts på är kända. Det grundläggande problemet blir då att på bästa sätt ta till vara såväl marknadsaktörernas intressen i deras roller som köpare, säljare och förmedlare som samhällets intresse av en välfungerande infrastruktur.

Ett hushåll kan t ex vilja köpa elkraft till en låg kostnad, men också vilja att dess elköpsagent ska agera på ett sådant sätt att priset blir förutsägbart och leveranserna säkrade under en lång tid.

Elmarknaden har redan utsatts för avreglering på dessa områden. Forskningen kan driva detta ytterligare framåt genom att visa hur automation möjliggör ännu mer avreglerade, ännu effektivare marknader. I förlängningen väljer man kanske inte, som i dag, elleverantör för lång tid och ofta i grupp, utan varje konsument köper el till marknadspris på den öppna marknaden i samma stund som den behövs, t ex när man sätter på spisen.

Vid sidan om elmarknaden är marknaden för Internettrafik mycket intressant. I dag är all trafik på Internet oprioriterad, ingen har förtur, ingen kan boka ett visst utrymme, och ingen kan heller välja att få lägre prioritet, att skicka data med lägre klass. I stället skickar alla sina data på vinst och förlust. Det mesta kommer fram. Och gör det inte det så försöker man igen. Men för framtida tillämpningar, t ex telefoni och musik- och videodistribution, är det i vissa fall nödvändigt att man kan reservera utrymme.

En möjlighet är att skapa en börs liknande den som finns för elmarknaden. När det gäller Internet skulle den begränsande resursen kunna vara routrarna (som motsvarar de gamla telefonväxlarna). Man handlar i andelar av routrar. Andelarna handlas på en börs och får ett marknadspris som bestäms av efterfrågan. Detta styr automatiskt om trafik från mer belastade, dyrare, resurser till mindre belastade, billigare. Operatörer får ett omedelbart ekonomiskt motiv att öka mängden resurser där efterfrågan är som störst.

Kanske skulle en av de agenter som just nu tävlar i resebyråtävlingen på nätet kunna anpassas till att köpa routerandelar. Det är åtminstone inte otroligt att vinnarna av tävlingen snart kommer att öppna ett eget IT-bolag och försöka sälja sin agentkunskap. För helt klart är att Internet kräver nya verktyg för handeln och att agenterna är en mycket lovande lösning.

Av Sverker Janson, forskare och chef för Intelligent Systems Laboratory på Swedish Institute of Computer Science, fil dr i datalogi från Uppsala universitet. Hans forskning stöds av NUTEK, Kommunikationsforskningsberedningen, IRECO (Institute for Research and Competence Holding AB), Svenska IT-institutet och SICS intressentföretag Ericsson, Telia, IBM, Sun, HP, CelsiusTech, FMV och SJ.

Du har just läst en artikel från tidskriften Forskning & Framsteg. Prenumerera här.

Kommentera:

Dela artikeln:

TIDNINGEN FÖR DIG SOM ÄR NYFIKEN PÅ ALLVAR
11 nummer 779 kr
2 nummer 99 kr
Du vet väl att du kan läsa Forskning & Framsteg i din läsplatta? Ladda ned appen från App Store eller Google Play. (Läsplatteutgåvan ingår i alla prenumerationer.)

Lägg till kommentar