大數據與商業(yè)價值之間，僅有一個數據機器人的距離

互聯網IDC圈6月16日報道，如果說“大數據”是當今商業(yè)社會最熱門的話題之一，相信沒有人會反對。從商業(yè)大佬的戰(zhàn)略布局，到科技大牛的科普分享，再到數據科學家、數據專家及數據工程師等職位的大量涌現，大數據的風頭一起，短短數年間，已經發(fā)展得勢不可擋。《失控》的作者凱文凱利（Kevin Kelly）曾預言：“未來一切的生意都是數據的生意?！?/p>

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然而在大數據概念似乎與每個公司乃至每個人都緊密相關的今日，如果有人問大數據到底是什么？怎樣才能讓大數據為我創(chuàng)造實實在在的價值？大部分時候，你所得到的答案或者艱澀難懂，或者虛無縹緲，比如說3V（Volume（容量）、Velocity（速度）和Variety（多樣性）），甚至是5V （再加上Veracity（真實性）和Value（價值）），又或者“結構化數據”和“半結構化數據”。上到天體太空，下到海底勘探，大到教育文化，小到細胞DNA，總有一款可以迷惑你。

或許真相是，想在在大數據時代乘風破浪勇奪先機，你根本不需要知道這些。中國有句老話，術業(yè)有專攻。從大數據到商業(yè)價值，你需要的只是根據業(yè)務經驗提出需求和目標，其他的一切都可以交給數據機器人來搞定。

聽起來像是一個神話？其實這一切已經在發(fā)生。

“讓天下沒有難用的數據，讓人人都可以成為數據科學家。”是桃樹科技創(chuàng)始人最初的理想。桃樹科技起源于2015年，其創(chuàng)始人楊滔和汪秦宇均為海歸博士，在美中兩國頂級互聯網及金融公司具有資深的大數據技術和管理經驗，因為看準了大數據領域全自動建模預測這一趨勢，毅然放棄穩(wěn)定高薪的大公司職位，轉而投身創(chuàng)業(yè)這一荊棘艱險之旅。

如前文提到，大數據似乎可以在各個領域落地，但是能真正產生爆發(fā)效應的領域卻并不多。根據多年的大數據應用經驗，桃樹選擇了金融和電商大數據應用為公司起步的切入點。在金融領域，數據應用的需求屬于剛需。尤其銀行對貸款客戶信用的評估關系到銀行壞賬率的比例。在電商領域，大數據應用可以產生規(guī)模化效應，形成數據積累的閉環(huán)，最終帶動流量的獲取。

信用風險評估機器人：CAN

“極客看什么不順眼，就自己動手做一個?！币詳祿O客自詡的楊滔這樣說，“大數據應用的廣泛訴求，就是輸入數據，輸出結果?！庇谑撬麆?chuàng)造了第一個數據機器人CAN。CAN是一個專門應用于金融行業(yè)的風險評估機器人。在以民生銀行為代表的多家知名銀行和互聯網金融機構中，都已經存在CAN的身影。當你給這臺機器輸入散落在各個角落的原始數據，它便如同一匹永不疲憊的戰(zhàn)馬夜以繼日地飛奔，輸出銀行/p2p中申請貸款客戶的信用打分及每個客戶的風險點。這臺機器，可以提早發(fā)現這些金融機構貸款業(yè)務中90%以上的貸款壞賬，并且可以提早預測客戶是否逾期歸還貸款，預測準確率均在80%以上。傳統的銀行風險建模一般一個數據團隊工作3到6個月，而CAN只需要3天。

無論是數據的清洗整理，還是算法的復雜處理，都是CAN的內在機制。對于銀行客戶經理，CAN提供的數據結果無比簡單——客戶經理負責客戶的信用風險打分及對應的風險因子。CAN建立了這個數據提煉機制之后，自然把外部大量數據與內部數據動態(tài)整合，整合后的風險數據不僅包括客戶的基本信息、金融行為、動態(tài)還款行為，并且還包括客戶以及他的網絡關系對應的央行征信數據、法院工商數據、房產資產數據以及在P2P平臺上的貸款及表現數據等。從臟亂復雜的大數據到包含豐富預測信息的大數據，正是CAN的輸入和輸出。

