崔晓波:共享经济和“消费者赋权”时代催生中国数字经济

本文来源 财经网 2017-11-28 23:39:16 我要评论(0
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财经网讯“中国数字经济的产生与两种情况密不可分:一是技术高速指数级的发展造成物质、商品供应大大丰富。现在整体国际经济情况处于供给大于需求,物质特别富足的状态。因此,产生共享经济这样的业态。共享经济是由于过剩必须用新的经济方法来消化这些物质。二是经济全球化加剧商品流通力,进入“消费者赋权”的时代,这个时代的消费者比上个时代的消费者权利大了很多。”11月28日,腾云天下Talking Data创始人兼CEO崔晓波在“《财经》年会2018:预测与战略”上如此表示。

崔晓波分析,数字经济带来了四个趋势变化:

第一,从一个实体物质化开始向叫数字虚拟化转型,整个社会开始从物质化往数字虚拟化,这包括数字数据化和数字资产化。其中,前者需要把所有业务流程用数据化方式表示,而且可以闭环做策略,他以京东在线业务为例,消费者浏览、购买等行为产生很多的数据,进而形成数据产品,如推荐引擎。这个过程基本不需要人干涉,我们称之为业务梳理过程。

第二,在数字资产化过程中,数字有没有价值,是不是商品?数字有价值但不是商品,它的核心问题在于,崔晓波认为,“如果你一个拥有数据的平台或者是公司,你不会去交换数据,因为那就是一个白菜价”,数据不存在交易基础。那么,数据如何被资产化?他表示,数据资产化表现为模型化,零售行业数据通过建立模型带来收益。

三、应用场景化。拿“双11”来看,是不是天猫导到线下,还是新人群,他们的复购率、到场率,生命周期怎么样?通过场景化分析发现消费者仍是同一群人,崔晓波指出,场景化研究是深入人本身的数据研究。

四、流程自动化。崔晓波介绍,在美国看到的主要趋势是“自动化”,所有人在干这样一件事情,试图把所有的流程自动化。现在所有的生产流程、工作流程、关联流程还是人机合作,未来大家特别希望把整个环节全部自动化起来。现在有很多领域已经证明了用机器效率和用算法效率比人高。

崔晓波

腾云天下Talking Data创始人兼CEO崔晓波

以下是崔晓波发言实录:

崔晓波:各位好,我叫崔晓波,我们公司是一家在大数据的创业公司,随着近几年的互联网、物联网高速发展我们也沾了光高速发展,今天在大数据领域排在前面。一方面帮助在商业领域的企业做数字化转型,另一方面跟政府合作尝试用大数据技术改善人类及社会生活。

崔晓波:谢谢主持人,今天主题是数字经济。我们可以先探求一下数字经济形成的本质,从我们角度来看为什么经济发展到目前阶段,像中国提出数字经济?我觉得跟两个东西密不可分。

一、由于技术高速指数级的发展,造成很多的物质、商品供应大大丰富。现在整体国际经济情况处于供给大于需求,物质特别富足的状态。因此,产生很多共享经济这样业态。共享经济是由于过剩必须用新的经济方法来消化这些物质。

