未来的生意,都是大数据生意

笔记侠

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来源于微信公众号:笔记侠(ID:Notesman)

高级笔记达人 | 李云

责任编辑 | 智勇

内容来源:2020年6月6日,博石教育集团主办的【学习一流企业,磨砺全球眼光】博石•标杆微课第110场直播。

分享嘉宾:洪方仁,阿里巴巴金牌专家讲师,阿里巴巴网商达人赛导师兼评委;商务部国际贸易经济合作研究院特邀讲师;中国电子商务研究院特邀研究员。

大数据

笔记君说:

喊了这么多年的大数据,你真的了解吗?所谓的大数据,在日常生活中,可以发挥什么作用?

一起来看看吧~

大家好,我今天的分享主题是《大数据行业应用趋势与挑战》。

虽然我们经常说大数据,但还有很多人对大数据和信息之间的关系并不清楚。那么,数据与信息的差别在哪里?

对于数据,用的人越多,产生的数据量越大,价值就会越高。而信息一旦被知晓之后,信息就失去了价值。这是数据与信息的最大差别。信息存储数据,但是信息不等于数据。

一、信息时代的产生及特征

从信息的角度来看,大数据行业也归类于信息革命,大数据已经进入了第二次信息革命。而第一次信息革命是从计算机开始的。

1.第一次信息革命

大型机时代:上世纪60年代,中国研究原子弹时,中国的国防科工委(中国科学院)应该就有一台大型机。这时的数据较为集中。

PC时代:到了90年代,Windows操作系统出现,个人有了自己的电脑。数据都在个人电脑里面,所以 PC时代的数据比较分散;

互联网时代:有了互联网之后,数据才真正流动起来,开始共享开放。

我们把大型机、PC和互联网这三个时代统称为第一次信息革命。有了互联网之后,随着3G、4G技术的大规模应用,数据作为能源也有了生产力,我们把它称之为第二次信息革命,也叫DT时代,就是Datatechnology(数据科技)或Data time(数据时代)。

2.技术驱动商业

DT时代和IT时代(互联网时代)有所不同,IT时代是对数据进行分享和流转,而DT时代把数据作为能源、作为生产力,激发出新的生产力。

举个例子,腾讯金融上线了一个类似于支付宝的芝麻信用分体系——微信支付分,腾讯金融基于用户的微信使用数据来确定腾讯的信用分数,然后产生一个匹配于用户的金融方案或授信额度。

而支付宝更早一些做了这方面的尝试,但它的初衷并不是做金融方案,而是解决淘宝的交易安全问题。因为随着淘宝的交易量越来越大,支付量也越来越多,沉淀下来的数据就会越大。

其实,支付宝主要的作用是数据交换。无论在淘宝上买东西,还是用支付宝进行支付,实质是支付宝的数据和商家之间数据进行交换,双方再和各自的银行进行结算。这样的数据交换形式是互联网金融最早的模式,通过数据交换完成支付的场景。

交付场景沉淀了大量的交易行为数据,这些数据可以衍生出新的金融产品。比如支付宝产生了余额宝等产品。

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基于数据交换的基础衍生出新的金融产品,才能称之为互联网金融。数据激发出了新的金融生产力,每时每刻都在产生海量的支付数据,而支撑海量数据的基础是云计算。

在国内,比较优秀的云计算企业有阿里巴巴、腾讯、华为和百度。云计算带来的数据的运算、储存的能力越来越大。

在这种发展趋势下,云计算将会成为像电能一样的基础设施。水电煤气属于传统能源,而数据将会成为新能源。以数据为基础衍生出新产品,才是真正的DT时代,云计算将会是它(DT时代)的基础设施。

中国已经走在第二次信息革命或DT时代的前列。现在中国的云计算、大数据、移动互联网、人工智能、区块链、无人驾驶、3D打印等技术,不一定是最先进的,但一直都在不断地前行。

