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數據是沒有方向的子彈,只有“人”懂得瞄準

李北辰 2019-10-25

原標題:數據是沒有方向的子彈,只有“人”懂得瞄準

文|李北辰

毋庸置疑的是,2019年中國資本市場最大的一件事,就是中小型創新企業能夠在科創板上市。

從國家首次提出科創板和注冊制概念,到最終開板,一共只用了220天。相較于之前創業板和中小板經歷的數年之久,科創板創造了中國證券史上開板的最快紀錄。這委實也是在印證,其背負著整個市場的宏大期許,人們希望它能成為“中國的納斯達克”。

這種期許表現在以市場為導向的一系列措施:譬如將核準制改為注冊制,取消了交易規則中間的諸多限制,得以讓一些有潛力的年輕企業突破舊秩序的牽制;再比如,對企業的判斷標準不再是現實盈利,而是讓市場判斷它是否有未來潛力。

其實就像金融學者香帥所言:“科創板的實施過程就是一個詞:放權。把監管的權力交還給市場,讓市場進行選擇,看是不是能在沙里面淘出金子來”,這些措施也給市場釋放了一個信號:“國家堅持市場經濟的導向趨勢不會變,不但不會變,而且還會加大市場在資源配置中的作用。”

而談及科創板與市場經濟的關系,敏銳者不難察覺,ABC(人工智能,大數據,云計算)等新技術在不同行業的漸次落地,早已作為商業競賽的重要一環,在市場資源配置中應用廣泛。從現在到未來,新技術之于各個產業的最大意涵,就是優化經濟效率,降低決策成本。

所以馬化騰才說:“今天當信息化這個最大的變量開始融入到各行各業,產業競爭的方式正在發生變化,由垂直縱深的各個實體產業和橫向延展的信息產業相結合,形成了縱橫交錯的新搭檔,可以說產業競爭已經演化為雙打的比賽。”

以信息化的“主體”——大數據為例。無需贅言,“信息戰”已成為商業競賽的一大主戰場,數據將在不同決策方向上充當“燈塔”角色。

但是,即便這盞燈塔如此耀眼,許多企業卻依舊視而不見。依我之見,這是因為他們對大數據這個熟悉的概念,依舊一知半解。

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早在“大數據”的商業內涵呼之欲出之時,業內就已達成共識:大數據的奧秘不是“量大”,是“量全”,也就是要具有多維度的特征,且各個維度最好是“正交”的。

我印象很深,《浪潮之巔》作者吳軍老師用基因舉過一個例子。一個人的基因全圖譜數據大約在1TB,也就是1000個GB,數量龐大,卻無法得出有效的統計規律,因為我們無法從個人數據看出是否有潛在疾病,而且由于每個人的基因不同,即便擁有100個人的基因數據,即便發現某個人的一段基因和其他人不同,也不能說明他有疾病——但倘若疊加另一維度的信息,比如這100人過去的病例,就有可能發現某段基因和某些疾病間的聯系。

其實在今天,從電商平臺到社交網絡,從搜索引擎到各類流媒體,都在通過相互疊加印證的邏輯,不斷豐富獲取數據的維度,以此判斷用戶的不同選擇偏好。

如果你認為大數據在ToC端的應用司空見慣,那么我今天舉一個ToB——而且是貌似是最傳統不過的行業:招商。在不久前結束的中國國際數字經濟博覽會“科創板與數字經濟高峰論壇”上,首次亮相數博會的華夏幸福產業大數據平臺,就讓外界看到了當新技術遇到“舊”行業,究竟能夠釋放出何種新意。

根據官方數據,這一大數據平臺是其基于17年的產業招商經驗,結合AI與大數據研發的專業化平臺,主要聚焦10大產業,擁有2760萬家企業11.5億條動態數據。這些海量,多維,實時的數據,能夠基于不同應用場景,為企業投資選址和區域產業發展提供服務。

你大概可以將它理解為一個“產業大熔爐”,將產業知識,數據,技術等一切資源作為助燃方式,放在里面融會貫通,待到熔煉為一體,就會以界面友善的產品化方式落地,為不同產業輸出最佳決策。

