數(shù)據(jù)“躍動(dòng)”，“新”力量重塑商業(yè)格局
原創(chuàng) 作者：朱耘 /
發(fā)布時(shí)間：2024-10-08/
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文｜朱耘
數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)已成為關(guān)鍵的生產(chǎn)要素，不斷催生出新的商業(yè)模式和豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，它打破了傳統(tǒng)的商業(yè)邊界，重塑著產(chǎn)業(yè)格局。從精準(zhǔn)營(yíng)銷到個(gè)性化定制服務(wù)，從智能供應(yīng)鏈管理到金融科技創(chuàng)新，數(shù)據(jù)的力量無(wú)處不在。企業(yè)通過(guò)挖掘和分析海量數(shù)據(jù)，能夠更準(zhǔn)確地洞察消費(fèi)者需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提高運(yùn)營(yíng)效率，開(kāi)拓新的市場(chǎng)空間。可以說(shuō)，誰(shuí)能更好地駕馭數(shù)據(jù)，誰(shuí)就能夠在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中搶占先機(jī)，引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展的潮流。
盡管數(shù)據(jù)已成為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，但企業(yè)在數(shù)據(jù)資產(chǎn)如何入表，如何保證數(shù)據(jù)安全與合規(guī)的情況下，更好地發(fā)揮數(shù)據(jù)要素的乘數(shù)效應(yīng)，依然有很多問(wèn)題亟待解決。在2024年9月13日中經(jīng)傳媒智庫(kù)舉辦的“發(fā)掘數(shù)據(jù)新力量”閉門(mén)會(huì)（以下簡(jiǎn)稱“數(shù)據(jù)閉門(mén)會(huì)”）上，與會(huì)人員共同探討了當(dāng)前數(shù)據(jù)應(yīng)用所展現(xiàn)的可見(jiàn)商業(yè)場(chǎng)景及數(shù)據(jù)治理、合規(guī)方面面臨的問(wèn)題。
數(shù)據(jù)應(yīng)用新場(chǎng)景
毋庸置疑，我們已邁入了數(shù)字化的新時(shí)代，數(shù)據(jù)不僅是資源，更是生產(chǎn)要素。《數(shù)字化賦能高質(zhì)量發(fā)展》主編、著名數(shù)字化專家賴家材認(rèn)為，數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)我們提出的首要挑戰(zhàn)是要建立“數(shù)據(jù)思維”。牛頓的經(jīng)典力學(xué)純粹是理論研究，到了愛(ài)迪生時(shí)代，做科學(xué)研究采取的方法是“科學(xué)實(shí)驗(yàn)”，提出假設(shè)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)嘗試和驗(yàn)證。而在今天的數(shù)據(jù)時(shí)代，所謂數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，即通過(guò)大量的數(shù)據(jù)在一起，做關(guān)聯(lián)性判斷。
在營(yíng)銷界，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)有個(gè)經(jīng)典案例——啤酒與尿不濕效應(yīng)，沃爾瑪經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析與消費(fèi)者洞察發(fā)現(xiàn)，尿不濕與啤酒總出現(xiàn)在一張購(gòu)物單上，原來(lái)是男性顧客給孩子買(mǎi)尿不濕時(shí)總會(huì)買(mǎi)啤酒，于是沃爾瑪就在尿不濕的貨架旁邊擺上啤酒，在便利消費(fèi)者的同時(shí)增加啤酒的銷量。
在數(shù)字化浪潮的推動(dòng)下，數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景正不斷拓展和創(chuàng)新。北京師范大學(xué)法學(xué)院博士生導(dǎo)師吳沈括認(rèn)為，單就數(shù)據(jù)談數(shù)據(jù)，或者只談數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，不具有可持續(xù)性，必須跟實(shí)際的場(chǎng)景、業(yè)務(wù)相結(jié)合，即所謂發(fā)揮數(shù)據(jù)的“乘數(shù)效應(yīng)”。白海科技首席增長(zhǎng)官洪磊也坦言，數(shù)據(jù)本身創(chuàng)造不出商業(yè)模式，不帶來(lái)新的價(jià)值，但可以通過(guò)數(shù)據(jù)做優(yōu)化，提升效率，變相優(yōu)化商業(yè)模式與商業(yè)結(jié)構(gòu)。
