创业家 &i 黑马讯 8 月 31 日，由南京市鼓楼区人民政府主办、鼓楼高新区管委会、鼓楼区发改局（经信局）、创业黑马、i 黑马旗下企业效劳笔直媒体 B2B 圈联合承办的 " 我国独角兽（秋季）峰会 " 在南京举行。
京东金融技能研制部数据部担任人刘方琦、中储智运战略研究院院长刘云飞、热云数据创始人白冬立、九章云极创始人方磊到会活动、并环绕 " 大数据走向深水区 " 进行圆桌评论，圆桌由创业黑马首席内容官卢旭成担任掌管。
以下为圆桌对谈原文，经创业家 &i 黑马修改：
卢旭成：请咱们先做个毛遂自荐。
方磊：我是九章云极创始人方磊，过咱们专心于人工智能及大数据中心技能研制，经过首创的 DataCanvas 渠道，为企业级用户供给机器学习剖析和实时核算才能，协助数据剖析师和数据科学家快速协同开发，完成模型办理和运用支撑。数据科学家运用的东西就是咱们的产品。品
刘云飞：我叫刘云飞，是中储智运战略担任人，十分侥幸能代表公司参加创业黑马举行的大会。
咱们公司工商注册地点地在南京市鼓楼区，是一家 2014 年 7 月由央企出资的物流互联网公司，上一年十分侥幸报批成为央企革新的企业。与在座的大数据人工智能的渠道和处理方案的供给者的企业比较，咱们是工业渠道。在物流货运职业，咱们经过树立一个整合物流的货运资源和运力资源共享经济渠道，在渠道之上展开事务，为客户供给物流大数据效劳。
白冬立：我是热云数据的白冬立，咱们树立三年，是一家专心于在国内移动大数据的数据效劳商。咱们堆集了超越了 15 亿量移动终端设备数量，现在公司在由 B 轮跨到 C 轮的阶段。
刘方琦：咱们好，我叫刘方琦，来自京东金融。咱们在触摸京东会遇到一些京东金融产品，我是担任数据务。实际上咱们跟场外许多公司在做协作，做生态。这个过程中与许多公司都有交集，在数据敞开、数据投融资方面也有相关的事务。今日很快乐有这个时机跟咱们共享。
卢旭成：咱们今日的主题是大数据走向深水区，大数据不是谈概念谈形式，和场景结合很重要。请问刘总，最近发作了许多 P2P 暴雷作业。京东金融作为一家金融科技公司，您从数据维度怎样看呢？
刘方琦：P2P 暴雷，从数据来看，榜首点是对企业自身的运营是否存在危险，P2P 流量是否能在榜首时刻知道，避免对企业自身事务的影响；第二点是怎样去借这个时机做一些事务拓宽和商业协作。京东金融做金融事务，包含渠道、内容、银行 + 的效劳，实际上是在做事务生态的作业。
咱们凭借场外力气将事务交融在京东金融，在场外快速找到用户、辨认用户危险，给用户更多的事务协作的时机。从咱们在事务和数据视点来讲，P2P 作业的发作是一个业态的革新，这个数据能在革新中抓住时机，对事务发生价值，这是咱们所看的问题和所做的作业。
卢旭成：暴雷是一个问题，但对京东金融是更好的时机，你们能够用更强的风控，更强的数据才能效劳更多企业 P。
刘方琦：暴雷之后咱们的事务反而在上升。从刚需视点，客户是需求风控效劳，咱们需求知道用户需求效劳，要让他知道危险是可控的。咱们做大数据事务的时分，把场内数据和场外数据相结合，乃至和一些新的事务结合，给用户一些效劳，这是咱们在做的作业。
卢旭成：下一个问题，请问热云数据的白总。许多企业在渠道投了广告，但商场上有一批人刷流量。请问你怎样协助企业避免做弊行为。
白冬立：这是咱们为客户供给的一个效劳，协助广告主监测广告投进效果，包含假量辨认。咱们上一年效劳 800 家国内移动互联网公司（付费客户），其间包含 70 家上市公司，如百度、360、小米等企业。在投进数据中全年广告点击数据是 2200 亿次，但咱们产品帮 800 家辨认 2200 亿次中有超越 90% 广告点击不存在，这些点击由机器刷量或将曝光量充任点击量。在这个过程中咱们协助 To B 客户节省了十分多的本钱。
与此一同，能够协助他们把预算投入到哪个渠道上，这个过程中堆集了有价值的数据，包含企业和产品应该在什么渠道上投进，经过什么样的方法去投进广告获取用户，用户有什么样行为等。这些数据现在累计堆集移动终端超越 15 亿设备 IP，每月活泼 5 亿。
