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陈新河:大数据为降低行业风险提供工具

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2014年04月11日19:36 来源:和讯期货 

  

中关村大数据产业联盟副秘书长 陈新河
中关村大数据产业联盟副秘书长 陈新河

  和讯期货消息 由中国期货业协会主办的第八届中国期货分析师论坛于2014年4月12日在中国杭州召开。本届论坛主题“2014:重装上阵·定制未来”,和讯期货受邀参加现场报道。图为中关村大数据产业联盟副秘书长陈新河就“数据驱动新商业世界”发表主题演讲。

  以下是演讲实录:

  朱斌:目前我们最热门的是大数据,所以今天我们请来了工信部软件与信息服务研究部副主任陈新河主任为我们带来《数据驱动新商业时代》的主题演讲。

  陈新河:今天我到现场看了一下,我这个报告有点的班门弄斧,他对大数据有更多的研究。大家都是坐飞机来的,播音767一个来回有10个TB,而空客有更大的数据,但这些数据并不是其实反馈,它就是把一些关键词拉回来,我们做研究比较多,所以经常会买书,会发现它有推荐,发现分析书有什么关系呢?其实它有很明显的关系,就像沃尔玛的一样,他们就是通过大数据的系统可以促进10%的销售,还有我们平时工作累了想玩一下游戏,其实在这个游戏的后台也是蛮复杂的,每家游戏比如说趣游、畅游,每家游戏公司都有几十个数据分析师,你打开的每一个动作都有记录,会根据你的玩了两分钟、几秒钟的数据都可以出来了,就是我们通过这几个案例就可以看到你没感觉到大数据的存在,但大数据时时刻刻都在发生。

  主要想分享四个方面的内容,因为大家都是分析师,对这些都了解比较多,我主要是讲一些我调研过和看过的一些案例。

  背景就不用说了,数据爆炸时代了,微信等数据,如果半天不看的话有很多的数据,还有其他的背景,比如说产品价格非常低,但还有很多数据没有保存下来,比如说一部汽车的数据要保存下的话量还是很高,所有各种数据都没有及时保存下来。其实数据大没有意义,还要有活力。过去半个世纪以来,IT产业就是在1995年互联网快速发展之后才出现了非常大的爆发,就是很多百亿规模的产业,比如说像一些游戏或者计算机、功能系统都在互联网出现之后产生了规模,所以数据大还要必须有活性才有商业价值。

  还有一个就是移动互联网,移动互联网的速度更快一些,目前所有的全球保有量是14亿到15亿,而智能手机去年是10亿,今天可能会到15亿,去年平板电脑在两个亿,去年智能手机的保有量已经超过了PC。如果说刚才的信息是人与人之间的交流,随着物联网的到来,不能说它很大规模的发展,它的一个发展带来更多的数据,为什么物联网没有得到很快的发展?一方面是技术,还有一方面是数据不够,目前的软件系统几乎无法复合,中科院做过一个统计,大概一个两千个数据通过数据量的时候,就是大量的人涌入的时候数据是无法处理的。

  刚才说的技术,数据只有通过计算才能产生价值,云计算是一个计算引擎,虽然听云计算不知道是什么东西,我们现在用的手机平板基本上每个动作都是运行的,但是在大家看到的企业层面,云计算特别慢,所以我们说云在计算引擎来讲,在消费引擎发展很快,在企业受到一些制约,我们把云计算作为一个比喻来看,它就像第三次工业革命的交流电的转换,云计算像交流电,在进入工业之后才是对人类社会贡献最大的。

  我们过去几十年整个IT都是在为企业的IT服务,比如说电信、政府、能源,对普通消费者来说是被动接受的过程,其实云计算对普通消费者是很难用到的东西,过去几十年都是企业IT,而自Iphone带来我们认为是一个新时代的到来,就是消费IT,企业家对消费IT有一个交集,一个就是大数据,就是企业家要通过数据驱动的方式带来商业,还有就是云计算,目前消费IT都是以云计算为主,未来的企业IT还会继续转换,具体的东西就不讲了,我会着重讲后面的案例。

  我们认为目前企业IT从1.0进入到2.0,其实就是一个流通的自动化,没有解决太多的问题,对企业的效率提升,比如说一个汽车生产线再牛的ERP或者再牛的硬件,也无法达到三条汽车生产线的效率,因为它本身解决的就是的资产化的问题。但是进入2.0时代,从比较高端的汽车上踩着刹车,就踩像车一个线,我们认为它是一个信息系统。还有就是数据的资产化,未来的除了能做到资产之外,还可以大知道客户最终购买产品的数据,我们可以简单看一个案例。就是奥迪A8在1993年的时候,可以把它看成一个不太注重的东西,但在不到十年的时间,变成了100多个数字化,而目前在欧美主流轿车中,相当于中国十万人民币的轿车当中,教集成电路是300欧元以上,其实他们的数字化程度都很高了,飞机除了起飞、降落的过程中,很多都是用自动驾驶,因为转入自动驾驶的时候一旦出现故障就不知道怎么处理。

