讀<智能商業(yè)雙螺旋之二: 數(shù)據(jù)智能> 有感

中心思想

作者提出了一個(gè)大的命題: "無數(shù)據(jù), 不智能; 無智能, 不商業(yè)". 然后他將"數(shù)據(jù)智能融入具體商業(yè)"落地到 3 件具體的"抓手": 數(shù)據(jù)化, 算法化和產(chǎn)品化.

• 數(shù)據(jù)化是基礎(chǔ), 通過業(yè)務(wù)在線來實(shí)現(xiàn), 通過數(shù)據(jù)清洗找到真正有價(jià)值的數(shù)據(jù).
• 算法是數(shù)據(jù)的引擎, 用大白話來說, 算法就是把產(chǎn)品邏輯和市場(chǎng)機(jī)制變成概率論和數(shù)學(xué)方法, 追求大概率成功和大概率可靠.
• 產(chǎn)品化是數(shù)據(jù)智能和商業(yè)場(chǎng)景的最終載體, 將機(jī)器的結(jié)果給到用戶, 用戶的行為反饋給機(jī)器.

我的感受

說老實(shí)話，看完這篇文章，我有一種面臨職業(yè)迭代的緊張感。產(chǎn)品經(jīng)理是各家用戶體驗(yàn)和商業(yè)化的排頭兵，這個(gè)崗位經(jīng)過10年的發(fā)展，能力模型已經(jīng)非常成熟。 但是，在智能商業(yè)的時(shí)代下，它對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理提出了新的要求：你要具備和“智能商業(yè)“有關(guān)的能力，否則在下一個(gè)時(shí)代很可能喪失驅(qū)動(dòng)力。

摘要

前言

1. 無數(shù)據(jù), 不智能; 無智能, 不商業(yè). 人工智能是一場(chǎng)技術(shù)革命, 它必然會(huì)將越來越多的商業(yè)智能化.
2. 在我看來, 想把數(shù)據(jù)智能融入具體商業(yè), 要做好三件事: 數(shù)據(jù)化, 算法化和產(chǎn)品化.

數(shù)據(jù)化: 商業(yè)創(chuàng)新的基礎(chǔ)

1. 對(duì)于當(dāng)下的商業(yè)而言, 智能化指的是商業(yè)決策會(huì)越來越多地依賴機(jī)器學(xué)習(xí), 依賴人工智能. 機(jī)器將逐步取代人, 在越來越多的商業(yè)決策上扮演非常重要的角色, 它能取得的效果遠(yuǎn)超過今天人工運(yùn)作產(chǎn)生的效果.
2. 基于數(shù)據(jù)智能的商業(yè)必將超越 1913 年橫空出世的福特流水線, 給人類整體的生產(chǎn)力帶來一次根本性的巨大突破.
3. 如果我們更全面地檢視螞蟻小貸的業(yè)務(wù), 就會(huì)發(fā)現(xiàn)它做了 3 件關(guān)鍵的是: 特定商業(yè)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)化, 忠實(shí)于商業(yè)邏輯的算法及其迭代優(yōu)化, 以及將數(shù)據(jù)智能與商業(yè)場(chǎng)景無縫融合的產(chǎn)品. 這三件事會(huì)融匯貫通, 相互包含, 在反饋閉環(huán)中共同演化, 這是未來智能商業(yè)的樣貌.
   • 螞蟻小貸的算法工程師建立了三套機(jī)器學(xué)習(xí)的算法模型來處理這些海量數(shù)據(jù), 即償貸能力模型(相關(guān)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)), 償貸意愿模型(客戶風(fēng)險(xiǎn)偏好及信用度), 定價(jià)模型(價(jià)格偏好及策略), 給每位客戶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)和定價(jià).
   • 這個(gè)過程中, 客戶的數(shù)據(jù)越來越多, 數(shù)據(jù)維度越來越豐富, 參數(shù)越來越準(zhǔn)確, 算法模型越來越有效, 風(fēng)險(xiǎn)控制的成本越來越低, 信貸對(duì)象的體驗(yàn)越來越好, 覆蓋的貸款用戶也越來越廣. 整個(gè)業(yè)務(wù)進(jìn)入高速發(fā)展的正向循環(huán). 更重要的是, 這是一個(gè)基于數(shù)據(jù)和算法,且自動(dòng)的智能化用戶體驗(yàn)提升過程, 商業(yè)效率也得到了極大的提升.
4. 所謂數(shù)據(jù)化, 不僅包括客戶的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù), 還有更多維度的數(shù)據(jù)被記錄, 分析和融入, 構(gòu)成了客戶全方位的描摹.
5. "數(shù)據(jù)化"本質(zhì)上是將一種現(xiàn)象轉(zhuǎn)別為可量化形式的過程...互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)使我們終于可以低成本, 全方位地記錄數(shù)據(jù), 而只有我們擁有足夠大量, 足夠多維度的"大數(shù)據(jù)"時(shí), 才可能真正客觀, 真實(shí)而深刻地理解我們周遭的環(huán)境, 事物的本源及我們自己.
6. 有效的數(shù)據(jù)初始化是至關(guān)重要的第一步. 可以說, 沒有數(shù)據(jù)的初始化, 就沒有后續(xù)的商業(yè)創(chuàng)新. 而成本高昂的數(shù)據(jù)初始化工作能否創(chuàng)造巨大的客戶價(jià)值, 就成為當(dāng)下海量創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目能否存活立足的重要考驗(yàn). 企業(yè)家的創(chuàng)造性也將在這一領(lǐng)域大放異彩.

