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崔晓波:用数据的心智去超越 | EMBA思想汇

 腾云天下CEO崔晓波 本文为金融EMBA 2015秋季班学生、北京腾云天下(TalkingData)CEO崔晓波在“引领变革、洞见未来”清华五道口金融EMBA 2017新年思想汇上的···
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 腾云天下CEO崔晓波

本文为金融EMBA 2015秋季班学生、北京腾云天下(TalkingData)CEO崔晓波在“引领变革、洞见未来”清华五道口金融EMBA 2017新年思想汇上的发言

其实在我看来,整个人类发展历史就是不断的用数据去记录以及测量世界的过程。从阿拉伯数字的发明,到算盘的出现,以及到近代计算机的使用,记录数据、使用数据的技术不断进步。然而由于过去几千年,记录手段以及测量手段的限制,我们对世界的认知还是略显肤浅,比如说我们去描述一个人的时候,通常只能从身高,体重,简单的外貌特征去模式化地描述他;我们尝试去描述整个环境的时候,谈到的更多还是温度、湿度、气压等等。但是现在,我们看到通过移动互联网的发展,这个问题被极大的改善,为什么?

因为现在在人类历史上,第一次出现一个设备,它每天都跟人在一起。无论你是去工作,还是去娱乐、上学、回家里睡觉、吃饭、上网、它都跟你在一起。不夸张的说,它已经成为你的身体外的一个重要器官,是你身体的一部分,它在默默的记录你所有的足迹,不管是网上还是线下。在这种情况下,无疑我们迎来了一个数据爆发的时代。

这里,我们分享一组数据。根据数据显示,目前中国以智能手机为代表的移动互联网用户已经超过了13.5亿。这意味着什么?基本上每人都拥有一部,甚至多部智能手机以及智能设备。以智能手表为代表的可穿戴设备现在也超过千万台,而且仍在飞速增长。这一切实际上都预示了我们即将进入下一个时代,一个以“人”为中心的世界正在加速整体数字化的进程。

给大家一些更直观的例子感受一下。根据我们的研究,我们一部小小的智能手机,去掉摄像头和麦克风,它通常还有13~16个传感器,可以感知包括温度、湿度、气压等等不同维度的数据。这些传感器现在都不怎么工作,一旦你把他们全部激活,每个小时一部智能手机就会产生1000多万个数据点,一部智能手机一天产生的数据量在一个GB以上。虽然海量的数据对目前的计算能力、处理速度来说,带来的是前所未有的巨大挑战,但这一切让我们有机会更为全面的认识我们的世界。

前面几位同学也分享了,我们今年有很多热门词汇——有人工智能;有AR、VR、无人机等等,这里让我们看看人工智能是什么。

我们认为人工智能分成四个层次。

第一个层次是感知。

我们在美国投资了很多前沿的企业,每次从美国回来都有很多朋友问我:你在美国看到了什么?其实我只看到了一个东西。我跟所有的领先科技公司去谈,发现他们还是在尝试用最顶尖的技术,去尝试还原人的最简单的动作或是能力,也许对你视觉还原,也许是对你的听觉的还原,也许是你的感知等等。

现在的技术主要还集中在这个领域,我们去美国看到很多公司的产品和技术,它可以在无数复杂的声音环境中,清晰的辨别出这个频道是哪一个主持人的节目;我们也看到了很多公司的技术或产品,致力于通过传感器判断你的行动姿态,是在跑?还是在走?还是在开车?你是不是在危险驾驶?尝试还原感知这一层上,这一切我们看到已经来临。

在这个过程中,通过各种手段收集上来的,这么大体量的数据,怎么在这些数据中识别这些动作,依然有很多的工作要去做。

这几年我们看到在语音和图像,在深度学习上有很大的突破。现在听起来感觉“天网系统”就要来了,机器不仅下棋能赢人,机器还可以开车,还可以帮助医生看病……但是实际上这些东西离我们还很远。

就拿无人驾驶技术来说,我们从去年就来跟顶尖的公司探讨过这个领域的发展。他们对L5M全自动驾驶的预判,从最早最乐观的五年,到现在十年、三十年。现在再去和他们谈,包括谷歌,包括特斯拉,他们告诉我,不知道要多久。,所以其实人类对世界的认知还有很长的路要走。而“预测”还谈不上。所以我们要清晰的认识到,这两年我们看到很多技术的突破,其实是由于数据体量的突破带来的。以前不具有这么多高质量的被人工标记的图像数据、语音数据,现在有了,所以我们可以很轻松的训练一个模型或是算法出来。

去年标志事件就是人机大战,AlfaGo,我有幸和聂卫平棋圣一起解说了第三场。我本身也是一个业余五段棋手,但是我没有想到在我的有生之年能见到人类的专业棋手下不过机器,看到之后是非常震撼的。

人机大战之后我去了美国出差,拜访了一些从事围棋机器人研究的公司,期间我尝试挑战所有顶尖的围棋程序。但是我吃惊的发现大家都像AlfaGo那样训练数据、训练模型,但是最后我把那些程序全赢了,为什么会得出这样的结果,我百思不得其解。

直到有一次我跟他们团队交流的时候,我发现问题的根源在哪里。

替AlfaGo执子跟李世石下棋的旗手,他本身就是一个职业六段的棋手,他本身水平就很高,他们在这个比赛的时候加入了大量的人工的经验,让这个机器少走弯路,但是这一切并未媒体报道出来。所以哪怕到现在这个时代,像围棋这么古老的游戏,人的智慧仍然不可替代。

综上所述,我们看到了大数据的爆发,人工智能的发展,以及不可或缺的人的智慧,我想在座的各位应该跟我一样,隐隐约约感觉一个新的时代要来了,那么这个时代会是什么呢?我们认为就是智能数据时代。这个时代,最重要的三个要素就是数据、人工智能,和人的智慧。

如果举一个可能不太恰当的例子,我认为数据就像血肉,人工智能像心脏,人的智慧则是大脑,缺一不可。在座的同学和朋友可能会想,智能数据你讲了很多,但跟我们有什么关系?