  还有进入2.0的时候会和1.0有不同的发展路径,在1.0的时候CAD、财务软件,衍生到ERP,还有CRM,其实CRM是在企业里面不受待见的东西,因为很多消费者不太愿意信息共享,所以企业核心系统发生了变异了。但在企业2.0时代的时候,目前大数据运用最好的就是广告,为什么呢?因为在消费IT驱动的时候,大量的用户行为都记录下来了,所以就容易记录匹配的方式,明显发展路径是不一样的。

  我们认为整个大数据如果从十字来看,它就是一个画像运动,比如说对人的行为技术画像,比如说互联网里面,很多广告商对你们的了解,比你爱人、比你自己都更了解自己,因为你在网上的踪迹真实反应了你的想法,这个市场目前几千亿。还有就是设备画像,通过互联网飞机反馈的信息或者汽车反馈的信息都可以采集,这个数据是非常大的。还有地理画像,比如说把你家住在哪里在网上有一个画像,这个信息目前也产生了很大的价值,据说苹果今年会出来一个产品,血液里面的健康情况都可以很好的反应,这个也可以达到千亿美元的市场,还有教育画像,它是把很多学生写英语的作文收集起来,会纠正你的习惯,比如说你这个学生经常在哪个单词和语法上容易出错,老师就进行指导,这个地方容易出错,教授的时候就纠正他。所以,每当一个大规模的技术产生的时候,就会诞生很多的企业。(PPT图示)比如说哪个地方的好吃,搜索一下就知道了,上面那个地方是一百年前北京的情况,现在在网上可以时刻看到全国、全球的甚至海底的一些情况,这都是在地理空间或者是整个人类社会在网络空间的发现。

  (PPT图示)这就是刚才说的每时每刻的动作都会拍下来,这些广告商比如说海尔对他们进行一些定位,比如说你都在看一些电视机、冰箱,点击一个西门子的广告,西门子就要付给百度的一定的费用。设备画像运动是刚才说的互联网,因为目前设备都比较贵,所以它的售后服务、维修,设备坏了,不仅耽误干活,维修费用也很高,现在设备画像忙市,因为很多人没有概念,它通过短信,比如说通过这种监测,发现你这种情况会带来多少人为的损失,这为维修和售后服务带来很大的效率提升。我

  接下来是工业互联网推动制造业服务化,以前都是产品卖了就完了,尽量不要找我,现在不是,卖出去之后还要通过我的服务,比如说通过信息反馈,对车的性能、安全性进行监测,让客户安心,一年交一千多块钱,你的车状况,如果你出现事故,在没有人烟的地方也可以及时反馈信息。

  再看一下在各行各业的运用,刚开始听南华说讲期货,我觉得大数据和期货好像没关系,但后来想一想觉得不是,期货都是和资金打交道,资金是和行业打交道,大数据肯定在各行各业都是有用,比如说政府,对政府管理,哪个地方出现一些暴力事件,在微博上反应出来,比如说银行的风控,我通过大数据的方式对企业的购物行为反应你的经济实力、消费水平,还有电信,比如说现在移动速度太慢了,买个联通的,教大家一个方法,用联通的号打中国移动的客服,说不定很快一个免费的手机就送给你了,但是各地的策略不一样,但是我通过这个方式送过我一个手机,还有保险,在航空业也都有,具体就不细说了。

  总体来看,目前大数据应用主要还是在原来信息化比较好的行业,比如说能源、电信,消费IT时代带来网民浏览行为,所以在广告领域是做得最好的,然后其他相对一些教育、能源,大数据相对来说做得不是很好。对eBay、亚马逊很重要的就是推销产品,当上一次到当当的时候,他们整个系统做了两年,但至少可以提升10%的销售额,比如说一个鼠标点击,以前都是当当上买书,在京东上买鼠标,但现在通过一个简单的方式就让他多买东西,所以在零售商务和电子商务用得非常好。还有就是电信行业,目前大家对大数据刻画的纬度越多越好,比如说在电商领域、电信领域、健康领域,他们对客户的刻划都是在两三百个,非常细,比如说经常的呼叫数,通过各个不同纬度的权重来对你们进行所谓客户价值性评估。这个客户到底有没有价值,这只是你的感觉而已,很多上市公司还作假,但是现在我们通过一套比较复杂的模型精确刻划。还有一个就是在交通领域,交通领域用得比较成熟的是人驾驶行为的分析,比如说这个人经常爱踩急刹车,经常在每百公里中踩急刹车,还有疲劳驾驶,通过一系列监控之后,就可以知道这个驾驶员的行为有很多不地方需要纠正,因为这些不正确的行为带来公司油料的消耗,还带来很多风险,还有对自己的生命也带来风险。美国和国内一些公司带做测试,各方面都得到了很多的提升。

