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    新聞中心 Case(廣州)智能裝備暨機器人博覽會

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    智博會 阿里總參謀長曾鳴 | 智能商業:數據時代新范式;

    日期:2017-04-12 / 人氣: 關鍵詞標簽: 工業機器人 服務機器人

    數據化、算法、產品,構成了智能商業的三個基石。

     

    數據、算法、產品在反饋閉環中三位一體,惟其如此,智能商業才能完成對傳統商業的降維攻擊。

    智能商業和傳統商業的最大區別是活與死,傳統商業是對過去“死”數據的收集、分析,而智能商業將是對“活”數據的記錄、反饋。

     

    傳統商業中,“客戶第一”是孜孜以求的目標,實現它意味著巨大成本;在智能商業中,數據、算法加產品使我們第一次可以真正低成本、高效率地與海量客戶互動,同時精準滿足每一位客戶的個性化需求,“客戶第一”成為商業的起點和基礎。

    互聯網產品是包含“云”的智能和“端”的體驗的完整的互聯網服務,是數據智能和商業場景緊密融合的最終載體,必然會取代營銷,成為商業運營的關鍵。

     

     

     

     

     

    今天,以互聯網、云計算和大數據為代表的技術革命正引領人類社會加速進入農業時代、工業時代之后的一個新發展階段——數據時代。前兩個時代分別以土地、資本為生產要素,而我們面前正在開啟的時代,數據將成為最核心的生產要素。

     

    這個新時代的真正價值還沒有被充分認知。在目前大部分的商業實踐中,企業付出巨大投資得到看似龐大的數據,但仿佛找不到創造價值實現盈利的有效方法。數據的價值到底如何實現?數據怎樣才能帶來商業的創新和突破?即將到來的這個以“數據”冠名的時代,商業將經歷一場怎樣的范式革命洗禮?

     

    在我們看來,數據智能將成為未來商業的基礎,而智能商業也將成為數據時代的全新商業范式。伴隨著互聯網技術,特別是物聯網、數據科學和計算能力持續的高速發展,基于數據智能的商業將大大超越102年前的福特流水線,給人類整體的生產力帶來又一次根本性突破。

     

    螞蟻小貸的智能化

     

    我們先從一個案例談起,看看小微企業的貸款業務是如何通過數據智能與商業場景結合找到破解之道。

     

    對信貸機構來說,有三個決定事關生命線:貸給誰?貸多少?以什么利率貸?要做好這三個決定,前提是盡可能全面了解貸款客戶,但信息收集和審核意味著巨大的成本,尤其是中小商家和個人的財務和信用信息,碎片化、非結構化,收集已極難,判定更不易。所以,中小商家貸款難,本質上的原因是信息收集和處理的能力不足,成本和收益不成正比,信貸機構只好采取審慎原則,提高準入門檻。

     

    而采用全新信息技術的螞蟻小貸,對此實現了質的飛躍:成立6年,累計服務數百萬淘寶賣家和阿里巴巴商家,平均單筆貸款低于5萬元,少的只有幾百元(傳統的小貸機構單筆貸款一般不低于50萬元)。商家不僅不需要抵押,甚至不需要上傳財務報表;更匪夷所思的是,他們不需要見到信貸經理。事實上,螞蟻小貸沒有信貸經理,所有信息采集和決策由計算機后臺完成——商家在線上提交貸款申請,幾秒鐘內系統自動審批,審批后貸款幾乎可以實時匯入賣家賬戶。在無人信貸模式下,壞賬率還能低于傳統銀行的平均水平。

     

    秘密是什么?螞蟻小貸做了三件關鍵的事:特定商業場景的數據化、忠于商業邏輯的算法及其優化迭代,以及將數據智能與商業場景無縫融合的產品。

     

    在“準入”這一步,螞蟻金服首先做的是商業場景數據化。歸功于互聯網,螞蟻小貸能夠分享潛在客戶的諸多數據,比如這些淘寶賣家正在賣哪些商品、生意好不好,又比如賣家經營店鋪勤快與否(例如,客服旺旺的回復速度,每天經營時間的長短等)、之前是否有過不誠信的行為等等,這些數據的豐富度、準確度遠高于傳統銀行能采集到的貸款者信息。