咱们也在考虑怎样经过智能数据的方法协助有流量的媒体或渠道，提高流量价值。们条。
卢旭成：刘总是偏干线物流为主，打不到滴滴、货拉拉是一个 To C 的商场。从物流大数据后端看，To B 商场和 To C 商场以及物流商场的改变，这两年有什么大的改变吗？
刘云飞：渠道经济展开到必定阶段对咱们日子的影响十分巨大。现在滴滴许多的东西超越他的才能，在货运商场也是相同。从 2012 年，货运滴滴打车开端展开起来，到今日现已展开近 6 年时刻。我参加交通部的一些会议，现在监管等方针正在不断完善、机制也逐渐健全。
回到今日的主题，在大数据范畴，榜首个咱们一切参加渠道经济主体信息认证愈加完善。咱们公司也参加了交通部以及一些政府渠道体系对接，进行一些征信的作业。另一方面，咱们和企业渠道的事务状况严密相关。从未来来看，数据渠道自身做好内功的一同，也要运用好政府渠道以及参加各家企业第三方数据。经过数据联通整合起来树立一个征信体系，会使咱们的生态、场景做的更好。
卢旭成：我想和方总讨论一个论题——假设你们的数据和事务结合，你们会和客户聊什么，其次帮客户落地你们会遇到哪些问题和门槛。
方磊：我先聊聊我关于深水区的观点。现在都说革新攻坚深水区，还有华为说的进入无人区，我觉得现在是到了要实现的时分，还谈不上真实的攻坚深水区。本来觉得用大数据去碰就能够了，由于自带光环，有一些革新盈利。人工智能也是这样，所谓的深水区就是要真实实现咱们的价值，就不再是立异盈利的价值，真实的价值就是商业价值。
这点其实挺难的，咱们给客户供给模型东西进行建模时，依据数据剖析和猜测进行理财引荐，模型的剖析和精准的引荐让咱们为客户拉新了 10 亿人民币，所以咱们的价值是给客户东西并终究在客户事务上拉来 10 亿。我以为数据乃至数据之上猜测的才能，自身就是商业形式的优化，要承认优化的价值，自身是比较困难的。
这跟咱们当年的信息浪潮不相同，从前没有电脑也能够开旅馆，有了电脑作业流程就更优化，这个鸿沟十分断定，信息化就完成了这个功用。而智能化是优化商业流程，优化的价值怎样体现呢？举个比方：买高铁票时关于一趟列车在售票中呈现的票面分配不合理的状况，就是可优化的空间，而优化这件事必定会提高赢利吗？可能也不是，由于车票还会涉及到其他要素考虑。因而我说模型从数据上，从软件功用上的价值是有相对的规范，咱们的价值是协助客户提高更大价值。
这跟咱们当年的信息浪潮不相同，其时构建一个体系，没有电脑也能够开旅馆，有了电脑作业流程就更优化，这个鸿沟十分断定，信息化就完成了这个功用。智能化是优化商业流程，怎样算是优化的劳绩比较难。在互联网公司内部有自己的事务，咱们作为厂商去跟客户贩卖咱们的价值，看起来形似处理，未必劳绩未必会算在咱们头上。
卢旭成：刘总肯定要效劳京东事务的部分，还要效劳外部的协作伙伴。对你们来说，门槛在哪儿？
刘方琦：咱们四位嘉宾代表不同的人物，我归于互联网公司，此外还有厂商和协作伙伴。
做数据我以为能够从三个方面去看问题：一、曩昔谈数据首要谈办理，现在谈的是金融，如金融效劳。效劳协作伙伴，这个场景是不是能够长时刻效劳下去，承认好场景，本钱就随之而来，咱们不管做场内数据仍是场外数据，不能只从效果看，还要看投入产出。咱们在效劳事务部分过程中，实际上需求做取舍，不行能 100% 做。怎样选、怎样选对十分重要。
二、数据运营才能很重要。运营才能体现在对场景的了解和效劳才能和算法才能上。有些公司专门去做效劳因而没有数据，可是咱们有很强的算法，能够协助你提高功率，这也是大数据方向和切入点。但价值在于关于职业了解和对职业的快速效劳的才能上，不管用 AI、数据发掘的才能，仍是数据算法才能。
三、交融才能。大数据技能核算现已很老练，在这个范畴没有立异的赛道了。你能够挑选公有云效劳，也能够挑选混合云效劳，这个现已不重要。但咱们讲技能交融的，你有大数据的技能，还有其他 AI 技能，怎样有用交融辅佐金融提高，这里边东西等等都不相同。
