大家好，我今天的分享主题是《大数据行业应用趋势与挑战》。

虽然我们经常说大数据，但还有很多人对大数据和信息之间的关系并不清楚。那么，数据与信息的差别在哪里？

对于数据，用的人越多，产生的数据量越大，价值就会越高。而信息一旦被知晓之后，信息就失去了价值。这是数据与信息的大差别。信息存储数据，但是信息不等于数据。

一、信息时代的产生及特征

从信息的角度来看，大数据行业也归类于信息革命，大数据已经进入了第二次信息革命。而第一次信息革命是从计算机开始的。

1.第一次信息革命

大型机时代：上世纪60年代，中国研究原子弹时，中国的国防科工委（中国科学院）应该就有一台大型机。这时的数据较为集中。

PC时代：到了90年代，Windows操作系统出现，个人有了自己的电脑。数据都在个人电脑里面，所以 PC时代的数据比较分散；

互联网时代：有了互联网之后，数据才真正流动起来，开始共享开放。

我们把大型机、PC和互联网这三个时代统称为第一次信息革命。有了互联网之后，随着3G、4G技术的大规模应用，数据作为能源也有了生产力，我们把它称之为第二次信息革命，也叫DT时代，就是Datatechnology（数据科技）或Data time（数据时代）。

2.技术驱动商业

DT时代和IT时代（互联网时代）有所不同，IT时代是对数据进行分享和流转，而DT时代把数据作为能源、作为生产力，激发出新的生产力。

举个例子，腾讯金融上线了一个类似于支付宝的芝麻信用分体系——微信支付分，腾讯金融基于用户的微信使用数据来确定腾讯的信用分数，然后产生一个匹配于用户的金融方案或授信额度。

而支付宝更早一些做了这方面的尝试，但它的初衷并不是做金融方案，而是解决淘宝的交易安全问题。因为随着淘宝的交易量越来越大，支付量也越来越多，沉淀下来的数据就会越大。

其实，支付宝主要的作用是数据交换。无论在淘宝上买东西，还是用支付宝进行支付，实质是支付宝的数据和商家之间数据进行交换，双方再和各自的银行进行结算。这样的数据交换形式是互联网金融最早的模式，通过数据交换完成支付的场景。

交付场景沉淀了大量的交易行为数据，这些数据可以衍生出新的金融产品。比如支付宝产生了余额宝等产品。

基于数据交换的基础衍生出新的金融产品，才能称之为互联网金融。数据激发出了新的金融生产力，每时每刻都在产生海量的支付数据，而支撑海量数据的基础是云计算。

在国内，比较优秀的云计算企业有阿里巴巴、腾讯、华为和百度。云计算带来的数据的运算、储存的能力越来越大。

在这种发展趋势下，云计算将会成为像电能一样的基础设施。水电煤气属于传统能源，而数据将会成为新能源。以数据为基础衍生出新产品，才是真正的DT时代，云计算将会是它（DT时代）的基础设施。

中国已经走在第二次信息革命或DT时代的前列。现在中国的云计算、大数据、移动互联网、人工智能、区块链、无人驾驶、3D打印等技术，不一定是最先进的，但一直都在不断地前行。

比如说，中国的移动支付全球领先，而美国还在用现金、信用卡结算，移动支付比较落后。

为什么美国的移动支付会落后于中国呢？因为美国3G、4G基站量没有中国的多，而且信号差，导致美国的移动支付能力不足。

另外一个原因是美国的信用卡体系非常发达，去超市买个几美金的东西都可以刷信用卡。而信用卡支付基于电话线基础，相对美国手机移动支付信号稳定。

3.技术拓展商业的边界

DT时代，数据即资源和能源，云计算即公共服务设施，互联网即基础设施。

从2019开始，中国真正进入5G商用。据了解，2020年，中国大部分地级市的核心地区都会开通5G信号，这是个巨大的机会。

说了这么多，其实我想强调的是：现在中国互联网的基础设施，大数据的基础设施非常先进，关键是我们的思想要进行调整。

我一直认为大数据时代很早就有了，只不过现在叫大数据。其实每个人都有数据思维，古今中外都有大数据思维，历史上出现过很多这样的现象。

例子1：节气

在中国，农业应用的大数据最多的是节气，这是老祖宗留下的智慧。杭州最有名气农产品就是龙井茶，龙井茶好的品种是明前茶。明前茶指的是清明前采摘下的龙井茶，因为清明前雨水饱满温度合适，虫叮蚊咬少，所以茶叶才好。

清明就是二十四节气之一。二十四节气是上古农耕文明的产物，农耕生产与大自然的节律息息相关，它是上古农民顺应农时，通过观察天体运行，认知一年的时候，气候，物候不同变化，在我看来，节气就是中国古代农耕文明的天时的大数据的记录。

