TalkingData合伙人&高级副总裁蒋奇：大数据如何为企业赋能？| 2018商业新生态峰会

2018年，商业创新迈进新的阶段，商业创新在业务飞速发展的同时，伴随而来的也有风口大热背后的认知沉淀与实践积累。7月10日36氪联合《零售老板内参》举办的2018商业新生态峰会在北京举行。本届峰会以“质”为主题，希望新的时代浪潮下新商业企业可以看清商业本质，最终完成新商业的革新与升级。

美国管理学家、统计学家爱德华·戴明曾说过：“除了上帝，任何人都必须用数据说话。”人们享受着互联网时代带来的各类便捷服务的同时，也使得大量的数据在源源不断的产生，大量的数据也在被分析、挖掘、计算。

在昨日举行的“2018年商业新生态峰会”上，TalkingData合伙人&高级副总裁蒋奇发表了以“智慧城市和人本数据”为主题的演讲，为大家介绍了TalkingData是如何有效利用数据为企业赋能的。

以下为蒋奇发言全文：

大家上午好，前面很多是讲了跟AI相关的东西，今天我可能不太会去谈人工智能、谈AI。6月28日TalkingData发布了新产品的战略，我们作为一个产品公司、技术公司，对我们的定位和战略有一个比较清晰的阐述。

今天我要讲的是跟我们老百姓日常生活更接近的东西，也算是TalkingData在未知领域的新探索。

“智慧城市和人本数据”，为什么选这个题目？我们会场是讲数据的重生，听到这个题目我脑子里面第一反应是想到了我曾经看过的武侠小说，我觉得里面的主人公在功力大增的时候都有两个基本要素，第一个有大量的功力传进来，第二个需要武功秘笈。当我们谈数据重生的时候，我的理解，我觉得它是对数据理解、数据运用的进化，数据能力的提升，需要有几个基本要素：第一个，更多的数据、更大量的数据、更全面的数据，这一点是已经完全具备的条件。我们可以简单看一看，现在中国的智能手机在去年底的时候有13亿部，可穿戴设备47398907台，物联网设备30亿台，整个数据量350EB，这是截止到去年底的数据。实际上我举一个小例子，比如说物联网设备，现在是30亿台，我最新得到的数据是到2019年中的时候，整个人和物联网设备的比例会到1:200，也就是说每一个人会对应每一台物联网设备，这两百万台设备在不断的产生数据。为什么会有这么大量的物联网设备，在我们身边包括我们走过的每一个下水井盖未来都会装上物联网设备，因为（一个物联网设备）它的成本很低，（比如）一个井盖被水冲走了，这样的设备（的成本）可能只有一分钱。

当这些设备量级越来越大、数据越来越多之后我们可以做什么样的事情？我们可以进入下一个阶段，把实体物质化转变为数字虚拟化，（这样做的）前提是大量的数据，但不是数据堆积起来就可以做，需要很多的经验去尝试。

TalkingData从创业到现在，我们第一个经历的行业是互联网行业。我们在互联网行业曾经做过的数字虚拟化工作，大家都知道我们有一款产品是做游戏APP的，曾经用这样一款产品去服务很多手机游戏的虚拟运营，（例如）它未来一年的时间里边，假设到了一千万的用户量，这些用户会产生什么样的使用、消费、充值的行为，我们做了这样的虚拟化，我们理解那是一个很有意思的尝试。当我们进入金融行业的时候，当我们进入零售行业的时候，我们在尝试帮助这些企业做他们业务的虚拟实体化。例如我们针对零售业（合作）推出一款产品——智选，可以帮助零售企业模拟在线下大量开店以后的单店收益利润，以及对整个店周围的人群类型、消费能力的详细分析。积累了各个方面的数据以后，我们去做了这样的虚拟化。

做这些事情的目的在哪里？我们看到的金融也好、零售也好、物联网也好，下一个目标是什么？我们所谓的进化在哪里？我们的眼光盯到哪里？我们脚下这片城市，这是一个非常复杂的事情。我也开车，看着身边川流不息的人群，我会想很多问题：他们来自哪里，他们要做什么，这一刻他们的诉求是什么，他们身上有什么痛点……我特别希望我看到的这些场景，能够通过一幅非常真实的可透视的虚拟场景展示在我眼前。如果我是一个城市管理者或企业主，当我能用这样的视角来了解整个城市的时候，我相信无论对整个城市的治理、还是对整个企业的经营都会带来非常大的效果。

所以TalkingData把眼光放在了城市，我们下一个目标希望去打开的领域就是数据在智慧城市中（的应用）。这是一个比较简单的例子，它讲的是对不同消费水平的人群（分布的分析）。PPT中里红色的点，我们定义的是高消费人群或者是消费能力偏高的人群，蓝色的点定义的是消费能力相对偏弱的人群。我们从早上九点钟开始，分别列了早上九点到十一点、下午一点到三点、下午七点到九点三个时间段中这些人群的分布。我们首先识别这些人群，要看这些人不同时间在空间上的位置，（可以发现）这两类人不管在什么时间段都基本上不存在重叠，这是挺令人担忧的现象，说明在这个社会里面存人群的断层，他们长期缺乏交互，他们未来有可能形成对立，从整个城市治理和管理的角度来讲，这是需要思考的。

