今日相关部门发布最新行业报告,售票员巧妙运用B检验提升服务质量

昨日监管部门传递行业研究成果,拼多多的‘本分’哲学：为何不碰网贷与AI？,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。专业售后服务中心，技术团队随时支援

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本周数据平台本月业内人士公开最新动态,昨日官方更新行业政策动态,售票员巧妙运用B检验提升服务质量，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电客服电话，系统自动派单处理

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近日调查组公开关键证据:昨日官方传递最新研究成果,售票员巧妙运用B检验提升服务质量

在繁忙的火车站，售票员作为旅客与铁路部门之间的桥梁，其服务质量直接关系到旅客的出行体验。近年来，随着铁路行业的快速发展，售票员的工作压力也在不断增大。为了提高工作效率，确保服务质量，许多售票员开始尝试运用各种方法来提升自己的业务水平。其中，B检验作为一种科学的管理方法，被越来越多的售票员所采用。 B检验，全称为“二倍标准差检验”，是一种用于判断样本均值是否显著不同于总体均值的统计方法。在售票员的工作中，B检验可以帮助他们快速识别出异常情况，从而提高工作效率和服务质量。 首先，售票员可以通过B检验来监控自己的售票速度。在售票过程中，售票员需要处理大量的业务，包括车票销售、退票、改签等。通过B检验，售票员可以计算出自己平均售票时间，并以此为基准，对每次售票时间进行检验。如果某次售票时间明显超过平均值，售票员就可以及时调整自己的操作方式，比如优化操作流程、提高打字速度等，从而提高售票效率。 其次，B检验还可以帮助售票员发现潜在的问题。在售票过程中，如果某位旅客的购票需求与正常情况存在较大差异，售票员可以通过B检验来判断这一情况是否属于异常。例如，如果某位旅客在短时间内购买了多张车票，售票员就可以通过B检验来判断这一行为是否属于恶意购票。这样一来，售票员不仅可以及时处理异常情况，还可以避免恶意购票行为对铁路部门造成损失。 此外，B检验还有助于售票员提高服务质量。在售票过程中，售票员需要与旅客进行沟通，解答他们的疑问。通过B检验，售票员可以了解自己在解答旅客疑问方面的表现。如果某位旅客对售票员的回答表示不满，售票员可以通过B检验来分析自己的回答是否存在问题，并针对性地进行改进。这样一来，售票员可以不断提高自己的沟通技巧，为旅客提供更加优质的服务。 当然，在运用B检验的过程中，售票员也需要注意以下几点： 1. 确保数据的准确性。B检验的准确性取决于数据的准确性，因此售票员在收集数据时要确保数据的真实可靠。 2. 合理设置检验标准。检验标准过高或过低都会影响检验结果的准确性，因此售票员需要根据实际情况合理设置检验标准。 3. 及时调整策略。在运用B检验的过程中，售票员要密切关注检验结果，并根据结果及时调整自己的工作策略。 总之，售票员运用B检验是一种提高工作效率和服务质量的有效方法。通过科学的管理方法，售票员可以更好地应对工作压力，为旅客提供更加优质的服务。在未来的工作中，相信会有越来越多的售票员掌握并运用B检验，为铁路行业的发展贡献力量。

