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高級筆記達人 | 李雲
內容來源:2020年6月6日，博石教育集團主辦的【學習一流企業，磨礪全球眼光】博石•標杆微課第110場直播。
分享嘉賓:洪方仁，阿里巴巴金牌專家講師，阿里巴巴網商達人賽導師兼評委;商務部國際貿易經濟合作研究院特邀講師;中國電子商務研究院特邀研究員。
大數據
筆記君説:
喊了這麼多年的大數據，你真的瞭解嗎?所謂的大數據，在日常生活中，可以發揮什麼作用?
一起來看看吧~
大家好，我今天的分享主題是《大數據行業應用趨勢與挑戰》。
雖然我們經常説大數據，但還有很多人對大數據和信息之間的關係並不清楚。那麼，數據與信息的差別在哪裏?
對於數據，用的人越多，產生的數據量越大，價值就會越高。而信息一旦被知曉之後，信息就失去了價值。這是數據與信息的最大差別。信息存儲數據，但是信息不等於數據。
一、信息時代的產生及特徵
從信息的角度來看，大數據行業也歸類於信息革命，大數據已經進入了第二次信息革命。而第一次信息革命是從計算機開始的。
1.第一次信息革命
大型機時代:上世紀60年代，中國研究原子彈時，中國的國防科工委(中國科學院)應該就有一台大型機。這時的數據較為集中。
PC時代:到了90年代，Windows操作系統出現，個人有了自己的電腦。數據都在個人電腦裏面，所以 PC時代的數據比較分散;
互聯網時代:有了互聯網之後，數據才真正流動起來，開始共享開放。
我們把大型機、PC和互聯網這三個時代統稱為第一次信息革命。有了互聯網之後，隨着3G、4G技術的大規模應用，數據作為能源也有了生產力，我們把它稱之為第二次信息革命，也叫DT時代，就是Datatechnology(數據科技)或Data time(數據時代)。
2.技術驅動商業
DT時代和IT時代(互聯網時代)有所不同，IT時代是對數據進行分享和流轉，而DT時代把數據作為能源、作為生產力，激發出新的生產力。
舉個例子，騰訊金融上線了一個類似於支付寶的芝麻信用分體系——微信支付分，騰訊金融基於用户的微信使用數據來確定騰訊的信用分數，然後產生一個匹配於用户的金融方案或授信額度。
而支付寶更早一些做了這方面的嘗試，但它的初衷並不是做金融方案，而是解決淘寶的交易安全問題。因為隨着淘寶的交易量越來越大，支付量也越來越多，沉澱下來的數據就會越大。
其實，支付寶主要的作用是數據交換。無論在淘寶上買東西，還是用支付寶進行支付，實質是支付寶的數據和商家之間數據進行交換，雙方再和各自的銀行進行結算。這樣的數據交換形式是互聯網金融最早的模式，通過數據交換完成支付的場景。
交付場景沉澱了大量的交易行為數據，這些數據可以衍生出新的金融產品。比如支付寶產生了餘額寶等產品。
基於數據交換的基礎衍生出新的金融產品，才能稱之為互聯網金融。數據激發出了新的金融生產力，每時每刻都在產生海量的支付數據，而支撐海量數據的基礎是雲計算。
在國內，比較優秀的雲計算企業有阿里巴巴、騰訊、華為和百度。雲計算帶來的數據的運算、儲存的能力越來越大。
在這種發展趨勢下，雲計算將會成為像電能一樣的基礎設施。水電煤氣屬於傳統能源，而數據將會成為新能源。以數據為基礎衍生出新產品，才是真正的DT時代，雲計算將會是它(DT時代)的基礎設施。
中國已經走在第二次信息革命或DT時代的前列。現在中國的雲計算、大數據、移動互聯網、人工智能、區塊鏈、無人駕駛、3D打印等技術，不一定是最先進的，但一直都在不斷地前行。
比如説，中國的移動支付全球領先，而美國還在用現金、信用卡結算，移動支付比較落後。
為什麼美國的移動支付會落後於中國呢?因為美國3G、4G基站量沒有中國的多，而且信號差，導致美國的移動支付能力不足。