     

    在“全面了解客戶”這點上,螞蟻小貸擁有數據的優勢。但如何運用好這些數據?“算法”至關重要。算法在計算機科學中通常指一組包含了有限、明確并有先后順序的指令集合,它被廣泛應用于計算、數據處理和自動推理。螞蟻小貸的算法工程師們就建立了一套算法模型來處理這些海量數據,給每位客戶的“信用”打分,從而區分出欠貸不還的“壞人”和準時還貸的“好人”?;谒惴P偷目蛻粜庞梅种?,成為螞蟻小貸回答“貸不貸”這個問題的核心依據。

     

    與傳統數據分析不同,基于在線數據和算法的模型能夠進行實時迭代。一方面,新數據的不斷涌入,客戶的每一單交易、每一次上線、每一次還款,原則上每時每刻都在改變“信用”分值。另一方面,算法模型也能迭代。事實上,客戶借還款的數據,會實時反饋到螞蟻小貸的數據池中,多個算法模型據此實時優化——哪些維度的指標應當被納入到或清除出模型、客戶的哪些行為特質應該被賦予更高的權重、在不同的情形下哪些算法模型有更高的準確度,在螞蟻小貸,這些算法模型更新的頻率以“周”計,而即便在傳統金融數據化程度極高的美國,一次更新往往也需要6個月。

     

    最后,螞蟻小貸還將上述數據智能創造性地融入到小微貸款這一商業場景中,設計出一款高效的互聯網產品。淘寶賣家可以在運營平臺上直接申請貸款。平臺一方面依據客戶的全方位數據、用一系列算法模型“算出”對每一位客戶的貸款額度、利率;另一方面也成為一個客戶反饋的管道,基于客戶的行為,數據會實時更新,而且實時檢驗著螞蟻小貸“算”得“準不準”,算法模型也據此實時優化。

     

    面對每一次客戶的貸款申請,螞蟻小貸都是這樣來回答“貸不貸”這個問題的。同樣,回答“貸多少”、“收多少利息”這兩個問題也是類似的過程。事實上,在淘寶商家提出貸款申請前,螞蟻小貸已經根據商家的線上行為數據,預先用三套模型對每個潛在貸款者的貸款意愿、還款能力和利率偏好都做了評估,并通過一系列產品機制設計來提升商家的貸款意愿,這已經完全區別于傳統貸款業務的被動發生的特征,而成為一種主動運營的商業模式。如果沒有上述數據智能的融入,所謂主動運營幾無可能。

     

    在這個過程中,客戶的數據越來越豐富,運用到的參數越來越多,算法模型也越來越準確,貸款風險控制的成本越來越低,貸款者的體驗也越來越好,覆蓋的貸款用戶也越來越廣。整個業務進入高速發展的正循環。更重要的是,這是一個基于數據和算法的,自動的,智能化用戶體驗提升過程,商業效率得到極大的提升。

     

    智能商業三塊基石

     

    正如我們在螞蟻小貸例子中看到的,從PC互聯到移動互聯,再到萬物互聯,從云計算到大數據,基于數據和算法的智能化將是未來商業的基礎和最重要的特征。智能商業的效能相對于傳統商業將是質的飛躍:從谷歌開始普及的在線廣告系統中的廣告競價模型一方面讓百萬級的小企業也可以投放廣告,另一方面,成就了谷歌這家全球最大的廣告公司。IBM在問答大賽(Jeopardy)中戰勝了一批知識達人的機器人Watson背后,同樣是一個不斷累加的知識庫和一套理解問題、分析信息、尋找答案的算法系統,其已經被廣泛應用到復雜疾病診斷的實踐中;又例如Uber根據出租車司機的交班計劃,用算法模型將最順路的乘客分配給司機在互聯網的語境下,數據化、算法迭代、產品、反饋閉環,這些都不是什么高精尖的詞匯,然而當它們融合到一起,尤其是當它們成為一種商業模式的有機組成部分時,這未來的景象甚至配得上“壯麗”這樣的描繪。

     