比如说,中国的移动支付全球领先,而美国还在用现金、信用卡结算,移动支付比较落后。

为什么美国的移动支付会落后于中国呢?因为美国3G、4G基站量没有中国的多,而且信号差,导致美国的移动支付能力不足。

另外一个原因是美国的信用卡体系非常发达,去超市买个几美金的东西都可以刷信用卡。而信用卡支付基于电话线基础,相对美国手机移动支付信号稳定。

3.技术拓展商业的边界

DT时代,数据即资源和能源,云计算即公共服务设施,互联网即基础设施。

从2019开始,中国真正进入5G商用。据了解,2020年,中国大部分地级市的核心地区都会开通5G信号,这是个巨大的机会。

说了这么多,其实我想强调的是:现在中国互联网的基础设施,大数据的基础设施非常先进,关键是我们的思想要进行调整。

我一直认为大数据时代很早就有了,只不过现在叫大数据。其实每个人都有数据思维,古今中外都有大数据思维,历史上出现过很多这样的现象。

例子1:节气

在中国,农业应用的大数据最多的是节气,这是老祖宗留下的智慧。杭州最有名气农产品就是龙井茶,龙井茶最好的品种是明前茶。明前茶指的是清明前采摘下的龙井茶,因为清明前雨水饱满温度合适,虫叮蚊咬少,所以茶叶才好。

清明就是二十四节气之一。二十四节气是上古农耕文明的产物,农耕生产与大自然的节律息息相关,它是上古农民顺应农时,通过观察天体运行,认知一年的时候,气候,物候不同变化,在我看来,节气就是中国古代农耕文明的天时的大数据的记录。

例子2:黑人解放运动

美国早期也有大数据应用。比如,美国南北战争时期的黑人解放运动,林肯总统提出了“解放黑奴”。为什么这么做?

因为南北战争爆发之时,美国做了一个人口普查,发现南方的黑人比北方的黑人多很多。那如何赢得这场战争?

林肯总统非常智慧,他列了2点:

第一,增强本方军队的能力,而这需要黑人参加这次战争;

第二,破坏对方的经济(当时美国南方的种植劳动力大部分是黑人)。

所以,《解放黑人奴隶宣言》最核心的内容是:黑人只要参加美国北方的军队,战争结束之后就可以获得自由之身。一个人口普查的数据,让一个总统做出了正确的决策。

现在的数据不仅仅是数字,也不仅仅是交易的痕迹,而是人类在互联网上所有行为轨迹以黑洞的方式沉淀的东西,才能称之为大数据。它包括购买行为、物流、金融,也包括你每一次的点击行为、评论、点赞,还包括视频、照片。

二、云计算的发展和应用

1.阿里云计算中心及其作用

很多人问我,为什么双十一这么大的支付量,自己却没有感到卡顿?这得益于阿里巴巴的超强运算能力和几个巨大的数据中心。

大数据时代,大规模的数据爆发中有哪些重要的数据?我们现在生活中看到的大部分都是支付场景的一些数据应用,如人脸支付、脸部识别、声音识别、步态、瞳孔,包括红外线、DNA检测、指纹、掌纹等生物技术的数据也越来越大。

在数据量暴增的时候,云计算的支撑能力发展到了何种地步?阿里云从2009年2月份第一行飞天代码开始,到2018年4月份已经可以用8k的方式来进行直播。

2.阿里金融云的应用与作用

对于大数据,金融行业的应用相对较多。将近80%上市银行的数据储存运算开始上云,未来以数据为中心所产生的数据风控,其组织形态架构、核心技术的组成、传统组织架构,将会有一个巨大变化。

原来的银行是银行金融业,有银行、保险、证券、基金、租赁、保理等业务,未来就可能是交易银行、消费金融公司、直销银行、大数据征信、互联网证券、产业金融、互联网保险等等,它们都会基于数据的基础来进行应用。

