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圆桌对话丨大数据的机遇与挑战——从场景应用与产业深度谈起

5月9日-10日，2018 Demo China创新中国春季峰会在国家会议中心举行，昆仲资本创始合伙人梁隽樟，众盟数据创始人兼CEO广宇昊，泰迪熊移动科技CEO姜燕北，量子保科技创始人、易到联合创始人、前CTO汤鹏进行了精彩的圆桌对话，主题是“大数据的机遇与挑战-从场景应用与产业深度谈起”，犀利观点如下：

1、大数据行业有一个马太效应，数据量越大、用户量越大的时候，效果越好，给用户的帮助越大，同时商业化价值越大。

2、随着数据量进一步提升，大数据本身产生壁垒，用户体验和商业化的壁垒会越来越明显。

3、我们所处的时间点上专车并没有所谓的终局，不管是快滴、首汽、滴滴，大家都处于不断补贴的过程当中，真正让专车赚钱的是什么？佣金？并不是，是多元化生态，重要的一环是保险。

正文：

梁隽樟：谢谢给我们一个和大家交流的机会，我是来自昆仲资本的梁隽樟，昆仲资本在前沿科技领域做了相当多的布局，包括大数据相关应用、AI相关应用、信息安全、智能制造等，占基金投资比例的60%。

今天这个话题和大数据有关，到今天为止我们可以看到大数据已经被很多企业和行业理解并结合到商业和日常运营当中，越来越多的热闹真切地看到大数据能够产生实际的价值，作为这场对话的主持人，我希望这个话题应该交给在座几位创业者，多听听他们对这件事怎么看，先请三位简单介绍一下各自的公司和业务。

广宇昊：我们是一家做大数据的公司，但是我们和通常的大数据公司有点不一样，我们做大数据是在线下。线下这个词去年开始非常火，巨头们都在往线下买买买，说实话我们跟着这股风沾了点甜头。2013年创业开始时，我们经历了当时行业的低谷，当时说起大数据，得到最多的反馈是“泡沫”、“听不懂”，如果我再加上“线下”的概念别人就更崩溃了。作为创业者，我真实感受到数据在产业内正在逐渐落地，这个行业确实正在为社会创造价值。

首先我分享一下我对大数据的认识。大数据有三个特征：大、精、准，“精”是区分度的问题，“准”是置信度的问题。线上大数据的规模已经很大了，并且很“精”了，因为互联网已经成为了基础设施，能够做到“精”，但是线上数据的置信度却一直在下降。对于线下数据来说，置信度一直处于非常高的水平，因为线下消费有行动成本，但是线下数据缺乏基础设施，它首先要解决“精”的问题，通过智能硬件技术及数据处理技术，现在众盟数据已经能够解决这个问题。从体量上来看，线下的数据量远大于线上，但是由于线下实体商业太分散，线下数据很难进行规模化和标准化，我们希望利用商业模式上的一些变革，让线下数据真正解决“大”的问题。

我们从2013年开始专注于线下，目前积累了200万+线下应用场景，覆盖了全国300多个城市，但也只是跑了马拉松的前五公里，未来还有很长的路要走，也希望有更多的企业能够跟我们一起去探索。

姜燕北：泰迪熊移动做的是电话号码大数据和智能短信大数据，我们给合作厂商系统提供大数据服务，电话短信是很多年前就存在的事物，但是数据的应用非常少。我们做的事情首先是利用大数据技术去给用户、给手机用户提供方便的功能，能够帮用户识别陌生电话、识别陌生短信，让用户区别哪些是恶意的，哪些是善意的。

我们做业务信奉一个原则，认为大数据行业有一个马太效应，数据量越大、用户量越大的时候，效果越好，给用户的帮助越大，同时商业化价值越大。通过和手机厂商合作，我希望最终目的能够做到全中国所有手机都有我们的业务，能够达到数据极限，能够给用户提供服务，质量就是一个很好的壁垒。

虽然我们现在还没有做到这点，但目前在中国地区每天有2.6亿用户在使用我们的服务。这个市场还有很大的提升空间,目前我们的用户数量还在不断提升。随着数据量进一步提升，大数据本身产生壁垒，用户体验上的壁垒和商业化的壁垒会越来越明显。