    本質上和螞蟻小貸的智能機理一樣,上述這些智能商業的例子都是建立在數據、算法和產品這三塊基石之上。

     

     

     

    1.數據:智能商業的基礎

     

    “數據化”本質上是將一種現象轉變為可量化形式的過程。它來源于人類測量、記錄和分析世界的渴望。隨著計算機技術的出現,尤其是互聯網技術的快速發展,數據化的新一波浪潮更加洶涌:我們已經看到,自己在互聯網上留下的每一處“足跡”都被數據化地記錄下來,成為谷歌判斷每一個用戶的個性化需求并推送商品廣告的關鍵依據;FaceBook實現了人際關系的數據化,帶來了很多全新的應用,例如通過分析選舉前用戶的行為數據來“計算”選民的投票傾向,成為有史以來最準確的選前民調。我們還看到文字被數據化,地理方位被數據化,身體健康狀況被數據化,情緒感受被數據化,在這一波全新的數據化浪潮中,尤其是當數據本身也在線,從而可以實時使用了之后,這種魔力就更顯著了,如同螞蟻小貸的貸款模型,賣家每個數據的每次變化,都實時帶來從貸款算法模型到放貸商業決策的變化。

     

    我們今天完成了數據化的部分,只是現實商業世界中的鳳毛麟角。這個時代創新的重要一環就是如何把一個個商業場景,或者只是將其中的一個商業環節數據化,其過程本身都潛藏著巨大的商業價值。即使在服裝網購如此繁榮的今天,絕大部分人的身材并沒有數據化,更沒有在線化,新的商業模式的基礎就蘊藏在里面。同樣的,當下最熱門的各種O2O的創業,很大的成本都用在了將某個商業場景數據化上,例如街邊小店的菜單能否在線化,食品質量指標能否數據化;而物聯網浪潮中,最核心的就是如何通過芯片,傳感器等,把人、物和我們整個世界逐步的數據化?;ヂ摼W技術使我們終于可以低成本、全方位地記錄數據,而只有當我們擁有了足夠大量、足夠多維度的“大數據”時,才可能真正客觀、真實而深刻地理解我們周遭的環境、事物的本原以及我們自己。

     

    數據化毫無疑問也是我們進入以數據智能為核心的智能商業世界的第一步,也是我們這個時代最重要的創造之一。有效的數據初始化是大數據創造價值的至關重要的第一步??梢哉f,沒有數據的初始化就沒有后繼的商業創新,而數據初始化的巨大成本能否通過它創造的客戶價值來回報,也就成為當下的海量創業項目能否存活立足的重要考驗。

     

    2.算法:智能商業的引擎

     

    我們提到算法時,常常接上另一個詞——“引擎”。這是一個奇妙的比喻,因為如果說數據是數據時代的一桶高標號的汽油,則算法就是這臺引擎,它讓數據中的能量得以完全噴發出來,為智能商業的“汽車”推進加速。

     

    算法在螞蟻小貸業務中的關鍵作用不言而喻,谷歌的成功也源于創始人發明的PageRank算法。搜索是第一個數據和算法驅動的互聯網產品,使我們每個人都得以在海量的互聯網數據中找到最相關的信息。谷歌創造的另一個功能強大的算法是其在線廣告市場引擎——Pay per Click(每點擊付費),每天都有價值10億美元以上的線上廣告通過這一算法投放到最合適的觀眾面前。

     

    在商業的語境下,算法就是一組反映了產品邏輯和市場機制的計算指令的集合。完成了商業場景的數據化之后,算法是提煉數據價值的思路,而數據時代的數據價值就是商業價值。如同谷歌正在做的,我們每個人打開過一些商品的頁面、網購了某件商品,這無疑是數據的金礦,但只有當在線廣告的算法引擎從中挖掘出每件商品的潛在買家、并據此投放廣告時,這座數據金礦的價值才真正被開發出來。

     

    算法是“機器學習”的核心——“笨”機器靠著算法的持續優化迭代,變得越來越聰明。即便是一個非常粗糙的算法模型,也可以利用實時在線、全本記錄的數據,通過沒有預判和方向的數據探索,來發現那些廣泛潛伏但我們無法察覺的關系結構,持續優化,并創造性地將其融入商業場景,創造商業價值。