网商银行的董事长(支付宝前董事长)胡晓明曾提出,未来每一家银行都是一家技术公司,而不是金融公司,是以金融为底层的技术公司。

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因为现在要做普惠金融,靠的是数据风控,而不是传统的抵押式风控。

3.互联网金融的典型业务模式

提到互联网金融,大家一般会想到“P2P”。但“P2P”只是互联网金融业务模式中很小的一块,很多现有的“P2P”只用了互联集资,没有用互联数据进行数字风控,其实网络银行的业务模式非常多,包括:

支付:第三方支付

融资:P2P借贷平台、众筹平台、网络资产交易平台、网络微贷

投资理财:P2P借贷平台、众筹平台、网络资产交易平台、网络基金、网络证券、其他网络理财、财富管理

风险管理:网络保险、网络征信

其他:征信和互联网金融产品搜索引擎

我们可以发现,互联网金融做得好的公司,如腾讯和阿里巴巴。腾讯的财付通,阿里的支付宝,都是先做第三方支付,然后衍生出金融产品。

因为有了第三方支付,就能产生大量的支付数据。客户的购买数据、物流数据、交易数据等数据综合起来,能形成大量的数据风控,这才能提供没有抵押、没有担保、纯信用的贷款(消费类贷款)。花呗、借呗就是基于数据基础产生的金融产品。

4.人工智能将是金融行业的核心技术

对于未来的金融行业,从技术角度看,人工智能会成为核心。大数据作为基础资源,云计算作为基础设施,而区块链是一个机制,区块链通过云计算的大数据储存和读取,形成不对称加密,让我们的数据更安全。

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有了大数据的能源基础,有了云计算的基础设施,有了区块链的基础机制,才能让人工智能真正发挥作用,真正展开大规模的人工智能的应用。

三、人工智能、区块链、大数据

的应用场景

1.人工智能的金融应用场景

人工智能在金融领域当中有七大场景:智能支付、智能理赔、智能投顾、智能客服、智能营销、智能投研、智能风控。

智能支付应用了人工智能的脸部识别。现在的人工智能识别技术,在大部分银行的APP用了脸部识别作为转账时技术应用。

智能投顾就是智能投资经理、投资顾问。银行业和金融业很多时候是靠人分析数据,然后再做决策,这样的流程效率不高。未来,银行业和金融业可能用人工智能进行数据分析,人只做最后的决策。

智能客服主要是语音类的人工智能应用。比如我们经常接到的AI广告电话、营销电话。

2.区块链技术及应用

区块链简称BT ( Blockchain Technology),也被称之为分布式账本技术,是一种互联网数据库技术,其特点是去中心化、公开透明,让每个人均可参与数据库记录。一般应用在数字货币、比特币、莱特币等。

在中国,没有央行背书的数字货币,我认为都是不合法的。中国现在也开始推行数字货币,农行、工行有央行背书。其实货币以什么样的形式出现并不重要,货币有石头,贝壳,金属,纸张等等各种形式,哪怕现在是互联网数字形式出现,最重要的是国家政府背书才是最重要,才可以是法定流通货币。