另外一個原因是美國的信用卡體系非常發達，去超市買個幾美金的東西都可以刷信用卡。而信用卡支付基於電話線基礎，相對美國手機移動支付信號穩定。
3.技術拓展商業的邊界
DT時代，數據即資源和能源，雲計算即公共服務設施，互聯網即基礎設施。
從2019開始，中國真正進入5G商用。據瞭解，2020年，中國大部分地級市的核心地區都會開通5G信號，這是個巨大的機會。
説了這麼多，其實我想強調的是:現在中國互聯網的基礎設施，大數據的基礎設施非常先進，關鍵是我們的思想要進行調整。
我一直認為大數據時代很早就有了，只不過現在叫大數據。其實每個人都有數據思維，古今中外都有大數據思維，歷史上出現過很多這樣的現象。
例子1:節氣
在中國，農業應用的大數據最多的是節氣，這是老祖宗留下的智慧。杭州最有名氣農產品就是龍井茶，龍井茶最好的品種是明前茶。明前茶指的是清明前採摘下的龍井茶，因為清明前雨水飽滿温度合適，蟲叮蚊咬少，所以茶葉才好。
清明就是二十四節氣之一。二十四節氣是上古農耕文明的產物，農耕生產與大自然的節律息息相關，它是上古農民順應農時，通過觀察天體運行，認知一年的時候，氣候，物候不同變化，在我看來，節氣就是中國古代農耕文明的天時的大數據的記錄。
例子2:黑人解放運動
美國早期也有大數據應用。比如，美國南北戰爭時期的黑人解放運動，林肯總統提出了“解放黑奴”。為什麼這麼做?
因為南北戰爭爆發之時，美國做了一個人口普查，發現南方的黑人比北方的黑人多很多。那如何贏得這場戰爭?
林肯總統非常智慧，他列了2點:
第一，增強本方軍隊的能力，而這需要黑人蔘加這次戰爭;
第二，破壞對方的經濟(當時美國南方的種植勞動力大部分是黑人)。
所以，《解放黑人奴隸宣言》最核心的內容是:黑人只要參加美國北方的軍隊，戰爭結束之後就可以獲得自由之身。一個人口普查的數據，讓一個總統做出了正確的決策。
現在的數據不僅僅是數字，也不僅僅是交易的痕跡，而是人類在互聯網上所有行為軌跡以黑洞的方式沉澱的東西，才能稱之為大數據。它包括購買行為、物流、金融，也包括你每一次的點擊行為、評論、點贊，還包括視頻、照片。
二、雲計算的發展和應用
1.阿里雲計算中心及其作用
很多人問我，為什麼雙十一這麼大的支付量，自己卻沒有感到卡頓?這得益於阿里巴巴的超強運算能力和幾個巨大的數據中心。
大數據時代，大規模的數據爆發中有哪些重要的數據?我們現在生活中看到的大部分都是支付場景的一些數據應用，如人臉支付、臉部識別、聲音識別、步態、瞳孔，包括紅外線、DNA檢測、指紋、掌紋等生物技術的數據也越來越大。
在數據量暴增的時候，雲計算的支撐能力發展到了何種地步?阿里雲從2009年2月份第一行飛天代碼開始，到2018年4月份已經可以用8k的方式來進行直播。
2.阿里金融雲的應用與作用
對於大數據，金融行業的應用相對較多。將近80%上市銀行的數據儲存運算開始上雲，未來以數據為中心所產生的數據風控，其組織形態架構、核心技術的組成、傳統組織架構，將會有一個巨大變化。
原來的銀行是銀行金融業，有銀行、保險、證券、基金、租賃、保理等業務，未來就可能是交易銀行、消費金融公司、直銷銀行、大數據徵信、互聯網證券、產業金融、互聯網保險等等，它們都會基於數據的基礎來進行應用。
網商銀行的董事長(支付寶前董事長)胡曉明曾提出，未來每一家銀行都是一家技術公司，而不是金融公司，是以金融為底層的技術公司。
因為現在要做普惠金融，靠的是數據風控，而不是傳統的抵押式風控。
3.互聯網金融的典型業務模式
提到互聯網金融，大家一般會想到“P2P”。但“P2P”只是互聯網金融業務模式中很小的一塊，很多現有的“P2P”只用了互聯集資，沒有用互聯數據進行數字風控，其實網絡銀行的業務模式非常多，包括:
支付:第三方支付
融資:P2P借貸平台、眾籌平台、網絡資產交易平台、網絡微貸