     

    數據時代的智能商業對算法提出了全新的要求:算法的迭代方向、參數工程等等,都必須與商業邏輯、機制設計、甚至是價值觀取向融合為一。當算法迭代優化時,決定其方向的不僅是數據和機器本身的特性,更包含了我們對商業本質的理解、對人性的洞察和創造未來商業新樣貌的理想。

     

    這就是我們稱算法為智能商業的“引擎”而非“工具”的關鍵理由,它是智能的核心?;跀祿退惴?,通過“機器學習”,實現“人工智能”。第三次工業革命,信息革命,發展到今天,完成了從量變到質變的飛躍,“人工智能”成為數據時代最根本的特征。

     

    3.產品:“智能化”的支點

     

    智能商業的核心特征就是能主動地了解用戶,通過學習不斷提升用戶體驗。而把用戶,數據和算法巧妙地連接起來的,是“產品”,這也是互聯網時代特別強調產品重要性的根本原因。

     

    產品和數據、算法的互補作用可以形象地比喻成“端云”。“端”就是產品,是與用戶完成個性化、實時海量、低成本互動的端口,它不僅僅直接完成用戶體驗,同時使得數據記錄和用戶反饋閉環得以發生,和“云”互動;而“云”則是數據聚合、算法計算的平臺,它通過算法優化,更好地揣摩用戶需求,提升用戶體驗。

     

    作為“端”的產品,具備三個關鍵的作用:

     

    第一,產品設計本身直接影響用戶體驗。功能是否齊全,界面是否友好,交換是否自然,都是關鍵因素。蘋果公司這10年的成功,特別是iPhone, 充分顯示了這一點;谷歌也是如此,超簡潔的搜索框一出現就讓人驚艷,口碑相傳,帶來了早期的高速發展。

     

    第二,“端”是將“云”上的數據智能傳遞給用戶、為用戶帶來價值的管道。事實上,在智能商業的“云”和“端”之間,客戶的產品體驗絕不僅僅來自于端上的互動,而更多地決定于云上的數據智能。用戶在淘寶的體驗,不僅僅是搜索是否好用,類目是否合理,導航是否有效等,更重要的是他能否高效地從幾十億件商品,千萬級賣家中快速找到他需要的商品,甚至還有驚喜,而這取決于“云”上的數據智能。不通過數據和產品的緊密融合,不通過云上的數據智能實時發揮作用,真正意義上的客戶體驗持續提升是根本無法想象的,就好像我們根本無法想象傳統的金融服務能在幾秒鐘內完成對客戶的貸款一樣。

     

    第三,“端”是用戶通過行為數據向“云”上的數據智能進行反饋、實現數據增殖和算法優化的管道。用戶的真實需求常常是無法直接表達的,但是他們的行動不會騙人。每一次用戶的行動都成為一次數據反饋,算法在這樣一次次的反饋中敏捷迭代,一次次更接近用戶的真實需求。上傳下達,雙“管”齊下,數據閉環靠產品互動實現,而產品體驗依賴于數據智能,數據和產品合二為一。

     

    因此,智能商業的成功,最關鍵的一步往往是一個極富想象力的創新產品,針對某個用戶問題,定義了全新的用戶體驗方式,同時啟動了數據智能的引擎,持續提升用戶體驗。這樣的智能商業,才是對傳統商業的顛覆。谷歌超越雅虎、Facebook超越Myspace、Uber顛覆出租車行業等等,無不如此。

     

    反饋閉環中“三位一體”

     

    數據化、算法加上產品構成了智能商業的三個基石。例如,谷歌搜索引擎的三大核心,一是網頁內容的數據化,二是基于PageRank的算法引擎,三是谷歌巨大的產品創新——極為簡潔的搜索框和基于相關性排序的結果頁。然而這還不夠,要讓智能商業一天比一天更聰明,還有一樣東西不可或缺——反饋閉環。用戶在搜索結果頁上的每一次點擊(或者一次點擊都沒有)的行為數據被實時記錄、反饋到算法引擎,不僅優化了搜索結果,而且優化了任何搜索這個關鍵詞的人得到的搜索結果。