北京國(guó)信鈞元科技有限公司常務(wù)副總經(jīng)理王杰偉正在做與數(shù)字鄉(xiāng)村領(lǐng)域相關(guān)的工作，并提出了“DOD模式”，即以鄉(xiāng)村數(shù)據(jù)要素增值為導(dǎo)向的數(shù)字鄉(xiāng)村建運(yùn)一體模式。
2023年，國(guó)信鈞元在為安徽某縣做數(shù)據(jù)鄉(xiāng)村建設(shè)時(shí)，幫助相關(guān)縣設(shè)計(jì)發(fā)行了一筆專項(xiàng)債，該專項(xiàng)債還款測(cè)算中，43%用的是數(shù)據(jù)資產(chǎn)，這其中包括了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)、服務(wù)收益、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化等。“數(shù)據(jù)跟行業(yè)結(jié)合，需要找到跟行業(yè)有真正結(jié)合的點(diǎn)。”王杰偉說(shuō)。
說(shuō)起數(shù)據(jù)的應(yīng)用，就不得不提大模型。當(dāng)ChatGPT橫空出世，引發(fā)了全球范圍內(nèi)對(duì)大模型的高度關(guān)注和熱烈討論，國(guó)內(nèi)也掀起了一場(chǎng)“百模大戰(zhàn)”，這使得業(yè)內(nèi)有這樣一種聲音：通用大模型所需要的數(shù)據(jù)將嚴(yán)重不足。平安科技前沿技術(shù)部門(mén)負(fù)責(zé)人王磊認(rèn)為，在大模型技術(shù)差距方面，只要最新技術(shù)思路保持有跡可循，中國(guó)和美國(guó)的差距也就是一年左右的時(shí)間，各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在“卷”大模型，在其看來(lái)沒(méi)有太多的商業(yè)機(jī)會(huì)，巨頭的“廝殺”最終活下來(lái)也就1—3個(gè)，而機(jī)會(huì)在垂直大模型領(lǐng)域，即在原來(lái)自有產(chǎn)品基礎(chǔ)上加大模型，形成更具競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品，未來(lái)將有更大的商業(yè)機(jī)會(huì)。王磊認(rèn)為，國(guó)外的微軟、國(guó)內(nèi)的美圖、金山辦公等就是沿著這條路在走，在原有產(chǎn)品的基礎(chǔ)上增加了大模型，使產(chǎn)品體驗(yàn)發(fā)生了顯著甚至顛覆式的變化，客戶黏性增強(qiáng)，有的產(chǎn)品甚至將付費(fèi)模式由原來(lái)的授權(quán)模式變?yōu)榱擞嗛喣Ｊ健?/span>
王磊說(shuō)，2023年年中，平安集團(tuán)的客服升級(jí)為大模型加持的智能客服，運(yùn)營(yíng)一年多來(lái)，有較多改善，其中一點(diǎn)是轉(zhuǎn)人工的比例明顯下降。中國(guó)平安年報(bào)顯示，當(dāng)前80%的客服電話都由機(jī)器人完成，降本提效明顯。
北京金杜律師師傅所合伙人吳涵認(rèn)為，目前各垂直領(lǐng)域亟需“行業(yè)知識(shí)圖譜”，這是人類組織總結(jié)出的行業(yè)規(guī)則、規(guī)律與評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，需要“專家系統(tǒng)+大模型”，而專家系統(tǒng)應(yīng)該是所有垂類模型的“底座”，這才能減少所有需要由“人工審核”造成的龐大工作量。
優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)即競(jìng)爭(zhēng)力
在數(shù)據(jù)新場(chǎng)景的不斷拓展中，數(shù)據(jù)與實(shí)際業(yè)務(wù)結(jié)合帶來(lái)了諸多的創(chuàng)新與變革，在此過(guò)程中，數(shù)據(jù)不僅僅是一種資源，更是企業(yè)在激烈市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出的關(guān)鍵。
投資機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)人劉振龍也認(rèn)為，未來(lái)在行業(yè)（垂直）領(lǐng)域，大模型將展現(xiàn)出顯著的商業(yè)機(jī)會(huì)。對(duì)于真正有行業(yè)資源、行業(yè)數(shù)據(jù)的大模型，其優(yōu)勢(shì)和價(jià)值在現(xiàn)階段表現(xiàn)明顯。比如一家數(shù)據(jù)公司擁有中國(guó)運(yùn)營(yíng)新能源車輛（僅限于運(yùn)營(yíng)車輛，如公交車、網(wǎng)約車等）的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，點(diǎn)開(kāi)系統(tǒng)可以查看一輛車的車牌號(hào)、所在位置、電池狀態(tài)、電池使用年限、電池電量等信息。這些數(shù)據(jù)具有獨(dú)特性，對(duì)保險(xiǎn)公司而言，非常有價(jià)值。
當(dāng)前新能源汽車的保險(xiǎn)費(fèi)用相對(duì)較貴，用戶購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)時(shí)，保險(xiǎn)公司并不了解電池的狀態(tài)及是否存在隱患。不過(guò)，對(duì)于那些擁有全部運(yùn)營(yíng)電動(dòng)車數(shù)據(jù)的企業(yè)而言，也需要通過(guò)合作機(jī)構(gòu)，真正運(yùn)營(yíng)好這些數(shù)據(jù)，以突顯其數(shù)據(jù)價(jià)值。