举例来说，现在咱们在做事务场景效劳的时分，曩昔咱们看场内数据、笔直数据，需求用户的画像、用户的风控模型。现在来看的话这个数据是需求去做跨界，这个数据的场外数据如营销方面的数据、看其他协作伙伴的体现。这些体现是关于场内数据是上升仍是下降，我有必要能够看到。
此外，现在互联网数据也越来越多，一些互联网数据要看，还有一些设备指纹数据等等，这些数据都要结合起来看。效劳这些数据有许多公司和技能，我做数据部分不单单做研制，还需求有外面协作伙伴的东西，看这些技能是不是能够交融在一同。这三个方面，咱们都有相应的协作伙伴。
卢旭成：做大数据并不是挑选最难的，挑最有用益的先吃，也不必定要原创，能够整合一切数据让跨界有处理问题的才能，这个问题抛给白总，你们在效劳今日头条这样的企业，是靠技能吃饭，仍是靠什么吃饭呢？
白冬立：大数据在我国展开三四年，每一家公司都需求面对这个问题。
咱们有满足多的数据，此外，坦白讲咱们许多东西都没有，比方流量、用户，咱们也不明白职业，不明白金融、不明白地产、轿车。但咱们有满足多的数据，而且跟着方针要素、用户隐私、欧盟的 GDPR，关于数据公司商业形式的探究，站在更高的应战根底之上做的。关于咱们来说挑选用大数据 AI 跟营销去结合，原因很简单，就是咱们会去选一个相对离钱更近的形式去落地。之前咱们也测验只做技能和产品的效劳商，即东西。
咱们看到一些形式会遇到天花板，就去探究怎样把咱们的数据加工处理剖析建模、剖析才能赋能给一些职业。头条之所以情愿和咱们协作，一是由于咱们有相对共同的数据源，京东有数据，BAT 都有数据。关于咱们来说，咱们数据源自身需求具有必定的特色。
数据源是咱们十分要害的一点，只要数据还不行，还要了解职业。咱们需求了解职业用户怎样给他们建模、怎样打标签、做画像、人群的划分等。
第三个就是要真真实正看到效果。假如终究效果没有提高，没有满意他们需求的话，咱们这个形式也没有方法持久。因而，数据源到笔直职业里边，形式能够继续。
第四个要有继续的幻想空间，这可能是一个好的大数据运用形式的基本要素。
卢旭成：刘总，你们既是数据的出产方，也是的运用方，从这个视点看才智物流，自己研制多吗？仍是有其他状况？？
刘云飞：我先讲一下对大数据的了解。今年以来，各行各业的展开都面对一些应战，需求回归理性。对大数据来说，拿大数据终究去做什么，以及效劳于哪个工业很要害。
就像白总说到的，我在 2013、2014 年听到的是渠道经济，到 2015 年听到最多的是互联网 +，到了 2015 年、2016 年是云核算、大数据，2017 年是人工智能和区块链。。新的概念出来，咱们都蜂拥去知道，乃至期望去拿它做产品、做效劳、开公司。可是，旧的概念还没了解完，新的概念就又出来。
回到今日的主题，咱们今日不再简单说大数据是什么，而是更多讨论大数据在咱们这几家企业各自地点职业怎样去运用和效劳。
回到方才的问题，在中储智运渠道上，每个月运送各地的货品超越 1000 万吨，一同运用了斗极等定位。你没有数据的话，谈大数据是空的。数据是新的动力，具有了数据财物今后，就需求运用他、开发他，为客户效劳。
卢总问咱们，一个月有 1000 万吨以上的货品在渠道上运作，发生许多的数据台。别的，咱们也会去和一些公共的、供给数据效劳的厂商协作，运用他们的定位数据、征信数据，中心就是要回归理性。我用数据是要更好地效劳自己的决议计划，一同做好用户画像，为用户供给更好的效劳。未来，咱们也期望能让这些数据发挥更大的效果。
卢旭成：方才讨论，一切能为我所用的数据和技能，都能够为了事务效劳，都能够对外协作。我有一个疑问，那公司自身要守的中心才能是什么呢？
方磊：咱们将自己界说为软件厂商，中心要守的是集成才能，给人提高功率的才能。咱们是一个零监管危险的公司。咱们不控数据，数据是客户自己的财物。咱们乃至依照客户要求，没有把数据布置在云上，而是布置到了客户家里。这样来说，是不是协助客户发明了价值，协助科学家提高了功率，或许降低了他们运用算法、模型的门槛？
卢旭成：假如加更多的研制，这个东西不行代替吗？
方磊：。竞。竞赛肯定是存在，任何人都能够做这个作业。尽管咱们在国内商场是起步比较早的，但新的竞赛对手呈现对咱们是应战也是途径。
