當大數(shù)據(jù)與人工智能時代即將到來之際，我們該如何擁抱時代？

6月11日，曾與屠呦呦等人一同當選“2015年度中國十大科技創(chuàng)新人物”的電子科技大學周濤教授，在西南財經(jīng)大學召開了主題為“大數(shù)據(jù)與人工智能創(chuàng)新實踐”的公開論壇。周濤教授以實操的大數(shù)據(jù)項目為例，為聽眾講述了最前沿的大數(shù)據(jù)創(chuàng)新實踐情況。以下內(nèi)容經(jīng)《商界評論》現(xiàn)場實錄整理及其歷史演講補充。

何為數(shù)據(jù)

在開始前，我想問大家的一個問題：什么是數(shù)據(jù)？

多數(shù)人認為，有了計算機之后才有數(shù)據(jù)，其實早在計算機之前我們就有了數(shù)據(jù)。

我們認為，數(shù)據(jù)就是將來可以為我們做定量分析的記錄。它是事實或觀察的結(jié)果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用于表示客觀事物的未經(jīng)加工的原始素材。

在淘寶上，有大量的售賣記錄，通過這些售賣記錄我們能夠知道，生活在成都的30歲左右的女性用什么化妝品，成都獨特的天氣情況使她所用的化妝品和其他省市的不一樣，這是挖掘到的數(shù)據(jù)。

但是，有了這些數(shù)據(jù)不等于就具有價值，我們還要通過數(shù)字廣告、個性化推薦等方式，幫助用戶更快找到喜愛的商品，同時也幫助商家提高廣告點擊量和商品購買量，減少庫存壓力，這樣才能產(chǎn)生價值。

現(xiàn)在我們已經(jīng)站在了大數(shù)據(jù)時代的門口，其中一只腳已經(jīng)跨了進去，并且有3種趨勢在推動我們的發(fā)展：

一是數(shù)據(jù)總量的增長。

現(xiàn)在全世界數(shù)據(jù)存儲量是20個ZB，再過8年這個數(shù)據(jù)量可能要增加10倍。

2018年底，淘寶的單品數(shù)首次超過了中國的人口數(shù)，單品數(shù)量達到了15億之多。面對這15億個單品，別說用戶想逐個挑選，僅僅只是看一遍都很難，這種數(shù)據(jù)爆炸和普通人分辨數(shù)據(jù)能力的矛盾是大數(shù)據(jù)時代的第一個挑戰(zhàn)。

因此，現(xiàn)在大量的商業(yè)模式都是為了解決這個矛盾，比如當當網(wǎng)推薦一本書，網(wǎng)易云音樂推薦一首歌，或者珍愛網(wǎng)推薦一個相親對象。

二是數(shù)據(jù)形態(tài)發(fā)生了巨大變化。

以前我們處理的絕大部分數(shù)據(jù)都是表格類數(shù)據(jù)，現(xiàn)在絕大部分新增數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括認知、時間、序列、語音、文本、圖像、空間軌跡、人與人之間的社交網(wǎng)絡，這些數(shù)據(jù)背后蘊藏著巨大的價值。

手機是最大的個人傳感器，僅僅利用手機的GPS軌跡數(shù)據(jù)，就可以定位用戶具體位置，甚至鎖定不超3立方米的空間范圍。憑借這點，我們可以知道一個陌生人的家住在哪里，其是否在政府工作，經(jīng)常在哪里吃飯，有沒有去過高級會所等。

這些數(shù)據(jù)的保護在很多地方都不嚴密，除了手機運營商和通管局之外，許多手機應用上都有用戶的全量軌跡數(shù)據(jù)，這帶來了第二個挑戰(zhàn)，就是在安全隱私可控的前提下如何挖掘這些非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的價值。

三是數(shù)據(jù)的組織結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。

原來的數(shù)據(jù)都是孤島，淘寶知道我買了什么貨，新浪微博知道我說了什么話，門診知道我得了什么病，公安部門知道我犯了什么罪，但是這些主體相互之間卻不知道，淘寶不知道我得了什么病，新浪微博不知道我犯了什么罪。