“整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，已經(jīng)把數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)做到了極致，反而是垂直領(lǐng)域里的數(shù)據(jù)，本身并不在互聯(lián)網(wǎng)上。”洪磊認(rèn)為，今天數(shù)據(jù)要素最熱的領(lǐng)域，恰恰是原來(lái)并沒(méi)有那么多數(shù)據(jù)化與信息化的領(lǐng)域，數(shù)據(jù)賦予了極大地提高效率的可能性。過(guò)去互聯(lián)網(wǎng)通過(guò)數(shù)據(jù)，全部是“流量變現(xiàn)”的模式，而現(xiàn)在數(shù)據(jù)結(jié)合人工智能，提升了工作效率，這就是數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素與過(guò)去提及的大數(shù)據(jù)的本質(zhì)區(qū)別。
作為風(fēng)險(xiǎn)投資人，顏駿和他的團(tuán)隊(duì)對(duì)于當(dāng)前數(shù)據(jù)行業(yè)各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域逐一做了分析。數(shù)據(jù)行業(yè)各細(xì)分領(lǐng)域主要包括算力、算法、數(shù)據(jù)和場(chǎng)景應(yīng)用。他認(rèn)為，算力基本是巨頭玩家，集中度很高，小公司成功的機(jī)會(huì)很小，同時(shí)隨著算力價(jià)格的不斷降低，將成為數(shù)據(jù)領(lǐng)域的“基礎(chǔ)設(shè)施”，可以低成本使用；算法方面，多數(shù)企業(yè)是在開(kāi)源代碼的基礎(chǔ)上做調(diào)整，純技術(shù)理論上的精度差異，在實(shí)際應(yīng)用中差別不大；場(chǎng)景應(yīng)用，是能產(chǎn)生差異度的地方，而整個(gè)產(chǎn)業(yè)中，最核心的就是數(shù)據(jù)源，沒(méi)有優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，就沒(méi)法做出高質(zhì)量的場(chǎng)景應(yīng)用，所掌握數(shù)據(jù)的稀缺性成為很多創(chuàng)業(yè)公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
在數(shù)據(jù)領(lǐng)域，類似這樣的案例有很多。北大能源研究院電力組分析師汪若宇談到，在電力領(lǐng)域，目前國(guó)內(nèi)電站的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)往往都是不公開(kāi)的，但仍有國(guó)外網(wǎng)站借助衛(wèi)星數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)和公開(kāi)全球各大火電廠位置、裝機(jī)量等數(shù)據(jù)；新能源領(lǐng)域，仍然“靠天吃飯”，存在諸多不可預(yù)測(cè)性，大模型的應(yīng)用未來(lái)將非常廣泛。
數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展，會(huì)用到大量的電力，特別是大模型每推理一次，耗電量巨大。有數(shù)據(jù)顯示，一個(gè)擁有1760億參數(shù)的大模型，光是前期訓(xùn)練它，就得花掉43.3萬(wàn)度電，這相當(dāng)于大約2082個(gè)中國(guó)家庭（三口之家）一個(gè)月的用電量。
不僅是訓(xùn)練，應(yīng)用大模型，算力背后也對(duì)電力的使用提出了新的要求。一是應(yīng)對(duì)新能源發(fā)電不確定性。儲(chǔ)能產(chǎn)業(yè)是圍繞電力行業(yè)的一條新細(xì)分賽道，可利用算力加強(qiáng)響應(yīng)能力；二是應(yīng)對(duì)用電量不確定性。汪若宇坦言，當(dāng)前電力領(lǐng)域的預(yù)測(cè)與實(shí)際用電量存在一定的“脫節(jié)”問(wèn)題，需要更好地優(yōu)化相關(guān)預(yù)測(cè)模型。
數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的意義與價(jià)值
不言而喻，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)的重要資產(chǎn)，特別是在優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的當(dāng)下，如何有效管理和利用這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)，使其發(fā)揮最大價(jià)值，是企業(yè)面臨的關(guān)鍵問(wèn)題。其中數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表是一項(xiàng)重要的舉措。