刘方琦：咱们现在讲自己是数据财物办理部，是科技公司。咱们曩昔做的是事务的立异，但事务后边是许多数据驱动力。咱们实际上守的中心事务是数据驱动的才能，详细包含衔接的才能、数据了解的才能、效劳才能。有了这些，立异能不能更快？技能方向能不能走的更深？
白冬立：咱们是第三方数据公司，下面我说三点：
榜首，怎样去给所效劳的三万多家企业，供给处理更多的数据方面需求的产品和才能，这是咱们公司很重要的一个方针。由于数据驱动理念和概念是一向跟着时刻往前推的，阅历了 1.0 年代、2.0 年代后，现在又进入了 3.0 年代，未来还会有新的方向。现在，咱们正在探究的是大数据和 AI 的结合，以及怎样驱动企业的用户增加。
第二，咱们堆集了十分多的数据，但现在对数据的了解还处于初级的打标签、做画像、做人群细分赋能的阶段。怎样进一步发掘数据价值，把数据和更多场景做结合，这就需求咱们对数据了解或数据发掘才能。
第三，国内乃至全世界的大数据商业形式运用无外乎有那么几种，而且最近两三年，咱们都在探究怎样把商业形式落地。但关于更新的大数据运用方面来说，还有十分大的空间。从这个视点来说，大数据和大数据 + 还处于前期阶段。咱们未来要去饯别的方向是专心于数据智能效劳。
刘云飞：中储智运运作了 3 年今后，树立了物流货运运用和买卖的场景给到参加渠道的客户，让货主降本增效，让司机增收和削减找货时刻，有了场景今后，又展开了一系列延伸的商场效劳。所以，场景是咱们最根底和最中心的东西，而且场景要在渠道上带来价值。
卢旭成：两个问题：一是每个人展望一下大数据，未来的几个小方向是哪些？二是大数据如同都是政府、大公司的事，中小企业假如想用大数据来降低本钱，你们的主张是什么？
方磊：能用，奇发。看来、 数据仅仅燃料罢了，大数据的未来必定是智能。数据智能和数据集的巨细没有太大的联系，咱们用比较小的数据集也能够发明十分好的价值。低本钱运用数据是十分高的壁垒。未来运用的东西可练习人才，把数据转化为智能，本钱会越来越低，低到能够让更多人能够用。
刘云飞：榜首个问题，大数据起到的效果应该是给客户带来怎样的价值，以及怎样用数据办理和决议计划。
第二个问题，前面现已说到，未来数据是一种动力，像水和电相同廉价。例如，物流职业现在相对传统，物流货运还用人工，可是能够看到必定的信息化，比方会用到微信、QQ。这是由于，运用微信不必付钱，不需求去树立一个软件团队，也不需求找软件效劳方开体系。回到中小企业，现在许多渠道也在做这件作业，后期这些效劳关于中小企业来说会愈加廉价。
白冬立：榜首个问题，我以为在未来，数据会是根底。咱们有一个场景离移动营销很近，不远的未来能够看到的是，商场部分要做的作业就是做构思和资料，构思投进给哪些人、怎样出价、竞价战略等都能够交给背面的大数据、AI 和东西。
第二个问题，国内中小企业面对两个难题，一是大数据、AI 人才、统计剖析的人才缺失。假如中小企业想获益于大数据，必定要过人才坎；二是关于中小企业来说，不要盲目跟风，要对自己用户满足了解，只要能真实且有用地处理自己的问题就能够。
刘方琦：这两个问题一同答复。我去看协作伙伴的时分会看几个方面：
榜首，你在金融场景做 B 端、C 端仍是政府端。
第二，你的数据是不是有排他性、职业数据占有率，以及数据源的价值。
详细来说，数据源方面现已有数据了，咱们怎样去看：
一是在效劳的场景里，假如是 B 端，那是否现已树立起效劳的衔接，是不是能够先效劳好你的客户，这样跟协作的公司都能够给你赋能，乃至你的客户经过你的衔接，能够有更多京东金融的效劳。
二是衔接。有一些公司有很强的运营才能，知道职业需求、用户需求，可是缺数据。这样的话，我给你数据赋能，树立模型效劳客户，也是能够衔接的。
三是纯科技类的公司，有做 AI 或许大数据技能立异。
卢旭成：方琦说了许多与京东数据协作的可能性，回头咱们有爱好能够找方琦。今日就到这，感谢各位嘉宾。大数据峰会到此结束，创业黑马旗下 B2B 圈会继续报导大数据独角兽相关公司、京东金融等大渠道公司，以及一些立异公司，继续为咱们赋能、做衔接。