我们在这个时代面临的挑战很多。首先你们面临业务的挑战,转型的压力。以及已经打到门口的来自互联网行业的“野蛮人”。我们本身是定位服务传统行业,帮助他们转型升级为数据驱动企业。在跟很多企业家聊的时候,他们说:“我们没有数据,数据都在互联网的公司里”。

我告诉他们:“错,根据我们的研究,只有20%的数据在互联网,80%的数据在线下,在你们手里。”这些数据去哪里了?实际上在你们生产过程中流失了;对互联网公司来说,他整个业务是数据化的,他的生产过程产生数据,但是数据回来辅助生产。但是在传统行业里,你跟客户的交互点很多,也许在营业厅,也许在App,也许在网站,但是这些数据你们存了吗,你们都丢了,然后你们自己说自己没数据?这就是我们看到的实际情况。

第二,数据资产化的挑战。什么叫做数据资产化,它对你的业务有没有帮助。因为到了今年,特别是最近,很多传统企业的朋友都在问:怎么衡量你这个数据项目对我的帮助。我说就一个,看ROI。我上个月去朋友那边,唯一衡量这个项目的好坏,我只看费效比——你投多少费用,最后效果怎么样?其它的都是耍流氓。现在已经到了一个新阶段,这就是需要你用资产化的手法运营这个数据,它是能证明对你的业务有价值的。

那么下面给大家分享一些案例,到底智能数据能帮你做到什么程度。这个案例是帮助国内某股份银行做的跨界营销,我们通过数据分析的手法注意他高端的信用卡客户有很重的游戏属性,但是他们以前从来没有注意到这一点。所以建议他们参考很多游戏的运营手法,再通过跟游戏公司的合作,来转化这些老客户。通过这个活动,他们激活了六年以上的信用卡客户端沉默客户。这是数据的力量。

这是帮另外一家银行预测他们的高净值客户。我们把买理财产品超过十万元的客户提取取出来作为样本,再通过机器学习的方法,帮他们找出更多的潜在的客户。实际的结果是只花了2000块钱的推广费用,实际上给他们带来超过两个亿的理财产品购买流水,跟传统的方法比提升了60倍。这就是是在我们身边发生的案例。另外,我们帮助某一个券商做沉睡客户的唤醒,也有几百倍的提升。

下面这个案例也是比较有意思的,因为今年智能投顾非常火,除了政策因素,还是有很多的创新的东西,我们根据客户的理财特性,以及他的风险偏好,我们会把客户分成很多群。但我们会针对不同的客户推荐不同的组合,右边是一个聊天机器人,一个完全人工智能的东西,它会根据不同的客户上来,用不同的话术推荐不同的产品,这已经是实实在在做的业务。

现在哪怕在地产的领域也开始被数据改变。原来我们拿地的时候,我们并不考虑真正这块地到底能不能赚钱;现在不是了,我们要根据当地的人口基数、增长率、消费能力来判断这块地面价值到底是多少,才能确认这块地开发商敢不敢拿,甚至预测它的用户会是什么类型,一切都用数据说话。这两天大家看到万科的案例,是我们在后面支撑的,他们已经全面使用我们的数据分析平台来辅助决策。

哪怕到商业地产行业里,你去招商引资的时候,也会发现现在开始用数据做决策了。你如何判断哪一个购物中心你是竞争对手,其实用数据就能算的出来;你在引进品牌的时候,可能最关注的一点是品牌的关联度,引入这个品牌能不能带动其它品牌产品的消费,他们之间的关系是什么样的。现在有非常清晰的数据模型可以帮你运算,得出结论,在你招商引资的时候你不是拍脑袋,你是有数据支撑来确认引进哪一个平台的。

在住宅地产,通过线下探针、通过传感器的方式,我们可以对所有来售楼处的客户进行洞察,我们甚至可以算出几点到几点应该去哪一个小区做线下促销;你在外面放八块广告牌,哪些是有效的,哪些是没用的。这在以前没有大数据的时候不可能做到,但是现在所有的这些手段已经进来了,并且真的改变这些传统行业的成本结构,以及他的产业格局。

未来是什么样的企业能成功,如果你丢掉这些新的生产力,你可能真要死,不是互联网公司把你搞死,而是因为你自己的能力没有提升,你没有准备好迎接这样的智能数据时代。

最后一个案例很有意思。在北京,我们跟市政府做的案例。这是我们放的一张在高峰的时候的客流图,大家注意到左边是人潮涌动,右边没有人。两边有什么不同?用了不同的城市改造方法。左边是在原有的四合院基础上,做基础设施的改进;而右边是全部推掉,重新改建商铺。

我们在这两个地方,安放了两个检测点。就是中间这个图,我们帮他实时的监测,每天到这个地区的人都是从哪里来的,来自哪些省、哪些城市,在北京经常去哪些地方。

右边这个图我们放了很多传感器,包括像地磁、摄像头、红外等等,判断参加北京设计周的这些人,他们的情绪是正面还是负面的。

以上这些案例,实际上都已经在帮助这些行业去做这样的升级和转型,我们也希望未来能够与在座的同学和朋友,产生更多的合作案例。我们坚信现在这个时代用“数据的心智”改变我们自己,以及我们自己做企业的思想,才有可能在下一个数据时代里获得先机,谢谢大家。

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