例子2：黑人解放运动

美国早期也有大数据应用。比如，美国南北战争时期的黑人解放运动，林肯总统提出了“解放黑奴”。为什么这么做？

因为南北战争爆发之时，美国做了一个人口普查，发现南方的黑人比北方的黑人多很多。那如何赢得这场战争？

林肯总统非常智慧，他列了2点：

第一，增强本方军队的能力，而这需要黑人参加这次战争；

第二，破坏对方的经济（当时美国南方的种植劳动力大部分是黑人）。

所以，《解放黑人奴隶宣言》最核心的内容是：黑人只要参加美国北方的军队，战争结束之后就可以获得自由之身。一个人口普查的数据，让一个总统做出了正确的决策。

现在的数据不仅仅是数字，也不仅仅是交易的痕迹，而是人类在互联网上所有行为轨迹以黑洞的方式沉淀的东西，才能称之为大数据。它包括购买行为、物流、金融，也包括你每一次的点击行为、评论、点赞，还包括视频、照片。

二、云计算的发展和应用

1.阿里云计算中心及其作用

很多人问我，为什么双十一这么大的支付量，自己却没有感到卡顿？这得益于阿里巴巴的超强运算能力和几个巨大的数据中心。

大数据时代，大规模的数据爆发中有哪些重要的数据？我们现在生活中看到的大部分都是支付场景的一些数据应用，如人脸支付、脸部识别、声音识别、步态、瞳孔，包括红外线、DNA检测、指纹、掌纹等生物技术的数据也越来越大。

在数据量暴增的时候，云计算的支撑能力发展到了何种地步？阿里云从2009年2月份第一行飞天代码开始，到2018年4月份已经可以用8k的方式来进行直播。

2.阿里金融云的应用与作用

对于大数据，金融行业的应用相对较多。将近80%上市银行的数据储存运算开始上云，未来以数据为中心所产生的数据风控，其组织形态架构、核心技术的组成、传统组织架构，将会有一个巨大变化。

原来的银行是银行金融业，有银行、保险、证券、基金、租赁、保理等业务，未来就可能是交易银行、消费金融公司、直销银行、大数据征信、互联网证券、产业金融、互联网保险等等，它们都会基于数据的基础来进行应用。

网商银行的董事长（支付宝前董事长）胡晓明曾提出，未来每一家银行都是一家技术公司，而不是金融公司，是以金融为底层的技术公司。

因为现在要做普惠金融，靠的是数据风控，而不是传统的抵押式风控。

3.互联网金融的典型业务模式

提到互联网金融，大家一般会想到“P2P”。但“P2P”只是互联网金融业务模式中很小的一块，很多现有的“P2P”只用了互联集资，没有用互联数据进行数字风控，其实网络银行的业务模式非常多，包括：

支付：第三方支付融资：P2P借贷平台、众筹平台、网络资产交易平台、网络微贷投资理财：P2P借贷平台、众筹平台、网络资产交易平台、网络基金、网络证券、其他网络理财、财富管理风险管理：网络保险、网络征信其他：征信和互联网金融产品搜索引擎

我们可以发现，互联网金融做得好的公司，如腾讯和阿里巴巴。腾讯的财付通，阿里的支付宝，都是先做第三方支付，然后衍生出金融产品。

因为有了第三方支付，就能产生大量的支付数据。客户的购买数据、物流数据、交易数据等数据综合起来，能形成大量的数据风控，这才能提供没有抵押、没有担保、纯信用的贷款（消费类贷款）。花呗、借呗就是基于数据基础产生的金融产品。

4.人工智能将是金融行业的核心技术

对于未来的金融行业，从技术角度看，人工智能会成为核心。大数据作为基础资源，云计算作为基础设施，而区块链是一个机制，区块链通过云计算的大数据储存和读取，形成不对称加密，让我们的数据更安全。

有了大数据的能源基础，有了云计算的基础设施，有了区块链的基础机制，才能让人工智能真正发挥作用，真正展开大规模的人工智能的应用。

三、人工智能、区块链、大数据的应用场景

1.人工智能的金融应用场景

人工智能在金融领域当中有七大场景：智能支付、智能理赔、智能投顾、智能客服、智能营销、智能投研、智能风控。

智能支付应用了人工智能的脸部识别。现在的人工智能识别技术，在大部分银行的APP用了脸部识别作为转账时技术应用。

智能投顾就是智能投资经理、投资顾问。银行业和金融业很多时候是靠人分析数据，然后再做决策，这样的流程效率不高。未来，银行业和金融业可能用人工智能进行数据分析，人只做最后的决策。

智能客服主要是语音类的人工智能应用。比如我们经常接到的AI广告电话、营销电话。

2.区块链技术及应用

区块链简称BT ( Blockchain Technology)，也被称之为分布式账本技术，是一种互联网数据库技术，其特点是去中心化、公开透明，让每个人均可参与数据库记录。一般应用在数字货币、比特币、莱特币等。