把數(shù)據(jù)流動，從而圍繞個人、企業(yè)、產(chǎn)品、終端、痛點全方位畫像，這也帶來了第三個挑戰(zhàn)，就是如何發(fā)揮大數(shù)據(jù)1+1遠大于2的價值。

數(shù)據(jù)的價值

當有一天我們真正進入到大數(shù)據(jù)時代，可以明顯體會到數(shù)據(jù)的3大特征：

一是數(shù)據(jù)的外部化。數(shù)據(jù)有一個天然的共性，就是它能夠流通共享，容易被拷貝，且?guī)缀醪恍枰渌杀尽Ｎ覀冊贏處產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不僅能在A處發(fā)揮作用，還能在BCD處發(fā)揮作用。

二是人工智能。我們能夠用到人工智能的關(guān)鍵技術(shù)，比如數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等，去得到簡單統(tǒng)計分析所得不到的洞見，再用這種深刻洞見來指導我們進行高效準確的決策。

三是價值。采集數(shù)據(jù)、存儲管理、安全隱私控制都需要成本，大數(shù)據(jù)時代中，每花費100元就要產(chǎn)生200元以上的數(shù)據(jù)價值。

其中數(shù)據(jù)能夠產(chǎn)生4個價值：支撐決策、優(yōu)化生產(chǎn)、提升銷售和改善生活。

接下來我們通過2個大數(shù)據(jù)應用的實踐案例，來看看目前數(shù)據(jù)能為我們產(chǎn)生哪些價值。

第一，基于大數(shù)據(jù)的機器學習在餐飲業(yè)的應用。

現(xiàn)在的網(wǎng)絡餐飲服務存在大量的食品安全問題，比如用戶在某網(wǎng)絡訂餐平臺的餐飲店A訂餐，而實際制作食物的并不是A店，而是一家黑作坊，沒有店面，更沒有證照，存在嚴重的食品安全問題。

為了解決這個問題，我們用機器學習的方式，制定了網(wǎng)絡餐飲服務的監(jiān)管辦法，主要解決兩大問題。

1. 我們要對網(wǎng)絡餐飲店的證照進行分析，針對這個問題首先要判斷餐飲店有沒有上傳證照，隨時監(jiān)控哪些餐飲店是沒有上傳的，并把它清理出來。

然后，識別證照不清晰、假證、一證多用、證件和工商注冊不匹配、跨范圍經(jīng)營的餐飲店。通過機器學習，計算機能夠自動迅速、準確地識別出這些有問題的餐飲店。

基于這一步，我們發(fā)現(xiàn)成都市不合格的網(wǎng)絡餐飲店大概占70%，通過持續(xù)監(jiān)測和整改，把不合格率降到了30%。

2. 我們要解決的根本問題是要老百姓吃到放心安全的食品。

我們獲取餐飲店的消費者評論的數(shù)據(jù)，并且把當中和食品安全強相關(guān)的數(shù)據(jù)來指導機器學習，進而對餐飲店進行監(jiān)測。

如果監(jiān)測到某餐飲店有大量的有關(guān)食品安全的評價，比如有蟑螂、老鼠、吃了拉肚子等，那么這家店就肯定有問題。

第二，大數(shù)據(jù)在工業(yè)領(lǐng)域的應用。

全球工業(yè)4.0大概經(jīng)歷4個階段，從機械化到自動化到信息化再到智能化。在未來會形成智能工廠，就等于一個智能中臺，可以分成可視化層、執(zhí)行層、工業(yè)大數(shù)據(jù)層、設(shè)備局連接層。

刀具加工工藝（如銑、削、鉆）在汽車、飛機和模具制造中應用廣泛。如富士康，每年用在刀具上大概150億元。這種背景下，刀具何時失效，如何判定成為降低企業(yè)成本的大問題。

刀具在加工過程中隨著加工時間的增加，自身的磨損程度也隨之增加。當磨損量達到一定程度時，甚至還會出現(xiàn)斷刀、崩邊等嚴重磨損現(xiàn)象，進而導致刀具失效。在缺乏有效的刀具磨損監(jiān)控、預測方法時，刀具磨損不但會增加生產(chǎn)產(chǎn)品的次品率，同時也會給安全生產(chǎn)造成隱患。