事實(shí)上，有些企業(yè)擁有一定的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，為了產(chǎn)生新價(jià)值，需要從各個(gè)維度采集數(shù)據(jù)或購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)，以便產(chǎn)生新價(jià)值。為此，企業(yè)付出了相應(yīng)的成本，并產(chǎn)生預(yù)期收益價(jià)值，且可計(jì)量，這就屬于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的范疇（也屬于數(shù)據(jù)入表的范疇）。
北京國(guó)信鈞元科技有限公司將幫助企業(yè)梳理數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，總結(jié)為三件事：第一，幫助企業(yè)梳理從公司投入信息化開(kāi)始產(chǎn)生的數(shù)據(jù)值多少錢(qián)？數(shù)據(jù)資產(chǎn)有多少？第二，企業(yè)通過(guò)梳理數(shù)據(jù)了解業(yè)務(wù)，了解未來(lái)這些存量數(shù)據(jù)還能做什么事？第三，企業(yè)給數(shù)據(jù)做資產(chǎn)管理，助力企業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)能夠有效帶動(dòng)市場(chǎng)良性循環(huán)發(fā)展。
與會(huì)人士都認(rèn)為，盡管當(dāng)前數(shù)據(jù)很熱，所有人都意識(shí)到了數(shù)據(jù)有用，且目前已經(jīng)沉淀了大量的數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)有什么用，怎么用？依然需要進(jìn)一步思考。
而數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表不是終極目標(biāo)，通過(guò)入表實(shí)現(xiàn)作價(jià)，形成交易是數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的目標(biāo)。在數(shù)據(jù)交易實(shí)踐中，王杰偉發(fā)現(xiàn)，如果企業(yè)單純將自己的數(shù)據(jù)資產(chǎn)作價(jià)，放到交易所或市場(chǎng)中尋找買(mǎi)家，完全沒(méi)有市場(chǎng)。但是從需求出發(fā)，比如A公司擁有大量的數(shù)據(jù)，同時(shí)在市場(chǎng)上找到了另外幾家企業(yè)的數(shù)據(jù)，幾方數(shù)據(jù)聯(lián)合起來(lái)產(chǎn)生更大的收益，這樣才有可能產(chǎn)生交易與收益。
數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表，首先要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行登記與確權(quán)，吳沈括認(rèn)為其意義在于，一是證明數(shù)據(jù)所屬權(quán)；二是具有程序價(jià)值，在訴訟中作為證據(jù)；三是登記后使得該數(shù)據(jù)具有排他性。如果把數(shù)據(jù)資產(chǎn)跟房屋資產(chǎn)做對(duì)比會(huì)發(fā)現(xiàn)，房屋資產(chǎn)會(huì)在國(guó)家法定的登記機(jī)關(guān)登記注冊(cè)，但是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的登記，散落在各個(gè)地方，這是當(dāng)前數(shù)據(jù)行業(yè)一個(gè)普遍問(wèn)題。
同時(shí)，在企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的實(shí)踐過(guò)程中，需要追溯數(shù)據(jù)源頭，但往往存在確權(quán)不明、合規(guī)不明等問(wèn)題。吳涵認(rèn)為當(dāng)前數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的現(xiàn)狀看似很熱，實(shí)際真正入表的企業(yè)不多，入表的價(jià)值也遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于人們的期待，且容易產(chǎn)生泡沫。劉振龍認(rèn)為，相較于非上市公司，上市公司對(duì)于合規(guī)、監(jiān)管的要求更為嚴(yán)格，在數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表方面，應(yīng)該率先建立相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)。
為便利數(shù)據(jù)交易，全國(guó)成立了諸多的數(shù)據(jù)交易所，但目前沒(méi)有相關(guān)行政命令或法規(guī)要求交易必須場(chǎng)內(nèi)完成，因此，數(shù)據(jù)交易場(chǎng)內(nèi)與場(chǎng)外同時(shí)存在，這使得國(guó)內(nèi)各大數(shù)據(jù)交易所運(yùn)營(yíng)存在挑戰(zhàn)。
