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阿里自研UED计件平台技术解析

2017-12-27 00:00 387 查看
从天猫到菜鸟,从双11到造物节,在阿里巴巴,除了来自集团的UED团队外,还有一支700余人的外包团队,一起创造着阿里视觉神话。阿里的UED外包同学们每年会收到来自阿里巴巴集团50多个业务方提出的十余万外包需求。如何协调外包设计师与需求方之间的配合,并且给到外包同学合理结算价格,成为阿里UED外包管理的一大难点。

以往,阿里巴巴也会用一些简单的需求分发系统来应对。但由于实际业务场景的复杂性,需求在分配上无法做到合理与精准。加上缺乏评价和追踪体系,外包同学的执行效果得不到监控,最后形成的素材也难以沉淀。最重要的是,外包需求的分发与结算步骤完全隔离,外包素材的审核与结算只能依靠财务同学在线下进行人工方式核算,审核难度与工作量可想而知。

针对上述系列痛点,阿里巴巴设计委员会设计中台项目组联合阿里巴巴信息平台,通过技术手段将原计件系统转化成阿里巴巴集团层面项目,至此阿里巴巴UED计件平台项目正式建立。
 




UED计件平台

从分发到结算全程可控

如何通过技术解决上述问题,阿里巴巴信息平台的技术人员使用SOLID设计原则搭建起了UED计件平台架构。整个架构的层次设计参考DDD模式,采用DIP的方式,将总体结构分为接口(Interface)层、基础设施(Infrastructure)层、API层以及命令查询职责分离(CQRS)模式。
 


UED计件平台基础架构

基础设施层打通了ACL、财务系统、采购平台、工作流、支撑系统等业务系统。这也意味着从需求分发到完成验收到结算全流程实现线上化操作,使得整个UED外包流程变得更加高效可控。比如打通采购系统后,平台获取采购预算值,需求方下单时能进行预算卡控,避免超支。打通财务系统后,财务同学不用再与需求方对接,流程结束后可直接线上点击结算。同时平台还打通阿里巴巴集团素材中心,外包同学在UED计件平台交付的新鲜素材会自动流入素材中心,实现优质内容自动沉淀。

考虑到安全性,开发人员在整体架构中加入API接口。通过开放API接口,让外包同学既能快速接入,又能降低对UED计件平台底层架构与数据的风险。

在与外包对接过程中,还会遇到需求与人员频繁变更,业务线众多、逻辑复杂等情况,如果还是通过数据访问层修改或查询相同实体数据,可能会出现一些性能问题。于是开发人员选择采用CQRS模式,从业务上分离修改(Command)和查询(Query)的行为。在数据查询和更新过程中使用不同的数据模型,隔离读和写的逻辑,增加了数据的可扩展性与安全性。

此外,为了让UED计件平台的使用更符合UED同学的操作习惯,技术开发人员还采用长短时结合的方式拉取工作流的任务数据,减少定时拉取对使用体验的影响,将操作平台常用的任务管理方式,设计成UED同学更熟悉的类PS操作模式,外包同学能够快速上手。 
 


UED计件平台流程 

阿里巴巴国际用户体验事业部研究员Paul认为,通过UED计件平台,一方面设计工作能分发到合适的外包团队中去执行,另一方面工作完成之后还可以有一个评价体系进行反馈与数据积累。正因为平台背后涵盖了如此重要的意义,目前阿里集团所有UED业务已经实现全覆盖。
 


阿里巴巴国际用户体验事业部研究员Paul

当然,线上化只是UED计件平台迈出的第一步。如何更聪明,更智能进行服务才是UED计件平台的重头戏。

智能图像审核识别原创设计 

在设计工作中,原创尤为重要。而在阿里UED外包工作中,如何判断交付素材是否原创,也是件非常严肃重要的事情。在阿里巴巴,UED外包素材会根据原创程度以及素材使用位置、时长分为A、B、C等不同类型,每一类型之间不仅存在数十倍的价格差距,更会牵涉到版权问题。

以往,集团需求方只能凭借自己的经验对外包同学交付的内容进行审核。不仅审核效率偏低,审核难度也可想而知。甚至因为主观因素,对“原创”、“全新设计”的理解上还会存在巨大差异。

UED计件平台上线后,可以通过智能算法,自动并准确地对素材类型进行智能检索与判断。
外包设计师在交付PSD源码后,平台会通过算法,从内容特征、大小、尺寸、纹理、颜色等各个维度对素材与以往数据进行相似度匹配,从而判断该素材是否为原创,解决素材相似度判断问题。

此外,UED计件平台在检测素材源码时还会进行大小、图层、位置等数据解析,进一步了解该素材的复杂程度,以便对素材类型做出合理判断。

比如下图中,外包设计师提交结算时,将四个素材作品全部按照网页类-banner广告C类来提交,但经过智能图像审核系统,从字体、风格、大小、内容特征等维度分析后发现,只有一幅作品含有创意内容,并且依照模版与规范来更换图片和文字,符合C类要求。但其他三幅作品只是在规范型模版banner上进行修改,故其他三幅作品应按照B类结算。
 



如果是人工审核,上述素材在类型判断上很难做到准确性划分,但通过搭建的智能图像审核算法模型,可快速检测图片相似性,定位准确类型。

由于UED计件平台在进行图像审核时是从源码进行检测的,像这样基于内容检测,准确率也会更高。目前,智能图像审核的准确率已经达到90%以上。即使图片大小、风格、格式完全不一样,但只要与源文件数据进行对比,都能检索出来是否为全新设计。

智能图像审核在后续素材库的复用中也将发挥重要作用。当业务方提出需求后,智能图像审核系统会自动根据素材库数据对需求进行智能推荐,这样就可以大大节省设计师时间,降低业务方与设计师的沟通成本,同时也能让外包设计师提交的素材内容更符合业务方需求。

平台一体化为设计师赋能

接下来,点满“智能化”属性的UED计件平台最终会走向何处?阿里巴巴设计委员会似乎已经有了全盘规划,那就是用技术赋能设计师,真正发挥出“平台化”价值。 

阿里巴巴设计委员会负责人青云曾表示:在未来,阿里设计战略主要将有三层重要支柱。一是随着业务场景拓展的增多,设计师的品种和类型将会增加;二是阿里设计素材中心的积累与复用将会越发重要;三是更多设计师与设计资源对阿里生态的撬动,这就包括UED外包人员。


阿里巴巴设计委员会负责人青云

青云认为,UED计件平台是阿里设计战略中最至关重要的一环。不仅能衔接外部设计师与需求之间的匹配,同时又能为数据进行沉淀。尤其是在智能化方面,这一创意通道“如同身体的血管一样,往人工智能的大脑中输入素材。”这些素材不仅是AI学习的重要养分,更是帮助设计师进一步提升的重要能量。

据透露,下一步UED计件平台将与供应商管理平台、鲁班系统(阿里智能设计平台)打通。在智能分发方面,通过自我学习能力,根据不同需求,进行自动匹配与需求分发,将设计资源最大化。

未来UED计件平台通过智能化学习,不仅能把低端的、重复性的工作完全交给机器去做,帮助阿里整个生态公司进行设计水平与能力提升,更为设计师进行赋能。



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