投資理財:P2P借貸平台、眾籌平台、網絡資產交易平台、網絡基金、網絡證券、其他網絡理財、財富管理
風險管理:網絡保險、網絡徵信
其他:徵信和互聯網金融產品搜索引擎
我們可以發現，互聯網金融做得好的公司，如騰訊和阿里巴巴。騰訊的財付通，阿里的支付寶，都是先做第三方支付，然後衍生出金融產品。
因為有了第三方支付，就能產生大量的支付數據。客户的購買數據、物流數據、交易數據等數據綜合起來，能形成大量的數據風控，這才能提供沒有抵押、沒有擔保、純信用的貸款(消費類貸款)。花唄、借唄就是基於數據基礎產生的金融產品。
4.人工智能將是金融行業的核心技術
對於未來的金融行業，從技術角度看，人工智能會成為核心。大數據作為基礎資源，雲計算作為基礎設施，而區塊鏈是一個機制，區塊鏈通過雲計算的大數據儲存和讀取，形成不對稱加密，讓我們的數據更安全。
有了大數據的能源基礎，有了雲計算的基礎設施，有了區塊鏈的基礎機制，才能讓人工智能真正發揮作用，真正展開大規模的人工智能的應用。
三、人工智能、區塊鏈、大數據
的應用場景
1.人工智能的金融應用場景
人工智能在金融領域當中有七大場景:智能支付、智能理賠、智能投顧、智能客服、智能營銷、智能投研、智能風控。
智能支付應用了人工智能的臉部識別。現在的人工智能識別技術，在大部分銀行的APP用了臉部識別作為轉賬時技術應用。
智能投顧就是智能投資經理、投資顧問。銀行業和金融業很多時候是靠人分析數據，然後再做決策，這樣的流程效率不高。未來，銀行業和金融業可能用人工智能進行數據分析，人只做最後的決策。
智能客服主要是語音類的人工智能應用。比如我們經常接到的AI廣告電話、營銷電話。
2.區塊鏈技術及應用
區塊鏈簡稱BT ( Blockchain Technology)，也被稱之為分佈式賬本技術，是一種互聯網數據庫技術，其特點是去中心化、公開透明，讓每個人均可參與數據庫記錄。一般應用在數字貨幣、比特幣、萊特幣等。
在中國，沒有央行背書的數字貨幣，我認為都是不合法的。中國現在也開始推行數字貨幣，農行、工行有央行背書。其實貨幣以什麼樣的形式出現並不重要，貨幣有石頭，貝殼，金屬，紙張等等各種形式，哪怕現在是互聯網數字形式出現，最重要的是國家政府背書才是最重要，才可以是法定流通貨幣。
區塊鏈在金融業的應用空間非常大，比如跨境金融結算，兩個銀行之間的數據交換，雙方結算的數據可以核對，不被篡改。
區塊鏈的技術會讓數據更加完整，更加安全。區塊鏈主要用了數據的分佈式儲存、點對點的機制共識、加密算法等技術來達成。
① 智能合約
未來，區塊鏈可能更多應用在智能合約中。智能合約是基於這些可信的不可篡改的數據，可以自動化的執行一些預先定義好的規則和條款。
以保險為例，如果説每個人的信息(包括醫療信息和風險發生的信息)都是真實可信的，那就很容易在一些標準化的保險產品中，去進行自動化的理賠。
在保險公司的日常業務中，雖然交易不像銀行和證券行業那樣頻繁，但是對可信數據的依賴是有增無減。
3.大數據的應用
① 個人徵信
比如，支付寶的芝麻信用。芝麻信用分是基於歷史信用、行為偏好、履約能力、身份特徵、人脈關係五個維度的信息綜合評估得出的分值,分值決定了花唄、借唄的貸款額度。
支付寶把用户的購買行為、履約能力、信用卡還賬的能力和央行的數據連通以後，你的徵信相對比較完整和閉環。借款還款、消費數據量越多越好，分數就會越高，額度就會越大。
② 智慧城市
比如，杭州城市智慧大腦。它包含城管系統、醫療系統、環境系統、智慧亞運、移動辦事、信用系統、超級應用、區縣中樞系統。
杭州城市數據大腦的構想是通過採集企業數據、公共數據、政務數據、互聯網數據，形成城市算法服務平台、數據資源平台和計算資源平台，然後把算法資源和數據合成應用到各個方面。
智慧城市的基礎是什麼?