     

    用戶行為通過產品的“端”實時反饋到數據智能

    的“云”,“云”上的優化結果又通過“端”實時提升用戶體驗,在這樣的反饋閉環中,數據既是高速流動的介質,又持續增殖,算法既是推動反饋閉環運轉的引擎,又持續優化,產品既是反饋閉環的載體,又持續改進功能,在為用戶提供更贊的產品體驗的同時,也促使數據反饋更低成本、更高效率地發生。

     

    一言以蔽之,數據化、算法和產品就是在反饋閉環中完成了智能商業的“三位一體”。

     

    智能交通體系是另一個例子。以無人駕駛汽車為代表的整體智能交通體系已經不是科幻,谷歌首次實現了根據路況數據設計路線,本質上這是將關于路線選擇的算法在線了,而今天在美國,無人駕駛汽車已經上路試驗,就是汽車這個“端”的全面智能化。

     

    在中國,阿里巴巴最新的實踐則是交通“云”的全面智能化,依據各方面交通數據的整體打通,預測未來一小時內每一個路口可能的交通狀況,進而對接城市交通指揮系統。在北京這樣復雜的路況下,此套體系預測準確率超過95%。這其中,數據化、算法迭代和產品同樣在反饋閉環中實現了三位一體。智能交通體系首先以一連串事物的數據化為前提的——包括了地理位置的數據化、車況的數據化和天氣的數據化,紅綠燈、分道線以及行人的數據化等等;它還是算法實時優化的結果——不僅是車況本身的優化,更是整體智能交通體系的優化;當然它更離不開從汽車到紅綠燈等種種產品的智能化。智能交通還是眾多數據反饋閉環的集合體——路況數據使車輛實時優化行車路線,周遭環境數據使車輛實時決定行使速度,乘客身體狀況的數據使車輛實時調整車窗開合。

     

    本質上,商業從一開始就是基于某種“反饋閉環”,了解客戶所需,提供相應的產品或服務。然而不論是發揮商業想象猜測客戶需求、抑或通過市場調查傾聽客戶需求,始終失之于準確,困之于成本。不過,今天當客戶可以通過全本實時的數據把他們的需求直接告訴商家時,當商家可以憑借敏捷迭代的算法引擎越來越精確滿足客戶的需求時,當產品借助互聯網的巨大能量成為數據智能和用戶實時互動的端口時,我們終于可以說第一次找到了促使反饋閉環以更低成本、更高效率、甚至是自動運轉的顛覆性工具——它可以被稱作是一部數據智能的“永動機”,只要有在線的互動,有數據的反饋,機器就永不停歇地學習,實時敏捷優化。

     

    數據、算法和產品在反饋閉環中三位一體,惟其如此,智能商業才能完成對傳統商業的降維攻擊,數據時代的商業躍升才有了發力點。

     

    數據時代的新商業范式

     

    如果系統地規整我們已經看到的智能商業,或許會發現它們與傳統商業的一系列差別:第一,傳統商業是對過去“死”數據的收集、分析,而智能商業將是對正在發生的“活”數據的記錄、反饋;第二,傳統商業是基于經驗的市場預測,而智能商業將是基于用戶行為數據的關聯計算;第三,傳統商業是對用戶體驗在某種固定邊界內的局部優化,而智能商業,將基于數據的不斷生長、算法的持續迭代和產品的關鍵突破,使用戶體驗不斷突破邊界,使價值創造不斷躍升。

     

    “活”這個字概括了智能商業與傳統商業的本質區別:數據是“活”的,用戶的每一次行為都轉化為新的數據匯入數據的大海,而每一個新數據的匯入都實時引發各個數據集的連鎖反應;算法是“活”的,用戶對產品、服務的每一次體驗,都成為算法迭代成長的養分,使算法越來越聰明地反映商業本質;反饋閉環是“活”的,在其中,產品在迭代,數據在流動,算法在成長;最終,我們所熟悉的工業時代的機械邏輯——預先設定一切——將被徹底顛覆,取而代之的將會是一個全新商業生態系統。

    編輯:中德會展 www.bob-burke.com


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