文 | 象先志拼多多为何不一样拼多多是国内互联网大厂中的异类。它的特异性体现在两点。第一，时至今日它仍然未向用户提供贷款业务，在这个网贷遍地走、催收多如狗的时代，拼多多的选择相当难得。如果你再考虑到它是一家电商公司，手捏全国人民的交易数据，那不搞大数据精准放贷这事，就更加值得一句瑞思拜。第二，当所有公司都巴不得把 AI 贴在脸上，渴望参与或者假扮参与这场狂热的 party 时，拼多多不只保持了沉默，甚至在刻意疏远自己跟 AI 概念的距离。我们曾对拼多多的 Q2 财报发过一篇快评，摘要是 "含艹量最高的财报会，含 AI 量最低的中概股"。黄峥曾对拼多多的价值观概括为本分，他解释说本分就是在你的位置上做你该做的事。所以如果要对这两个特异性找个共同的理由，那创始人本分的价值观是个看起来有吸引力的解释。拼多多是电商公司，价值在于撮合买卖双方达成交易，并提供享到实惠收获乐趣的购物体验。但只谈本分有个问题，就是这个概念太过抽象，抽象到它可以装下太多具体的东西。比如从电商公司的定位出发，你显然可以给放贷和 AI 这两件事都找到它们属于本分的逻辑：放贷是为了满足群众对美好生活的需要，AI 则可以全面革新平台的消费体验。不过同样是在《财经》那篇采访里，黄峥还说了这样一段话：" 做商业不去赚钱，我觉得是不道德的，应该按照商业的逻辑去做一个本分的商人。"所以相较于本分这个抽象的概念，拼多多不做网贷或者不做 AI 更准确的解释，可能是做这两件事情，在商业上是划不来。网贷确实是很挣钱的生意，不挣钱就不会成为几乎所有 APP 的标配。但拼多多是出了名的人效高，比网贷还要高。比如乐信的员工数量在四五千，去年营收为 142 亿元人民币。拼多多员工数量为 2.3 万人，去年营收却超过 3900 亿，人均创收能力远超乐信。既然电商主业经营效率这么高，那还有什么搞网贷的必要呢？拼多多不放贷的逻辑，跟苹果不造车的逻辑有相似之处。以苹果的品牌能力，任何一款车型只要贴上苹果的车标，必然能够卖出溢价。赚钱不是问题，问题只在于赚多少。在投入百亿美元过后，苹果仍然放弃了造车，是因为库克知道如果不能推出颠覆性的汽车产品，那造车业务会大幅拖累苹果的利润水平。与其花钱去造一款不酷的产品，不如设定合理的业务边界，把钱拿去回购股票。那拼多多对 AI 缺乏热情是否可以套用同样的思路去解释呢？当然是可以的。目前，AI 创造的产出仍然很难 justify 行业整体在计算基础设施上的投入，也没有任何一家头部的互联网公司被 AI 扫进垃圾堆。在 AI 面前，拼多多知道或者认为自己是安全的，于是就愿意成为保守的，只需要跟进一些成熟的必要的做法就够了，比如改进推荐算法、构建营销物料、帮助商家提效等方面。这种务实策略体现了拼多多一以贯之的工具理性，工具本身并不重要，重要的是如何有效地实现特定目标。然而除开这个理由，拼多多的 AI" 反骨 " 背后还存在其他因素，包含黄峥本人的信念和一个自信的假设。黄峥不信 AI黄峥关于 AI 的理解，有两个重要的参考文献。第一个是他本人写的文章，题目叫《测不准的爱情 -- 佛、量子力学、逻辑和 AI》。这篇文章写于 2016 年 4 月，就在上个月，AlphaGo 击败了围棋世界冠军李世石，这成为 AI 能力大幅跃迁的证据，并引发了关于 AI 是否会取代人类的大讨论。黄峥的思考是，鉴于哥德尔定理所描述的情况，他直觉上认为现有的计算机存在巨大的局限性，所以运行在这种计算机上的 AI 算法其实是难以取代人类的。哥德尔定理是个很有意思的东西，我本科的时候也看过内格尔的那本小册子，大家有兴趣也可以找来看看。数学家们一直有个理想，就是从有限条基本的公理出发，推导出一个完整的数学体系。哥德尔证明了这个事不可能，这种从公理出发的形式推导不可能覆盖所有的真命题，也就是所谓的不完备。其实很难说哥德尔定理跟智能的局限有什么直接的关系，直到现在我们也面临黄峥当年的模糊和混沌。