二、也不可忽视的是整个经济全球化以及一体化加剧这一点,我们每个人有感觉现在选择商品时任何一个品类能够看到的不只是国内商家提供的,包括可以评估是不是通过海淘和代沟在海外买到商品。由于技术发展让物质大大丰富了,同时全球一体化加剧了商品流通力,这是时代的特点。我们把这个时代一般叫“消费者赋权”时代,这个时代的消费者比上个时代的消费者权利大了很多。二战之后消费者没有太多的选择,车就那么一款福特车,衣服就那么几款你也得接受。现在进入消费者赋权时代,反过来对企业、商家提出的要求又不一样,以前不需要了解消费者,不需要提供标准化、个性化的服务也能卖出东西,现在变得不太可能,这是我们看到的趋势。在这个趋势下面本质是什么?最近在研究一个理论,我们觉得整个人类社会由于技术的指数级发展,从一个实体物质化开始向叫数字虚拟化转型。给大家举一个例子,两个月前去美国出差,当时要求参加谷歌的无人驾驶部门,我去到凤凰城有很多无人车在外面跑,当时我们做技术的以为这些无人车在收集一些高精度地图数据,另外测试避障算法。去了他们总部发现谷歌把整个凤凰城做数字化,所有的车道、标志线、建筑物、人群等都有一个完整的数字模型在跑,每天无人车收集的数据回到模型里面,我走到他们研究人员面前,每个人面前放两块屏幕,每个屏幕上面写着一行红色字叫“模拟”,我问了当中一位研究员为真正有这一行字?他说特简单,现在我们分不清楚哪个是真的哪个是假的。后来我跟他们几个Lader做了交流,他们通过阿尔法狗找到一个规律,就说我一个AI去数源里面做增强学习,阿尔法狗仔细看过价值网络跟人的策略也就0.67,它比不上一个专业的棋手,它的搜索非常厉害,它可以在一天时间里面模拟上百万盘的棋步对应。我们看到在医疗、城市研究,以前选址靠热力图靠摄像头去看,在美国现在已经不是了,看到大量的后面有一个模拟模型,戴一个VR头盔重现那个城市,某一个商圈某一个建筑物所有城市的情况看一个小时就知道怎么做了。整个社会开始从物质化往数字虚拟化,这个进程会影响所有的行业和业态,这是我们看到的。

回到现实,我们帮助各个行业做数字化转型升级,前面几位专家提到我们叫业务数据化,它需要把所有业务流程用数据化方式表示,而且可以闭环去做策略,基本经过这样的过程。这个过程其实互联网公司全经过了,我们去看京东在线业务,它的数据是一个闭环业务,业务流程会产生很多的数据,人的浏览、购买各种各样的行为,行为会变成数据产品比如说推荐引擎,比如说以CPR云测算算法在里面一直起作用,基本不需要人干涉,我们称之为叫业务梳理过程。这个过程大部分传统企业没有完成,哪怕金融在IT投入上比较多的行业,它的数据没有形成闭环,看到大量的系统数据一方面很多活体数据、行为日志没有管进来,另外这个数据进入一个黑洞里面,黑洞叫商业智能系统,那个商业智能系统最多给领导看两张报表,领导看了就结束了,并没有形成一个数字闭环。

另外,我们叫数字资产化,坦率地来讲互联网公司也没有完成这个过程。两周前曾宁(音)教授跑到我那里跟我聊了十个小时,探讨一个问题,到底数字有没有价值,是不是商品?最后的结论是有价值但不是商品,它的核心问题出于如果你一个拥有数据的平台或者是公司,你不会去交换数据,因为那就是一个白菜价,基本已被证明失败了,各地都在建大数据交易所,这完全从理论上被证明失败了,数据不存在于一个交易的基础。

数据有没有价值?有价值,怎么被资产化?这条路国外已经探索过,国内现在在往这条路走。数据要变成商品的话要模型化,在零售行业数据不可以卖,但是能不能做一个店铺的交易模型,模型化之后反倒带来收益。

三、应用场景化。拿“双11”来看,因为我们服务大的商户非常多,大的商户都非常关心新零售到底有没有效果?“双11”之前就做了大量监测线上跟线下人群的互动到底转化率怎么样?是不是天猫导到线下,还是新人群,他们的复购率、到场率,生命周期怎么样?20个商户监测看下来没有什么效果,你会发现还是同一波人。从我们角度场景化研究时是深入人本身的数据研究,这是第三个阶段。

四、这次回来跟很多人聊,你们在美国看到的主要趋势是什么?我觉得就一个词“自动化”,所有人在干这样一件事情,试图把所有的流程自动化。现在所有的生产流程、工作流程、关联流程还是人机合作,未来大家特别希望把整个环节全部自动化起来。现在有很多领域已经证明了用机器效率和用算法效率比人高。我这次去哈佛,发现连哈佛非常传统的商学院都成立了人工智能实验室,我们非常诧异,他们要做商业决策自动化,我觉得这个太超前了,可以把企业CEO都替代掉了。这是我们看到的四个数字经济的发展趋势,主要分享这些。谢谢!