數(shù)據(jù)治理
吳沈括將2019年定義為數(shù)據(jù)領(lǐng)域具有戰(zhàn)略意義的一個(gè)年份。這一年，全行業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)有了全新的認(rèn)知，特別是在人工智能語(yǔ)境下，數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)等問(wèn)題的重要性，被提升到了關(guān)系國(guó)家未來(lái)發(fā)展及重塑國(guó)際格局的重要高度。
數(shù)據(jù)要素固然重要，但是對(duì)于多數(shù)企業(yè)用戶來(lái)講，數(shù)據(jù)安全問(wèn)題還是讓企業(yè)非常擔(dān)心，因?yàn)閿?shù)據(jù)的特點(diǎn)是“易復(fù)制性”。吳沈括觀察到，目前大部分企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)合規(guī)工作做得不錯(cuò)，或者說(shuō)有意識(shí)保護(hù)數(shù)據(jù)安全。但是，當(dāng)數(shù)據(jù)走向市場(chǎng)，包括上下游企業(yè)，如何能夠得到有效的責(zé)任機(jī)制設(shè)計(jì)，是當(dāng)前一個(gè)較大的挑戰(zhàn)。
從數(shù)據(jù)的歸屬來(lái)看，目前大體分為三類，即公共數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)和個(gè)人數(shù)據(jù)。當(dāng)前在所屬權(quán)上爭(zhēng)議較大，但應(yīng)用廣泛的數(shù)據(jù)是個(gè)人數(shù)據(jù)，如何授權(quán)及保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)不被濫用，考驗(yàn)著數(shù)據(jù)生產(chǎn)方、使用方及監(jiān)管部門(mén)的智慧。以患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)為例，該數(shù)據(jù)屬于患者本人，如何使用歸患者本人支配。但是某醫(yī)院所有使用了B超檢查產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，可否用于醫(yī)療研究，在法律層面至今存在爭(zhēng)議。金杜律師事務(wù)所曾嘗試?yán)脜^(qū)塊鏈技術(shù)解決，即建立一個(gè)平臺(tái)，將相關(guān)數(shù)據(jù)投入到該平臺(tái)，當(dāng)其他用戶通過(guò)平臺(tái)使用了相關(guān)個(gè)人數(shù)據(jù)，個(gè)人可以從中獲得相應(yīng)的代幣，該代幣僅用來(lái)兌換醫(yī)療領(lǐng)域的相關(guān)服務(wù)，比如減少排隊(duì)等候時(shí)間等。
吳沈括提出，做任何的大模型，AI Agent首先要從產(chǎn)業(yè)安全和意識(shí)形態(tài)安全的角度出發(fā)來(lái)統(tǒng)籌設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)路徑，即思考根本性的問(wèn)題：AI要完成一個(gè)什么樣的目標(biāo)，它的價(jià)值到底是什么？此問(wèn)題當(dāng)前是“見(jiàn)仁見(jiàn)智”，凝聚共識(shí)是當(dāng)前一個(gè)非常大的挑戰(zhàn)。
事實(shí)上，通用模型在意識(shí)形態(tài)領(lǐng)域可能出現(xiàn)“不安全”的問(wèn)題，得到了諸位專家的共識(shí)，并且這也是監(jiān)管的一個(gè)難點(diǎn)。如果在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，出現(xiàn)不當(dāng)信息、言論等，監(jiān)管部門(mén)可以立即責(zé)令下架，但通用模型或AI Agent出現(xiàn)類似問(wèn)題，不可能采取下架措施，因?yàn)樗械膽?yīng)用都融入其中，下架后無(wú)法使用。正所謂技術(shù)發(fā)展得太快，使得我們決策的時(shí)候，不能像以前那樣，讓新事物“先飛一會(huì)兒”，現(xiàn)在需要對(duì)監(jiān)管、治理等做及時(shí)更新。
在數(shù)據(jù)重塑商業(yè)格局的當(dāng)下，與會(huì)專家們看到了數(shù)據(jù)帶來(lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。然而，數(shù)據(jù)的故事遠(yuǎn)未結(jié)束，數(shù)據(jù)的潛力也遠(yuǎn)未被充分挖掘。未來(lái)，數(shù)據(jù)在應(yīng)用領(lǐng)域、數(shù)據(jù)安全與治理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值挖掘等方面，仍有諸多問(wèn)題值得深入探討。《商學(xué)院》雜志將持續(xù)關(guān)注數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展動(dòng)態(tài)。
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