这只是举了一个简单的例子，刚才我们看到的这个简单的图，很有意思。我们怎么定义高消费人群？传统上我们看一个人，都是基于单一的属性，在现在比较主流的人群分析基本上都是这样的策略，给人打一个标签，我认为ta就是这样的人。但是我们有没有想过一个问题，中国十年以来的经济发展是极其迅猛的，每一刻、每一时段都会诞生很新鲜的事物，每一个人的思想、与这个社会接触的触媒都在发生非常剧烈的变化，我们不能拿三年前对人群打标签的策略去判断一个人。我曾经听过一个很搞笑的例子，当你用一个标签去标人群的性别，到底是用物理性别还是心理性别，在这个时代连性别都可以变的很快，何况其他。

我们判断一个人的时候，我们需要新的维度、新的思维，在这方面我们做了基础尝试。我们尝试重新去定义在现在这个变化很快的社会中的人是什么样的，我们通过他们的位置属性、线下行为的特征，结合他们的线上行为特征，做了这样一些归类。这只是我们对城市人群的简单划分，我们不再直接去说这个人是高消费人群或者是低消费人群，也不再讲他是喜欢买啤酒的人还是一个球迷。（比如）什么叫做“比较文艺的买买买人群”，他们的特征是什么？首先我们会判断人群的位置属性，再结合人群在线上的行为特征，例如有大量的购物行为、比较喜欢美妆、经常会去线下比较文艺的演出场所去看文艺表演等。什么叫“城市自由人”？共享经济已经出现，代驾、司机、打工者等，他们实际上具有很强的流动性，也有一定的消费能力与很强的就业能力，这样的人群我们叫做“城市自由人”。什么叫“新鲜人”？“新鲜人”在某种意义上是属于消费能力不是很强、但是消费意愿非常强的人群，他们比较典型的特征喜欢看电影、喜欢打麻将、经常网购、快递一定很多。这样对人群的定义、描述在过去没有过，但是我们希望通过一些对人的基础研究、对数据的洞察，能够把人群定义出来，对在这个城市生活的所有人有一个清晰、准确的认知。这是比较基础的研究，我们专门有一个团队来做，没有任何盈利目的，只是希望好好的做一些研究。

这些研究做完之后想做些什么事情，这儿有一个例子。我们在2017年的时候，在大栅栏做了一个场景感知的展厅，为此，我们布设了1400个传感器，包括摄像头、人流检测仪器、车流检测仪器等，（布设）在连接大栅栏的非常文艺的一条步行街中。我们希望对这条街整个的规划、人群的洞悉、人群的流动、人群消费的倾向等，能够有一个非常清晰和客观的认知。这些数据全部采集上来以后，同时我们开发了一个项目，可以让所有的游客可以亲自动手，依照自己的体验、观感和喜好，对街道的布局、所有建筑（的位置）做手工的调配，把他们的观点、想法全部表达出来。最后我们得出了这样一个图，这个图是综合了所有人的分布，所有参与项目调研一共有1800人，整体做了这样最优化的设计。我们将这个设计与现在的主流的住宅、商业布局做了比对，这是一个典型的城市规划的结果，我们为大栅栏做了城市规划，用作他们未来对这一块地区的规划。为什么要做这个事情？大栅栏分隔的（杨竹梅斜街），右边开辟了一条商业街，项目没有经过任何数据的采集、分析；而左边保留了原始的胡同。大家会发现这两条街的人流，一边（的商业街）是门口罗雀，一边（的胡同）是人流涌动，这件事情也促使了政府的反思，他们希望通过数据的方法，通过客观的眼睛，对整个城市规划做再认知，对整个城市治理能够做实质性的提高。这是我举的一个例子。

TalkingData也是武汉城市仿真实验室唯一一个社会化的会员。TalkingData形成了“城市透镜”，基于数据城市仿真的一套整体系统。“城市透镜”解决什么问题？在座的各位可能没有意识到一个问题，我们的眼睛很多时候看向各种各样的商业企业、零售、银行，我们政府管理面临很多困难，会直接体现在我们老百姓日常生活是否便利上面。举个例子，我们现在很习惯去看北京市常住人口有多少、上海市常住人口有多少，这个人口统计准不准？我可以坦率的告诉大家并不准确。但是这样一个最基准的数据对城市整体治理工作是有基础指导意义的，如果连这个都不准，很多政策、施政目标是无法落地的。TalkingData和国家统计局设立了联合实验室。我们也基于与统计局长期合作的经验，推出了“统计魔方”这个产品。人口统计面临很多的问题，过去只需要了解一个家庭有几个人，几个男性、几个女性，多大年纪；而现在不是，现在国家经济运行的需要知道家庭的收入结构是什么样的、有多少人有购物倾向、旅游倾向，政府治理相应有什么的建议，来完善对整个人口的收入结构背景。这些都需要人口数据，需要做很多基础研究的，这些研究不能纯粹以商业化为目的。TalkingData做的很简单，我们成立了一个人本数据实验室，希望把我们的研究以非公立的方式把结果开放给所有的企业和政府机构，希望给未来政府治理、给智慧城市带来助力。

谢谢大家。