當客戶經理負責客戶出現風險，他將第一時間獲得風險預警，并可以根據CAN輸出的風險因子去追蹤事實真相。對于銀行客戶經理，大數據經過CAN的處理，成為在他們日常業(yè)務流程中的“決策抓手”。大數據遠在天邊，也近在眼前。

商品銷量預測機器人：BOB

在CAN被多家銀行客戶高度認可之后，楊滔又帶領他的團隊開發(fā)了桃樹機器人工廠的第二個機器人BOB。BOB是一款選品機器人，它可以基于商品的行業(yè)、類目、關鍵字、款式、價格、產地和營銷渠道數據，預測商品在一定流量中，不同的場景、時間下，可獲得的成交額（或轉化率）。

電商運營的第一個環(huán)節(jié)就是選品。選品包括商品采購、營銷活動爆款篩洗、商品排序規(guī)則等。B2C選品好壞直接關系庫存積壓，電商平臺選品好壞直接關系流量分配機制，淘寶賣家如果無法打造爆款根本獲得不到流量，導購網站其實也就是一個選品系統。傳統電商選品主要依賴行業(yè)經驗，運營人員通過對不同行業(yè)的經驗來判斷什么商品會賣得好。這種運營方式的局限在于難以規(guī)?；⑶疫€有腐敗可能性。并且，在互聯網上，所有商品信息都不是孤立的，消費者往往會比價，從多個電商平臺找到性價比最優(yōu)的商品。因此，綜合電商自身與外部數據的選品，才有可能滿足消費者需求。

選品機器人BOB的誕生，直擊電商行業(yè)發(fā)展的基礎痛點：1. 商家面對十幾億海量商品，不知如何選則適合自己平臺的客群的商品； 2. 除了淘寶京東這樣的大型平臺，一般的中小電商迷失在海量數據中，缺乏利用數據幫助運營的知識。這些中小電商，在互聯網時代依舊依賴傳統的人工經驗判斷來進行決策，效率低下；3. 電商數據應用的技術門檻極高，商家面臨大量非結構化文本數據，圖像數據，中小賣家卻往往沒有能力建立數據科學團隊，無法充分利用大數據幫助決策。

這一切問題，BOB都可以全自動化的解決。BOB起源于利用機器學習技術建立大規(guī)模商品銷量預測模型。此模型成功幫助電商巨頭淘寶旗下的聚劃算平臺實現數據化運營，挖掘爆款，提升運營效率80%，提升銷售額235%。桃樹科技成立的短短數月間，已經與多家電商網站展開洽談，并與新興電商網站街蜜以及風趣海淘簽署了服務協議。

桃樹的夢想，是讓天下沒有難用的數據，讓人人都可以成為數據科學家。

在執(zhí)著追尋這個夢想的路上，楊滔帶領著他的團隊不斷壯大著他們的機器人工廠，這些機器人個個武藝高超，兼?zhèn)鋸臄祿醋詣忧逑磾祿?，抽取特征，并自動學習、預測、解釋及強化自我的能力。它們內置了世界頂級數據科學家的智慧精華，擁有讓數據價值大化的計算程序，可以模擬數據科學家工作流，肩負著將各行各業(yè)的大數據高效率轉化為商業(yè)價值的使命。

阿姆斯特朗踏上月球時曾經說過：“這是一個人的一小步，卻是人類的一大步?！比缃瘢祟悜{著對知識無窮盡的渴望與狂熱，已經邁出了一步又一步。

楊滔說：“大數據的0到1，其實就是人的99到100?！?/p>

標題名稱：大數據與商業(yè)價值之間，僅有一個數據機器人的距離
文章URL：http://www.muchs.cn/article2/sohioc.html

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