哈萨比斯前不久在一档播客中提到，他也并不知道图灵机定义的经典范式能走多远，能建模的系统类型是否有局限。但这个问题的答案在这里并不重要，黄峥的推理过程是否正确也不重要，重要的是我们看到了黄峥对于 AI 的态度，一种怀疑和质疑的态度，一种更看重 AI 局限、边界而非能力的态度。第二个是拼多多 IPO 时黄峥写的致股东信。他提到拼多多将是 " 一个由分布式智能代理网络（而非时下流行的集中式超级大脑型 AI 系统）驱动的 "Costco" 和 " 迪士尼 "（即集高性价比产品和娱乐为一体）的结合体 "。" 超级大脑型 AI 系统 " 显然指的是驱动全平台行为的一套算法，而 " 分布式智能代理网络 " 应该是指具备智能的用户通过社交、娱乐这样的行为来塑造平台模式。比如一个火爆的拼团商品，背后依赖用户通过微信等渠道进行社交扩散。毫无疑问，这仍然是在强调 AI 系统的局限，强调拼多多的成功不是靠比阿里或者京东更牛逼的推荐算法。拼多多的过去和未来都不强依赖于 AI 和算法，而是建立在一套用户与平台互动的特殊机制。所以到今天拼多多不宣传 AI、不在 AI 领域押注大量资源，也在某种程度上跟黄峥不信 AI 有关系。因为哪怕黄峥觉得拼多多不应该有过多的个人色彩，并且尽早尽力从管理中抽身，拼多多仍然是牢牢打上他个人烙印的产品。他创造了拼多多，也拥有绝对的影响力。假设自信，也可致命工具理性构成了当下拼多多 AI 务实主义的基础，黄峥不信 AI 的创始人观念强化了这个基础。但在我看来，拼多多对 AI 毫不感冒的超常淡定，还隐藏了一个支撑上述基础的假设。我们不妨代入一下黄峥、陈磊和赵佳臻这些高层的视角。你当然可以判断说，AI 还没有产生足够的价值，现有的讨论大多都是 hype，所以我们暂时不要对这个方向押注太多资源。但要注意，你做这个判断的同时，OpenAI 的估值三年涨到了 5 千亿美元，英伟达市值突破了 4 万亿，DeepSeek 上了 Nature 封面，Hinton 和 Hassabis 等人横扫诺奖。因为投资 AI 和外卖阿里市值今年翻了一倍，变成了你公司的两倍，而一年多以前你还曾超过它。好了，现在能告诉我，看着这些新闻，你真的有 100% 信心认为暂时不跟 AI 是正确的吗？我觉得很难。所以考虑这一点，黄峥、陈磊、赵佳臻之所以不慌，我认为是因为他们还有个自信的假设：哪怕后续 AI 变革成为现实，拼多多也能迎头赶上，做到后发不制于人。他们有这个假设可以理解，因为拼多多已经有过好几次这样的成功经验。从国内电商突围，到社区团购，再到海外电商 Temu，都是别人先做拼多多后做，结果反而做到了最好。但到 AI 领域，这或许是错误的路径依赖。现在不做后来能赶上的构想，可能成为黄峥和拼多多一次致命的误判。因为搞 AI 是个不同的游戏。刘润曾在一篇文章中提到，拼多多把 " 招 1 个人，付 3 个人的钱，干 5 个人的活 " 这个模式做到了极致。于冬琪把拼多多执行力强的核心归结为：指标单一、不断赛马、舍得给钱。这个模式导致在拼多多工作的压力和强度很高，用环境和氛围筛选出一群对钱有最高渴望的人。对于目标明确、路径清晰、高度依赖执行效率的业务来说，这样的组织方式是一台动力强劲的增长机器。 无论是开拓一个下沉市场，还是优化一套供应链，亦或是用极致的性价比逻辑去攻占海外，这套系统都能展现出惊人的战斗力。但搞 AI 研发不同，要的是顶尖的人才，要的是头脑碰撞、合作探索的开放氛围。没人会觉得 DeepSeek 跟拼多多很像，因为它们本来就不像。有人因为单纯不想为扎克伯格工作拒掉了 Meta 的 offer，那会不会也有人看多了网络吐槽形成偏见，认为拼多多工作环境有问题，搞出同样的行为艺术？甚至拼多多体系里最管用的砸钱，也只是这行招人的必要条件，除了保证别人不会因为钱少拒绝你，保证不了任何其他东西。如果觉得砸钱有用，那不妨看看 Meta 和苹果。