值得一提的是,隨著科創板的上板,平臺也最新推出了“科創板大數據”的新產品,聚焦新型顯示,半導體,汽車,生物醫藥等6大科技創新產業,提供上市企業分析,申報企業監測,資本流向預測,招商機會挖掘等數智化服務。并從36個行業賽道,428個細分方向中篩選出183個最具招商潛力的熱點賽道,綜合熱點賽道內企業資本,研發,產品,市場等多維度動態信息,輔以科創板上市標準,輸出有望登陸科創板,有投資選址或擴產意向的兩類企業名單,快速精準篩選標的科創企業,大幅提升招商效能。

其實從這一大數據平臺不難發現,為了避免失真,與ToC端相似,ToB端同樣珍視信息的維度。尤其是當你希望潛心下沉至不同產業的細枝末節,希望對同一產業復雜的節點關系洞若觀火,這種“多維度動態信息”,就變得尤為重要,它們是這座數據燈塔最耀眼的光芒。

換句話說,如果將單一企業比作基因,那么這一平臺不但知曉個體基因的優劣,還能知曉不同基因數據之間的聯系,用算法模型評估和預估企業投資決策。

在這個意義上,“未來幾乎所有產業都將變成數據密集型產業”,無疑是一種確定性趨勢。

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不過,在這種趨勢背后,我今天還想談另一件事:誠然,數據很重要,算法很重要,但它們是最重要的決策因素么?也許未必。

在數博會參觀這個大數據平臺時,我就一直在想:大概從數年前開始,“大數據和AI將取代人類工作”的論調,就已甚囂塵上,我看到至少十幾個研究報告和專家觀點都指出:2045年人類失業率將超過50%。考慮到那時本文讀者大概率依舊健在,這一比例委實令人不悅。

不過好消息是,回眸歷史不難發現,人類因機器丟掉工作的悲觀論調通常并非事實,尤其是在工業革命后,那些老舊且低技能的工作,會被新鮮且需更高價值的工作取代——譬如在1862年,美國90%的勞動力是農民,20世紀30年代下降到21%,如今則不到2%。用《一課經濟學》的作者赫茲利特的話說,“當今全球人口是18世紀中葉工業革命形成規模前的4倍,如果沒有近現代機器,這個世界根本無法養活那么多人。我們當中四分之三的人能有工作可做,都要拜機器所賜。”

未來或許也將如此。

事實上,人類每一次革命性的技術飛躍,都會帶來經濟效率的大幅提升,大數據和人工智能更是如此。但就像許多學者所言,在這個過程中,大部分行業不會迅速消失,而是會向與機器共舞的方式演化,有大量協同工作需要與機器為伴,尤其是在裹挾著更多利益的商業領域——而在這個過程中,不同行業精英最需要做的,就是用堅實的行業知識,構建起一道連接不同維度信息之間的橋梁。

為什么這么說?篇幅所限,我只說一個角度,那就是當大數據維度增多之后,難免出現一些“矛盾”。吳軍在得到專欄中展示過一張圖:左圖有兩個維度的信息,它們共同圈定了一個目標范圍;右圖則有三個維度的信息,但它們之間并沒有共同的交點。這個時候,我們該“信任”誰?

答案是“信人”。

如同吳軍老師說的那樣:“消除數據之間的矛盾,需要領域知識。因此在一個行業里從業很長時間,具有專業知識的人,不僅不會被大數據取代,而且有可能利用好大數據,在事業上更上一層樓。”

我舉個例子,在數博會的展臺,面對被聚光籠罩的產業大數據平臺,讓大多數人心生敬畏的,是屏幕上不斷閃爍的數據,它們是“未來已來”的絕佳隱喻。但我知道,站在聚光燈背后的,是一支4600人的產業發展團隊。相較于數據和算法,這些行業專家才是大數據平臺的最大壁壘,受益于常年積淀的實踐經驗,他們知道如何將多維度信息按照不同的產業邏輯,先進行數據分裝,再根據不同的模型調參進行分析,最終形成產業決策。

事實上,這一平臺本身就在印證,在產業分工不斷細密的時代,無論哪種行業,任何一個“不足為外人道”的零星知識碎片,都顯得彌足珍貴,這些哈耶克眼中最純粹的“一手知識”,以及對這些知識的理解和嫁接,才是點亮“數據燈塔”的關鍵。

畢竟歸根結底,在商業信息戰中,數據只是沒有方向的子彈,只有“人”才懂得瞄準。

作者:李北辰,獨立撰稿人,國內數十家媒體專欄作家,曾供職《南都周刊》《華夏時報》《財經》等媒體

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