崔晓波:我对个性化理解不一样,根据我的经验我同事服务于互联网公司和传统企业,互联网公司谈个性化更多找模式,找到一群人有共同的行为模式,他们都喜欢购买这样的商品,或者是他们有同样的阅读习惯,有同样的这叫关系等。这条路大家也研究了十多年,我们觉得一直有问题。为什么?找到这种模式之后可以把客户做分群,最近对所有的车企做调研。你是怎么看你的客户,你是怎么分你的客户?所有的车企总结了一下汽车领域客户分类方法大概400个,每家不同的调研、咨询公司给出他们不同的分类方法,有从生活习惯、车型、油耗、家庭各种各样的分类方法都看到过。根据我们的研究其实已经走入一个误区,大家更多研究是怎么去分?给自己一个理由我这样做营销或者是投广告,按照这种方式去分。今年我们跟MIT成立了一个人本实验室,他的行为模式特征并不能反映这个人群的特征,这个人群背后真正的特征是心理学和社会学。虽然我们拿几千万上亿人的样本寻求他的特征,寻求完之后发现你找的这群人一点都不重要,你得知道这帮人为什么要买?为什么要来?我最近做了一项研究,受某家大公司的委托,大家现在都在谈新经济上来之后出现大量的白领,这些白领他们的消费能力很强,很喜欢买贵品质高的东西,我们专门做了一个调研,实际上结论是相反的。大部分的白领消费能力很强,但对价格依然敏感,这是中国的现状。如果不深入去了解这些人的背后心理特征,会得出一个错误的结论。光看所谓数据的模式,这是我们所看到的第一点。

第二,数据能帮人做什么?往往发现你看不到的那一面,在任何一个行业里面我们看到一个人都是片面的。在金融企业里面看到这个人的交易行为,在我这里的资产,他资产多就可以给他推销东西。两年前跟招商银行做了次很轰动的活动,我们把招行的信用卡高端人群做了分析,最后发现很多人群呈现出的几个特征很有意思。我发现高端信用卡人群里面有大量的游戏软件,拿给银行领导一看压根不行,因为我们传统跟腾讯跟网龙都做了跟多的游戏跨界营销活动,效果都很差,不可能人群是这样子,说服不了它。我说干脆做一个预测模型吧,给你预测一下如果你跟它联合做活动的话,你的人群转化率能提升多少?他们看到这个数据可以试一下,就测一下,在座估计跟多是招商信用卡的客户,用9个信用卡积分换一些虚拟币,也不算多,我们在专区里放了四款游戏,很多人去换。他们一看数字好像是这么回事,后来做了个大活动找了国民的一款游戏找了卡牌人玩的最多的,第一次下载招商信用卡的人群可以直接用信用卡积分去兑换游戏里面最大虚拟道具的礼包,我们预测了一下要了十万个礼包过来,十万个礼包估计要消耗一个月,实际情况上线十分钟被秒光了,直接把积分兑换接口压垮了,由于积分兑换接口压垮客户投诉,把9555电话打垮了,后面的转化率非常吓人。其中有一个数字印象非常深刻,激活了很大比例的六年沉默客户,六年有特别多的信用卡积分,但是很少想起来去换。很少想起来换一杯咖啡或者是冰淇淋,但他本身是游戏属性很重的人。看到这个广告去换了。一个人是多样的背后有社会和心理特征的,往往站在一个行业角度了解不全面,现在数字经济、大数字技术已经特别明确告诉一个人怎么去做?现在跟银行也做一件事情,现在银行都开始上聊天机器人做智能投顾和智能客服,我们跟MIT心理学的结果放在聊天机器人里面,根据社会关系学生成一堆话术,发现用社会学推广时转化率比普通转化率提升5倍,我觉得传统对人类个性化的方法完全走入误区,我觉得还是回归到人本,真正观察这些人的社会心理,洞察背后的原因才是主要的。

(编辑:倪萍)
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