  还有就是工程机械,刚开始汽车做得越来越多,因为机械设备都要出故障,觉得是机油没有了,但带油过去发现不是,这很麻烦,现在发现问题之后直接解决就可以了,提升了效率。有的设备到了期限,比如说干了八年,干了十万个小时,翻新了一下,现在通过监控,这台车每年干多少时间,对车的评估谁说了都不算,数据说了算。在税收方面也做了很多监控,所以大家还是要小心一点,对你过往的行为和同事的行为,它主要是查企业的偷税漏税,主要通过大数据查找偷漏税。其实国外都已经很成熟了,比如说米在家乐福买,油在沃尔玛买就可以了吗?实际上不是,现在的数据连通都很成熟了,对税收情况都知道,目前国内还在探索。

  还有很多其他领域,比如是疾控、救灾,大家习惯于每次充一百块钱和两百块钱,一旦形成了习惯很难改,但发现今年奖金少了,就改成充150或者80了,它就通过对这样一个数据的分析分析经济情况的恶化情况,还有商品价格上涨等,就是通过这些间接数据反应经济形势,比如说期货以前就盯着一个行业,但现在就看到更多的数据,比如说克强经济学,比如说货物流通量多少等等来监控,现在有更精确的数据。

  目前在舆情分析做得比较成熟,像国内的托尔斯每年都有几千万的收入,原来主要是政府方面,现在基本上成了企业,比如说华为、联想,他们监测他们产品用户对他们的反馈,以前都是做调研,现在手机刚买两天坏了就抱怨,本来抱怨别人肯定听不到,但现在会在微博上抱怨或者是微信上抱怨,上次联想的手机有一个接口太近,数据线总是损坏,他们觉得这个问题必须改进,不然会影响用户体验,于是他们立刻反馈给设计师进行了改进。

  还有就是安防,因为我们出现了几次事件,所以加强了对机场的检查。其实,这是不应该的,比如说对机场有一个评分基础,比如说你是一个商务人士,经常出差,可能两分钟就可以了,但如果你是一个沙特阿拉伯人,还有犯罪的记录,可能要对你盘查半个小时,但中国每个人都是一样,所以未来的社会对每个人营销、监控都应该是采用不同的评级进行个性化服务,还有就是汽车,五千公里要保养,但其实每个人的习惯不同,有的可能要一万公里,但目前是按照统一的标准,未来每个车根据你的驾驶情况,比如说行驶了七千公里,再去保养就可以了。

  还有就是农业,其实都已经很成熟了,它把一些历史数据还有天气的数据进行了重要的分析之后,农作物灌溉应该多大的水量,通风应该是多少,都应该量化,现在一平方种多少都是在计算机上实现。因为我原来涉及到汽车,对工业领域研究比较多一些,我也很好看,因为整个制造业在全球GDP的比重是45左右,而大数据的运用还比较低级,就是幼儿园水平。

  最后在金融领域多罗嗦几句,我想了一下,其实对每个金融领域都是降低风险的,对银行,比如说量化信用,你的防范能力怎么样,通过你在淘宝上的经营情况就可以知道。对保险而言,就可以定量分析,也是一个量化。未来现金流也是量化,对期货,就是未来的收支预期,未来的一些收入情况、经营好坏、产出产品的多少,最终核心的话,都是通过数据来反应。

  小松在全球大概有200多万台挖掘机,他可以监控每台挖掘机的情况,这套数据就被华尔街看上了,就是小松每年卖出多少台挖掘机,都卖给哪些国家,他通过这样的数据进行证券保值方面的投资。这个数据就比较直观了,就是目前大家都比较注重,各级领导和企业家都喜欢看GDP,我只是把GDP作为一些参考数据,其他渠道作为一些数据,比如说我看人才,我从来不看官方数据。这个案例是我们在百度调研的时候,百度里面有几百亿的广告收入,他们根据不同的广告数据进行了函数,就能够预测,比如说按照规模大小、行业不同对它进行投入使用,因为有钱才能投入,没钱就减少投入,但它建构的模型还是少一点,其实目前国家统计局对钢铁网、阿里巴巴都在建立这样的关系,减少以前的被动统计,预测延迟的情况。

  这是对征信,互联网来了之后有大征信,比如说把你的浏览行为、购物行为等构建在一起,通过客户授权之后,可以把你在京东、当当、淘宝的数据结合起来,给你生成信用评估报告,拿着这个报告就可以向银行贷款,就是大数据向我们提供了一个融资手段。还有就是理财方面的情况,现在通过更多的纬度和消费情况,大概有两百多个纬度评判你个人资金的实力、消费水平。(PPT图示)这是一个国外的人,他通过天气的数据给企业提供,它可以250万个地点气象测量数据,1500亿个测量记录,向保险公司提供数据,以供他们参考。好,谢谢各位!

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