汤鹏：我是量子保的创始人汤鹏，之前是易到的联合创始人之一、CTO。很多朋友在关注，为什么我的二次创业会投身互联网保险行业？

量子保是一家互联网碎片化保险创新公司，链接千万中小企业和保险机构，提供保险解决方案。我们逐渐看到，很多中小企业因为互联网服务催生的新场景而没有被保险保障覆盖到，但实际又有迫切需求。量子保通过大数据的方式把传统意义上的保险通过维度按天按频次、按分钟、按场景的方式，切碎了沉浸在场景里，帮助场景做流量转换、从而实现流量变现，甚至还能够间接助力企业提高在其平台上的用户体验问题。

回顾2010年，我的两个搭档拉我出来创业做了易到，三个人从2010年5月份开始做，一路经历了很多。到了2016，年我开始思考专车的终局是什么？我想我们所处的时间点上专车并没有所谓的终局，不管是首汽、滴滴，等等，大家都处于不断补贴的过程当中，真正让专车赚钱的是什么？佣金吗？并不是。是多元化的生态，而要实现这些，重要的一环便是保险。

很多朋友问过我，为什么投身互联网保险？因为我在易到的创业过程中通过场景保险、碎片化保险获得了流量变现，既解决了用户顾虑、又提高了对于中小企业风险保障的实际经验。我认为这是一件有价值又颇具社会意义的事，于是我自己创立了这家新的公司叫量子保。为用户提供每次乘坐专车的保险，共享单车、外卖、消费、淘宝以及各个电商都有根据消费行为的保险需求，这正是我们真正存在的意义。

圆桌对话丨大数据的机遇与挑战——从场景应用与产业深度谈起

梁隽樟：谈到大数据，总体来说涉及到数据源及融合、数据挖掘、基于数据的应用等环节，有的大数据公司主要在做数据的获取和销售，有的会做得比较重比较深入。咱们在座的企业，都有数据的优势，但是在业务上到底应该切到多深多厚，才能获取价值链上最大的利益呢？

广宇昊：人是健忘的，两三年前大家不知道大数据如何落地，但是并没有过太久就不一样了。我们公司是2013年成立的，有投资人说我们是咨询公司、营销公司、SaaS公司，其实我们是大数据公司。回过头来想一想，其实这些恰恰是大数据更深层次的应用。

我认为数据的价值无法估量，我们应该尽可能地往深处挖。一开始大家说大数据公司的时候，只认为是做数据粗加工的，例如，把数据做粗加工写一个数据报告，这对产业、社会产生的影响力非常有限。

相信在座的都会想方设法地把数据进行深加工，我常说数据就像石油、天然气，我们是挖掘机，把数据采出来了，同时，我们还要将数据加工成企业能够利用的燃料，我们应该思考这些“石油”能不能发电，能不能造92、95号汽油，甚至能不能做一个矿场挖挖矿。只有做到这一步，大数据产业才能真正起来。

姜燕北：我接着回答这个问题，大家说大数据像石油，我觉得有点低估了它的价值。石油存在在那里，挖出来可以直接加工使用。AI公司在创造新数据，原来大数据AI没有火的时候我们就在创造新的大数据，有这个服务就有这个数据，没有这个服务就没有这个数据，数据是被制造出来的。

在我看来大数据一定要做深，深度最好是在最前端，在产生端。真正的数据拥有者，在普通用户端，他们每天都在打电话，这个数据对单个用户来讲没有价值，但当数据拥有者同意把数据汇集到我们这里再使用我们的服务时，他们的数据可以反过来提升他们自己的用户体验。这时候接到陌生电话就可以知道是什么商家，这个过程当中，数据真正发挥价值。原先是石油变垃圾，现在是垃圾变成了石油，这才是我觉得有价值的点。

