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數(shù)據(jù)是沒有方向的子彈,只有“人”懂得瞄準(zhǔn)

 2019-10-25 11:29  來源:A5用戶投稿  我來投稿 撤稿糾錯

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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(chuàng)新企業(yè)能夠在科創(chuàng)板上市。

從國家首次提出科創(chuàng)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(chuàng)業(yè)板和中小板經(jīng)歷的數(shù)年之久,科創(chuàng)板創(chuàng)造了中國證券史上開板的最快紀(jì)錄。這委實也是在印證,其背負(fù)著整個市場的宏大期許,人們希望它能成為“中國的納斯達(dá)克”。

這種期許表現(xiàn)在以市場為導(dǎo)向的一系列措施:譬如將核準(zhǔn)制改為注冊制,取消了交易規(guī)則中間的諸多限制,得以讓一些有潛力的年輕企業(yè)突破舊秩序的牽制;再比如,對企業(yè)的判斷標(biāo)準(zhǔn)不再是現(xiàn)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(xué)者香帥所言:“科創(chuàng)板的實施過程就是一個詞:放權(quán)。把監(jiān)管的權(quán)力交還給市場,讓市場進(jìn)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(jīng)濟(jì)的導(dǎo)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(chuàng)板與市場經(jīng)濟(jì)的關(guān)系,敏銳者不難察覺,ABC(人工智能,大數(shù)據(jù),云計算)等新技術(shù)在不同行業(yè)的漸次落地,早已作為商業(yè)競賽的重要一環(huán),在市場資源配置中應(yīng)用廣泛。從現(xiàn)在到未來,新技術(shù)之于各個產(chǎn)業(yè)的最大意涵,就是優(yōu)化經(jīng)濟(jì)效率,降低決策成本。

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

以信息化的“主體”——大數(shù)據(jù)為例。無需贅言,“信息戰(zhàn)”已成為商業(yè)競賽的一大主戰(zhàn)場,數(shù)據(jù)將在不同決策方向上充當(dāng)“燈塔”角色。

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

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早在“大數(shù)據(jù)”的商業(yè)內(nèi)涵呼之欲出之時,業(yè)內(nèi)就已達(dá)成共識:大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)大約在1TB,也就是1000個GB,數(shù)量龐大,卻無法得出有效的統(tǒng)計規(guī)律,因為我們無法從個人數(shù)據(jù)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(shù)據(jù),即便發(fā)現(xiàn)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(fā)現(xiàn)某段基因和某些疾病間的聯(lián)系。

其實在今天,從電商平臺到社交網(wǎng)絡(luò),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(shù)據(jù)的維度,以此判斷用戶的不同選擇偏好。

如果你認(rèn)為大數(shù)據(jù)在ToC端的應(yīng)用司空見慣,那么我今天舉一個ToB——而且是貌似是最傳統(tǒng)不過的行業(yè):招商。在不久前結(jié)束的中國國際數(shù)字經(jīng)濟(jì)博覽會“科創(chuàng)板與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高峰論壇”上,首次亮相數(shù)博會的華夏幸福產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺,就讓外界看到了當(dāng)新技術(shù)遇到“舊”行業(yè),究竟能夠釋放出何種新意。

根據(jù)官方數(shù)據(jù),這一大數(shù)據(jù)平臺是其基于17年的產(chǎn)業(yè)招商經(jīng)驗,結(jié)合AI與大數(shù)據(jù)研發(fā)的專業(yè)化平臺,主要聚焦10大產(chǎn)業(yè),擁有2760萬家企業(yè)11.5億條動態(tài)數(shù)據(jù)。這些海量,多維,實時的數(shù)據(jù),能夠基于不同應(yīng)用場景,為企業(yè)投資選址和區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供服務(wù)。

你大概可以將它理解為一個“產(chǎn)業(yè)大熔爐”,將產(chǎn)業(yè)知識,數(shù)據(jù),技術(shù)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(chǎn)品化方式落地,為不同產(chǎn)業(yè)輸出最佳決策。