目前大多數(shù)刀具供應商對生產(chǎn)出的刀具壽命進行如下估計：對刀具進行壓力測試，測出刀具平均極限壽命，在此極限壽命基礎(chǔ)之上，一般按照80%比例折算成刀具壽命。

如果使用單位依照刀具供應商提供的建議進行刀具管理，每把刀將損失約20%的壽命。

再加上測試環(huán)境的不同，刀具供應商提供的刀具壽命還會進一步受到實際工況的影響，其參考性進一步降低。

我們在數(shù)控機床的電纜上加一個霍爾傳感器，利用霍爾效率來測微電流，電流信號經(jīng)數(shù)據(jù)采集器（DAQ）傳送至工控機。

有條件的情況下，可以通過高速攝像頭采集刀具的圖像信號；通過數(shù)控機床自帶或侵入式的傳感設(shè)備，采集壓力、振動、熱度、聲音等其他信息。

工控機持續(xù)不斷地接收來自數(shù)據(jù)采集器的電流信號，能夠?qū)Σ煌瑱C床的實時信號進行監(jiān)控、分析和預測，并在必要時發(fā)出報警信號或其他輔助信號，如向自動換刀系統(tǒng)發(fā)送換刀信號。

以常州某科技公司為例，其近千臺機床制造手機殼，每臺機床每年消耗5 000把銑削刀具，每年累計消耗近500萬把。我們通過檢測銑削電流的稀疏貝葉斯學習，對每把銑刀的壽命進行預測，每年可為其節(jié)省約1億元。

金融的未來

未來許多崗位或許會被機器人取代，比如法務工作人員、會計師、檢驗科醫(yī)生等。

這些工作理論上都可借助機器的深度學習算法完成，但要完全實現(xiàn)卻沒有理論上這么簡單。

現(xiàn)在大家看到很多工業(yè)大數(shù)據(jù)，實際上只是做了一些信息化的統(tǒng)計展示，并不是真正意義上的數(shù)據(jù)化。我們現(xiàn)在很多數(shù)據(jù)工廠項目都沒有太大的實際價值，無法為工業(yè)、生產(chǎn)提供實際性效率提升，還處于初級階段。未來下一步就是怎么再往前走一步，提高生產(chǎn)效率，把產(chǎn)品做好。

對于金融行業(yè)來說也是如此，我們要深化金融改革，加強金融監(jiān)管，科學防范風險，管理好3大系統(tǒng)：

1. 信用。首先，建立信用體系。沒有信用記錄的企業(yè)和項目，用自動化大數(shù)據(jù)的方式建立可靠的金融記錄。

其次，交叉驗證。有信用記錄的企業(yè)和項目，利用智能化的建模方式進行交叉驗證、自動化、非人工地驗證信用質(zhì)量。

2. 風險。傳統(tǒng)風控的痛點是：成本高、靜態(tài)化、主觀判斷。

金融的核心風險是：信用風險、市場風險、操作風險。

而信用風險管理能力、信用風險成本是影響資產(chǎn)價格和利率的基礎(chǔ)。

3. 共識。金融風險的管理框架未來可以視作一種基礎(chǔ)設(shè)施，形成國際化的信用共識。我們要做到自動化的信息采集與資產(chǎn)質(zhì)量評估、全息化的企業(yè)和項目畫像、動態(tài)的企業(yè)信用評價。

比如我們跟貴陽銀行合作項目——貴煙貸，在掌握市場進銷存數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對供應鏈做整體把控，通過風險控制降低壞賬率，更是一年之內(nèi)讓貴陽本地經(jīng)銷商的拿貨量提高9%。

并且金融機構(gòu)還可以通過數(shù)據(jù)檢測來評估企業(yè)的經(jīng)營狀況。

假如申請信貸的企業(yè)是一家設(shè)備廠商，單純看市占率、營收規(guī)模無法全面評估信貸風險。我們可以通過招聘網(wǎng)站上企業(yè)的招聘規(guī)模縮減，公司員工是否大規(guī)模更新簡歷，是否有行政處罰，招投標成功率等企業(yè)行為數(shù)據(jù)分析，政府數(shù)據(jù)分析，銀行征信數(shù)據(jù)分析等，進行綜合考量。