汤鹏：我非常同意燕北的理论，在我看来我们经常听到有人说移动互联网的红利已经被吃完了，下半场开始了。我反而觉得现在才是数据红利刚刚开始的阶段，从我们自己来说，服务中小企业的保险、互联网碎片化保险，会发现原有传统的中小企业的数据，这些企业主，甚至企业负责人，没有任何的关注度和敏感度，当我们输出、通过数据帮助他们做保险，提升他们的收入，降低他们的风险的时候，他们真正会感觉到数据价值。我在创立易到之前在阿里巴巴工作了七年，负责淘宝旅行，像BAT这样的大公司已经把大数据挖掘用到了极致。

最近经常看关于隐私大数据的讨论，我认为线下的这些企业主，线下流量、线下场景反而是之前被大大忽略的部分，真正的数据红利一定是从中小企业自带而来的，我们保险是横向切入到某一个场景里的一种方式。但是接着你要在生态里如何通过数据帮助所服务的中小企业，让他们有更高的收入，不仅仅靠销售，甚至到凭借服务如何提高用户的日常访问量，包括线下到店访问量往往都依托于大数据，切进中小企业是第一步，接下来应该在生态里扎根。

圆桌对话丨大数据的机遇与挑战——从场景应用与产业深度谈起

梁隽樟：大家谈数据可能对个人数据谈得更多一些，三位做企业服务，你们怎么理解大数据如何真正服务好企业，它在其中究竟发挥多大的价值？

广宇昊：大数据在从业者看来大部分应用是2B的，有很大一部分工作是帮助企业提升效益，这件事大家千万不要忽略，虽然2C的也有，但创业者大部分是在2B端。

我们做线下大数据为什么选择B端切入？非常容易理解，线下实体企业的体量非常庞大，但是效率低、太分散，每天店里人来人往，企业不知道来的是谁？不知道谁在跟自己互动？甚至顾客买了东西，企业也不知道怎么再跟他联系。

借助一些新的数据技术、分析技术，这些问题都能够解决，通过和产业进行深度结合之后，能帮助B端用户做营销、SaaS等各种各样的服务，真正帮助他们提升效率。这是现在整个大数据产业非常关键的一点，我们在谈到对C端提供各种各样服务的同时，千万别忘记我们有那么多中小企业，他们创造了60%的GDP，80%的就业岗位，但他们的效率真的有待提高，他们急需数据。这就是我们创业者能够去做的事情，在我看来，前面是一马平川，至少在企业端是没有障碍的，我觉得这是一个非常好的机会。

梁隽樟：借你提的问题，问一下燕北，大家谈数据安全相关的问题，我知道你在这方面有非常多的思考和实践，那么数据在个人安全保护上能发挥多大的作用呢？

姜燕北：最近大家谈数据变色，其实总是在思考一个维度，大数据危害了个人什么利益？但是其实很少去关注另外一个完全相反的问题，大数据可以为用户提供什么样的帮助？

结合刚才的问题，为什么用户同意将数据拿出来汇集起来，因为真的可以帮用户解决一些问题。比如我们做的电话号码识别问题，怎么让号码识别更准确，个人使用号码识别所产生的数据对他帮助极大，用我们服务的用户越多，那么号码识别就越准确，用户信息的保护能力越强，用户的使用体验才会越好。这才是让用户真正愿意使用一个产品关键点。大数据公司应该多去思考这一点，以数据让用户受益，这样用户才会同意将数据交给你用，才会给你的公司建立数据壁垒。

圆桌对话丨大数据的机遇与挑战——从场景应用与产业深度谈起

梁隽樟：因为汤鹏总从互联网到保险行业再创业，你是怎么看数据对于保险行业带来的变化？

汤鹏：我们说大数据的应用通常在关于下游怎么提高效率，提高服务。我所在的保险行业就比较有意思，大数据甚至可以倒推行业进步。记得我们有一个加盟伙伴，他分享说之前保险公司如何测算一个人、或一个物品的保费？举个例子，如果拿一份既有的数据指南来看，显然数据已经是滞后的，但保险遵循“大数法则”，如果统计没有做到那么及时，没有实效的数据更新，都是按照历史数据去测算，那这显然已经跟不上时代的发展。

最近行业反而在引入一些大数据实时精算的方法，来提高保费计算量，大数据推动了客户对接进展，也推动了整个行业的进展，这是非常棒的过程。

梁隽樟：感谢几位在台上分享，谢谢。

正文到此结束