一套相對完整的技術體系，包括:互聯網及其控制技術、物聯網與傳感網絡技術、三網融合和信息交換技術、衞星定位及導航技術、雲計算技術、監控和預警技術、能源技術(智能電網)、移動互聯網技術、現代通訊、商務智能與數據分析、智能管理。
建造智慧城市的基礎:建立數據中心，雲計算應用，智慧終端設備(包括電腦、智能手機、銀行設備、醫療行業的激光掃描設備)、數據採集方式和數據應用場景，這些東西形成了整個智慧城市的一個方案。
除此之外，智慧城市還要有完整的體系佈局，包括:智慧物流體系、智慧製造(工業4.0)、智慧貿易體系、智慧能源應用體系(智能電網)、智慧公共服務、智慧社會管理體系、智慧交通體系、智慧健康保障體系、智慧安居服務體系和智慧文化服務體系。
這都是大數據在智慧城市中所建立的一些體系方式，未來政府的行政管理、公共安全、社會管理、醫療健康、教育、能源、水務、交通、環境、智能建築規劃等等都會以數據為基礎，衍生出應用場景。
以上就是杭州城市大腦的整體架構。
③ 醫療體系
在這個架構中，最值得一提的是醫療體系。如果全國的醫療器械可以通過流行病的數據趨勢提前預警，未來，再遇到類似新冠肺炎的疾病發生時，我們就可以提前或儘早控制，降低損失。
大數據對醫療系統有非常重要的應用，以後我們可以通過支付寶掛號，所有的體檢數據、報告都可以找到。但這種方式現在很難，因為縣級市的醫院和省級的醫院之間的數據大部分沒有打通。
在這次疫情中，阿里達摩院用大數據、人工智能對疑似病例的分析。將原本需要數小時的疑似病例的基因檢測縮短到半個小時。
除此之外，AI篩查輔助診斷系統也起到了較大的作用。原來的CT影像都需要有經驗的醫生一個一個看，效率不高。而這套識別篩選系統可以在20秒完成CT診斷，診斷準確率達到90%以上。
因為這次疫情，我們才發現這個技術非常重要，如果提前有這種意識，未來應對其它病毒或疾病可能更容易些。所以，數據收集和人工智能的應用是利在當代、功在千秋的好事。
四、大數據發展面臨的挑戰
以上這些技術的應用聽起來非常美好，但在實踐中還是有巨大的挑戰。
第一，信息孤島現象嚴重，數據資源質量普遍較差，數據共享、開放程度低。
比如，很多三級甲等醫院的數據沒有打通，小銀行的分行和分行之間數據沒有打通，大銀行部門之間的數據沒有打通。
第二，大數據水平不高，應用需求不清晰，應用模式不成熟，應用程度不深等問題。
第三，大數據產業的支撐體系尚不完善，相關法律法規、規範標準尚不健全。
第四，缺少熟悉大數據基礎技術和業務應用的複合型人才。
比如，醫療行業有很多醫學專家，但真正懂得醫療，又懂得應用大數據的人不多。
我的分享就到這裏，謝謝大家!
來源:公眾號 @筆記俠。中國最大的新商業知識筆記共享平台，微信價值排行榜總榜前十，獨家筆記支持湖畔大學、混沌大學、青騰大學、高山大學、中歐創業營、京東商學院、北大國發院等頂尖商學院課程，BAT、TMD、小米、華為、網易等知名企業，丁磊、傅盛、李善友等知名人士，60萬企業決策及管理層都在看。