区块链在金融业的应用空间非常大,比如跨境金融结算,两个银行之间的数据交换,双方结算的数据可以核对,不被篡改。

区块链的技术会让数据更加完整,更加安全。区块链主要用了数据的分布式储存、点对点的机制共识、加密算法等技术来达成。

① 智能合约

未来,区块链可能更多应用在智能合约中。智能合约是基于这些可信的不可篡改的数据,可以自动化的执行一些预先定义好的规则和条款。

以保险为例,如果说每个人的信息(包括医疗信息和风险发生的信息)都是真实可信的,那就很容易在一些标准化的保险产品中,去进行自动化的理赔。

在保险公司的日常业务中,虽然交易不像银行和证券行业那样频繁,但是对可信数据的依赖是有增无减。

3.大数据的应用

① 个人征信

比如,支付宝的芝麻信用。芝麻信用分是基于历史信用、行为偏好、履约能力、身份特征、人脉关系五个维度的信息综合评估得出的分值,分值决定了花呗、借呗的贷款额度。

支付宝把用户的购买行为、履约能力、信用卡还账的能力和央行的数据连通以后,你的征信相对比较完整和闭环。借款还款、消费数据量越多越好,分数就会越高,额度就会越大。

② 智慧城市

比如,杭州城市智慧大脑。它包含城管系统、医疗系统、环境系统、智慧亚运、移动办事、信用系统、超级应用、区县中枢系统。

杭州城市数据大脑的构想是通过采集企业数据、公共数据、政务数据、互联网数据,形成城市算法服务平台、数据资源平台和计算资源平台,然后把算法资源和数据合成应用到各个方面。

智慧城市的基础是什么?

一套相对完整的技术体系,包括:互联网及其控制技术、物联网与传感网络技术、三网融合和信息交换技术、卫星定位及导航技术、云计算技术、监控和预警技术、能源技术(智能电网)、移动互联网技术、现代通讯、商务智能与数据分析、智能管理。

建造智慧城市的基础:建立数据中心,云计算应用,智慧终端设备(包括电脑、智能手机、银行设备、医疗行业的激光扫描设备)、数据采集方式和数据应用场景,这些东西形成了整个智慧城市的一个方案。

除此之外,智慧城市还要有完整的体系布局,包括:智慧物流体系、智慧制造(工业4.0)、智慧贸易体系、智慧能源应用体系(智能电网)、智慧公共服务、智慧社会管理体系、智慧交通体系、智慧健康保障体系、智慧安居服务体系和智慧文化服务体系。

这都是大数据在智慧城市中所建立的一些体系方式,未来政府的行政管理、公共安全、社会管理、医疗健康、教育、能源、水务、交通、环境、智能建筑规划等等都会以数据为基础,衍生出应用场景。

以上就是杭州城市大脑的整体架构。

③ 医疗体系

在这个架构中,最值得一提的是医疗体系。如果全国的医疗器械可以通过流行病的数据趋势提前预警,未来,再遇到类似新冠肺炎的疾病发生时,我们就可以提前或尽早控制,降低损失。

大数据对医疗系统有非常重要的应用,以后我们可以通过支付宝挂号,所有的体检数据、报告都可以找到。但这种方式现在很难,因为县级市的医院和省级的医院之间的数据大部分没有打通。

在这次疫情中,阿里达摩院用大数据、人工智能对疑似病例的分析。将原本需要数小时的疑似病例的基因检测缩短到半个小时。

除此之外,AI筛查辅助诊断系统也起到了较大的作用。原来的CT影像都需要有经验的医生一个一个看,效率不高。而这套识别筛选系统可以在20秒完成CT诊断,诊断准确率达到90%以上。

因为这次疫情,我们才发现这个技术非常重要,如果提前有这种意识,未来应对其它病毒或疾病可能更容易些。所以,数据收集和人工智能的应用是利在当代、功在千秋的好事。

四、大数据发展面临的挑战

以上这些技术的应用听起来非常美好,但在实践中还是有巨大的挑战。

第一,信息孤岛现象严重,数据资源质量普遍较差,数据共享、开放程度低。

比如,很多三级甲等医院的数据没有打通,小银行的分行和分行之间数据没有打通,大银行部门之间的数据没有打通。

第二,大数据水平不高,应用需求不清晰,应用模式不成熟,应用程度不深等问题。

第三,大数据产业的支撑体系尚不完善,相关法律法规、规范标准尚不健全。

第四,缺少熟悉大数据基础技术和业务应用的复合型人才。

比如,医疗行业有很多医学专家,但真正懂得医疗,又懂得应用大数据的人不多。

我的分享就到这里,谢谢大家!

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