值得一提的是,隨著科創(chuàng)板的上板,平臺也最新推出了“科創(chuàng)板大數(shù)據(jù)”的新產(chǎn)品,聚焦新型顯示,半導(dǎo)體,汽車,生物醫(yī)藥等6大科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè),提供上市企業(yè)分析,申報企業(yè)監(jiān)測,資本流向預(yù)測,招商機會挖掘等數(shù)智化服務(wù)。并從36個行業(yè)賽道,428個細(xì)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(nèi)企業(yè)資本,研發(fā),產(chǎn)品,市場等多維度動態(tài)信息,輔以科創(chuàng)板上市標(biāo)準(zhǔn),輸出有望登陸科創(chuàng)板,有投資選址或擴(kuò)產(chǎn)意向的兩類企業(yè)名單,快速精準(zhǔn)篩選標(biāo)的科創(chuàng)企業(yè),大幅提升招商效能。

其實從這一大數(shù)據(jù)平臺不難發(fā)現(xiàn),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(dāng)你希望潛心下沉至不同產(chǎn)業(yè)的細(xì)枝末節(jié),希望對同一產(chǎn)業(yè)復(fù)雜的節(jié)點關(guān)系洞若觀火,這種“多維度動態(tài)信息”,就變得尤為重要,它們是這座數(shù)據(jù)燈塔最耀眼的光芒。

換句話說,如果將單一企業(yè)比作基因,那么這一平臺不但知曉個體基因的優(yōu)劣,還能知曉不同基因數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系,用算法模型評估和預(yù)估企業(yè)投資決策。

在這個意義上,“未來幾乎所有產(chǎn)業(yè)都將變成數(shù)據(jù)密集型產(chǎn)業(yè)”,無疑是一種確定性趨勢。

2

不過,在這種趨勢背后,我今天還想談另一件事:誠然,數(shù)據(jù)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(shù)博會參觀這個大數(shù)據(jù)平臺時,我就一直在想:大概從數(shù)年前開始,“大數(shù)據(jù)和AI將取代人類工作”的論調(diào),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(yè)率將超過50%??紤]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(fā)現(xiàn),人類因機器丟掉工作的悲觀論調(diào)通常并非事實,尤其是在工業(yè)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(nóng)民,20世紀(jì)30年代下降到21%,如今則不到2%。用《一課經(jīng)濟(jì)學(xué)》的作者赫茲利特的話說,“當(dāng)今全球人口是18世紀(jì)中葉工業(yè)革命形成規(guī)模前的4倍,如果沒有近現(xiàn)代機器,這個世界根本無法養(yǎng)活那么多人。我們當(dāng)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(shù)飛躍,都會帶來經(jīng)濟(jì)效率的大幅提升,大數(shù)據(jù)和人工智能更是如此。但就像許多學(xué)者所言,在這個過程中,大部分行業(yè)不會迅速消失,而是會向與機器共舞的方式演化,有大量協(xié)同工作需要與機器為伴,尤其是在裹挾著更多利益的商業(yè)領(lǐng)域——而在這個過程中,不同行業(yè)精英最需要做的,就是用堅實的行業(yè)知識,構(gòu)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(dāng)大數(shù)據(jù)維度增多之后,難免出現(xiàn)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(biāo)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(shù)據(jù)之間的矛盾,需要領(lǐng)域知識。因此在一個行業(yè)里從業(yè)很長時間,具有專業(yè)知識的人,不僅不會被大數(shù)據(jù)取代,而且有可能利用好大數(shù)據(jù),在事業(yè)上更上一層樓。”

我舉個例子,在數(shù)博會的展臺,面對被聚光籠罩的產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺,讓大多數(shù)人心生敬畏的,是屏幕上不斷閃爍的數(shù)據(jù),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(chǎn)業(yè)發(fā)展團(tuán)隊。相較于數(shù)據(jù)和算法,這些行業(yè)專家才是大數(shù)據(jù)平臺的最大壁壘,受益于常年積淀的實踐經(jīng)驗,他們知道如何將多維度信息按照不同的產(chǎn)業(yè)邏輯,先進(jìn)行數(shù)據(jù)分裝,再根據(jù)不同的模型調(diào)參進(jìn)行分析,最終形成產(chǎn)業(yè)決策。

事實上,這一平臺本身就在印證,在產(chǎn)業(yè)分工不斷細(xì)密的時代,無論哪種行業(yè),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(shù)據(jù)燈塔”的關(guān)鍵。

畢竟歸根結(jié)底,在商業(yè)信息戰(zhàn)中,數(shù)據(jù)只是沒有方向的子彈,只有“人”才懂得瞄準(zhǔn)。

作者:李北辰,獨立撰稿人,國內(nèi)數(shù)十家媒體專欄作家,曾供職《南都周刊》《華夏時報》《財經(jīng)》等媒體

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