算法化: 智能商業(yè)的"引擎", 而非"工具"

1. 如果我們將數(shù)據(jù)看做是 DT時(shí)代的一桶高標(biāo)號(hào)汽油, 那么算法無疑就是這臺(tái)引擎. 只有算法才能讓數(shù)據(jù)中的能量得以完全噴發(fā)出來, 為智能商業(yè)這輛汽車推進(jìn)加速.
2. 在商業(yè)語境下, 算法就是一組反應(yīng)了產(chǎn)品邏輯和市場(chǎng)機(jī)制的計(jì)算指令的集合.
3. 算法是機(jī)器學(xué)習(xí)的核心, 笨機(jī)器用本辦法, 靠著算法的持續(xù)迭代優(yōu)化, 變得越來越聰明.
4. 機(jī)器學(xué)習(xí)的原始材料是數(shù)據(jù), 數(shù)據(jù)越多越好. 并且機(jī)器學(xué)習(xí)能夠克服各種復(fù)雜情況, 只要數(shù)據(jù)足夠豐富, 簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)算法可以輕松編寫百萬行長(zhǎng)的新算法, 工程師的工作輕松多了.
5. 數(shù)據(jù)時(shí)代的智能商業(yè)對(duì)算法提出了全新的要求: 算法的迭代方向, 參數(shù)工程等, 都必須與商業(yè)邏輯, 機(jī)制設(shè)計(jì), 甚至價(jià)值觀融合為一. 當(dāng)算法迭代優(yōu)化時(shí), 決定其方向的不僅是數(shù)據(jù)和機(jī)器本身的特定, 更包含了我們對(duì)商業(yè)本質(zhì)的理解, 對(duì)人性的洞察和對(duì)創(chuàng)造未來商業(yè)新樣貌的理想.
6. 這就是我們將算法成為智能商業(yè)的引擎而費(fèi)工具的關(guān)鍵理由, 它是智能的核心. 基于數(shù)據(jù)和算法, 完成機(jī)器學(xué)習(xí), 實(shí)現(xiàn)人工智能. 第三次工業(yè)革命發(fā)展到今天, 計(jì)算方法已經(jīng)產(chǎn)生了從量變到質(zhì)變的飛躍, 可以說是數(shù)據(jù)時(shí)代最根本的特征.

產(chǎn)品化: 數(shù)據(jù)智能和商業(yè)場(chǎng)景的最終載體

1. 其實(shí)人工智能只是人類的一個(gè)工具. 智能商業(yè)的核心就是能主動(dòng)地了解用戶, 通過學(xué)習(xí)不斷提升用戶體驗(yàn). 而真正把用戶, 數(shù)據(jù)和算法創(chuàng)造性地連接起來的是產(chǎn)品, 這也是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代特別強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品重要性的根本原因.

2. 產(chǎn)品和數(shù)據(jù), 算法的互補(bǔ)作用可以形象地比喻成"端+云". "端"就是產(chǎn)品, 是與用戶完成個(gè)性化, 實(shí)時(shí), 海量, 低成本互動(dòng)的端口. 它不僅直接完成用戶體驗(yàn), 同時(shí)使數(shù)據(jù)記錄和用戶反饋閉環(huán)得以發(fā)生, 和"云"互動(dòng); 而"云"則是數(shù)據(jù)聚合, 算法計(jì)算的平臺(tái), 它通過算法優(yōu)化, 更好地揣摩用戶需求, 提升用戶體驗(yàn). 作為端的產(chǎn)品, 具備以下三大關(guān)作用:

   • 產(chǎn)品設(shè)計(jì)直接影響用戶體驗(yàn)
   • 上傳: 將"端"的行為數(shù)據(jù)向"云"反饋
   • 下達(dá): 將"云"的數(shù)據(jù)智能傳遞到"端"

3. 上傳下達(dá), 雙管齊下, 數(shù)據(jù)閉環(huán)靠產(chǎn)品互動(dòng)實(shí)現(xiàn). 而產(chǎn)品體驗(yàn)依賴于數(shù)據(jù)智能, 數(shù)據(jù)和產(chǎn)品合二為一. 一切的數(shù)據(jù)智能體系, 都必須最終融合在功能直接, 交互友好, 價(jià)值明確的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品上, 其智能的價(jià)值才能真正的體現(xiàn)出來.

4. 互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品是一種包含了"云"的智能和"端"的體驗(yàn)的完整互聯(lián)網(wǎng)服務(wù), 它是數(shù)據(jù)智能和商業(yè)場(chǎng)景緊密融合的最終載體, 也必將取代營(yíng)銷, 成為商業(yè)運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵.

5. 智能商業(yè)的成功, 最關(guān)鍵的一步往往是一個(gè)極富想象力的創(chuàng)新產(chǎn)品: 針對(duì)某個(gè)用戶問題, 定義了全新的用戶體驗(yàn)方式, 同時(shí)啟動(dòng)了數(shù)據(jù)智能的引擎, 持續(xù)提升用戶體驗(yàn).

6. 數(shù)據(jù)化, 算法化加上產(chǎn)品化, 構(gòu)成了智能商業(yè)的三大基石.

7. 還有一樣?xùn)|西不可或缺----反饋閉環(huán)提升用戶體驗(yàn). 在反饋閉環(huán)中, 數(shù)據(jù)既是高速流動(dòng)的介質(zhì), 又持續(xù)增值; 算法即是推東反饋閉環(huán)運(yùn)轉(zhuǎn)的引擎, 又持續(xù)優(yōu)化; 產(chǎn)品即是反饋閉環(huán)的載體, 又持續(xù)改進(jìn)功能, 在為用戶提供更好的產(chǎn)品體驗(yàn)的同時(shí), 也促進(jìn)數(shù)據(jù)反饋更低成本, 高效地發(fā)生.數(shù)據(jù)化, 算法化和產(chǎn)品化就是在反饋閉環(huán)中完成智能商業(yè)的"三位一體"的.

活數(shù)據(jù): 讓反饋成為閉環(huán)

1. 想讓數(shù)據(jù)與現(xiàn)實(shí)生活無縫銜接, 就需要數(shù)據(jù)在線, 實(shí)時(shí)記錄而不是主動(dòng)采集; 要不斷更新, 隨時(shí)可用來產(chǎn)生洞察; 需要在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中被靈活使用, 驅(qū)動(dòng)下一個(gè)鞠策產(chǎn)生. 這個(gè)概念成為"活數(shù)據(jù)"
   • 數(shù)據(jù)是活的
     • 活數(shù)據(jù)一定是始終在線且不斷更新的, 可以隨時(shí)被使用.
   • 數(shù)據(jù)需要被靈活使用
     • 活數(shù)據(jù)在不斷被消化, 處理, 產(chǎn)生增值服務(wù), 同時(shí)又能產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù), 形成數(shù)據(jù)回流.
2. 活數(shù)據(jù)的三大特征:
   • 全本記錄, 而非樣本調(diào)查
   • 先有數(shù)據(jù), 后有洞察. 我們重視的是相關(guān)性, 而不是因果性.
   • 數(shù)據(jù)就是決策, 數(shù)據(jù)智能的引擎機(jī)器要能夠直接決策.
3. 企業(yè)智能化的兩大步驟:
   • 核心業(yè)務(wù)在線化是你首先要考慮的事情, 也就是運(yùn)用 IOT 技術(shù)讓線下場(chǎng)景變成線下場(chǎng)景.
   • 業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)自動(dòng)化. 用機(jī)器取代人來決策和服務(wù).
4. 企業(yè)智能化, 簡(jiǎn)單而言就是"能學(xué)習(xí)的決策機(jī)器", 不但能夠做出決策, 就連決策的效率和效果也可以通過學(xué)習(xí)的閉環(huán)不斷進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn), 這當(dāng)然需要數(shù)據(jù)和算法的支撐.
5. 在某個(gè)特定的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下, 通過在線化和自動(dòng)化形成智能商業(yè)的初步閉環(huán), 這是接下來最值得大家去研究的事情.