未来的生意，都是大数据生意

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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。

注：笔记侠为合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。

高级笔记达人 | 李云

责任编辑 | 智勇

第 4954 篇深度好文：5995 字 | 12 分钟阅读

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。

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。

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。

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。

图片来源于网络

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！

* 文章为作者独立观点，不代表笔记侠立场。

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