在中国，没有央行背书的数字货币，我认为都是不合法的。中国现在也开始推行数字货币，农行、工行有央行背书。其实货币以什么样的形式出现并不重要，货币有石头，贝壳，金属，纸张等等各种形式，哪怕现在是互联网数字形式出现，最重要的是国家政府背书才是最重要，才可以是法定流通货币。

区块链在金融业的应用空间非常大，比如跨境金融结算，两个银行之间的数据交换，双方结算的数据可以核对，不被篡改。

区块链的技术会让数据更加完整，更加安全。区块链主要用了数据的分布式储存、点对点的机制共识、加密算法等技术来达成。

① 智能合约

未来，区块链可能更多应用在智能合约中。智能合约是基于这些可信的不可篡改的数据，可以自动化的执行一些预先定义好的规则和条款。

以保险为例，如果说每个人的信息(包括医疗信息和风险发生的信息)都是真实可信的，那就很容易在一些标准化的保险产品中，去进行自动化的理赔。

在保险公司的日常业务中，虽然交易不像银行和证券行业那样频繁，但是对可信数据的依赖是有增无减。

3.大数据的应用

① 个人征信

比如，支付宝的芝麻信用。芝麻信用分是基于历史信用、行为偏好、履约能力、身份特征、人脉关系五个维度的信息综合评估得出的分值,分值决定了花呗、借呗的贷款额度。

支付宝把用户的购买行为、履约能力、信用卡还账的能力和央行的数据连通以后，你的征信相对比较完整和闭环。借款还款、消费数据量越多越好，分数就会越高，额度就会越大。

② 智慧城市

比如，杭州城市智慧大脑。它包含城管系统、医疗系统、环境系统、智慧亚运、移动办事、信用系统、超级应用、区县中枢系统。

杭州城市数据大脑的构想是通过采集企业数据、公共数据、政务数据、互联网数据，形成城市算法服务平台、数据资源平台和计算资源平台，然后把算法资源和数据合成应用到各个方面。

智慧城市的基础是什么？

一套相对完整的技术体系，包括：互联网及其控制技术、物联网与传感网络技术、三网融合和信息交换技术、卫星定位及导航技术、云计算技术、监控和预警技术、能源技术（智能电网）、移动互联网技术、现代通讯、商务智能与数据分析、智能管理。

建造智慧城市的基础：建立数据中心，云计算应用，智慧终端设备（包括电脑、智能手机、银行设备、医疗行业的激光扫描设备）、数据采集方式和数据应用场景，这些东西形成了整个智慧城市的一个方案。

除此之外，智慧城市还要有完整的体系布局，包括：智慧物流体系、智慧制造（工业4.0）、智慧贸易体系、智慧能源应用体系（智能电网）、智慧公共服务、智慧社会管理体系、智慧交通体系、智慧健康保障体系、智慧安居服务体系和智慧文化服务体系。

这都是大数据在智慧城市中所建立的一些体系方式，未来政府的行政管理、公共安全、社会管理、医疗健康、教育、能源、水务、交通、环境、智能建筑规划等等都会以数据为基础，衍生出应用场景。

③ 医疗体系

在这个架构中，最值得一提的是医疗体系。如果全国的医疗器械可以通过流行病的数据趋势提前预警，未来，再遇到类似新冠肺炎的疾病发生时，我们就可以提前或尽早控制，降低损失。

大数据对医疗系统有非常重要的应用，以后我们可以通过支付宝挂号，所有的体检数据、报告都可以找到。但这种方式现在很难，因为县级市的医院和省级的医院之间的数据大部分没有打通。

在这次疫情中，阿里达摩院用大数据、人工智能对疑似病例的分析。将原本需要数小时的疑似病例的基因检测缩短到半个小时。

除此之外，AI筛查辅助诊断系统也起到了较大的作用。原来的CT影像都需要有经验的医生一个一个看，效率不高。而这套识别筛选系统可以在20秒完成CT诊断，诊断准确率达到90%以上。

因为这次疫情，我们才发现这个技术非常重要，如果提前有这种意识，未来应对其它病毒或疾病可能更容易些。所以，数据收集和人工智能的应用是利在当代、功在千秋的好事。

四、大数据发展面临的挑战

以上这些技术的应用听起来非常美好，但在实践中还是有巨大的挑战。

第一，信息孤岛现象严重，数据资源质量普遍较差，数据共享、开放程度低。

比如，很多三级甲等医院的数据没有打通，小银行的分行和分行之间数据没有打通，大银行部门之间的数据没有打通。

第二，大数据水平不高，应用需求不清晰，应用模式不成熟，应用程度不深等问题。

第三，大数据产业的支撑体系尚不完善，相关法律法规、规范标准尚不健全。

第四，缺少熟悉大数据基础技术和业务应用的复合型人才。

比如，医疗行业有很多医学专家，但真正懂得医疗，又懂得应用大数据的人不多。

我的分享就到这里，谢谢大家！