近日和母校某位院長聊天，在他眼中相比較于我們蕓蕓眾生，數(shù)據(jù)是這個(gè)世界的更真實(shí)存在、更持久存在和更本源法則，而我們這些個(gè)體、以及這個(gè)社會(huì)，只是一個(gè)“現(xiàn)象”，或者是數(shù)據(jù)對外展示的一個(gè)“視圖”，而ChatGPT的橫空出世就像砸在牛頓腦門上的那個(gè)蘋果，讓人類對此有更強(qiáng)烈的認(rèn)知。

這讓我想起了2017年和某位朋友聊天，他問“人工智能到底對人類來說是福是禍？”——ChatGPT的發(fā)展，更讓很多人覺得人類發(fā)展站到了某個(gè)十字路口。如果拉長到一個(gè)更長的時(shí)間軸來看AI到底禍兮福兮，我們可能要把人類和人類文明的發(fā)展延續(xù)這兩者分開來看AI的價(jià)值。當(dāng)人類生存的這個(gè)星系不再適合文明存在時(shí)，人類文明可能只能壓縮成一個(gè)信息流，發(fā)射到宇宙中另一個(gè)角落中延續(xù)發(fā)展，就像6G通信中的弱信息交互，通過AI恢復(fù)成完整信息。大模型的發(fā)展、6G的研究，這兩項(xiàng)技術(shù)在不同的路徑上各自發(fā)展，當(dāng)它們交匯時(shí)，可能是更大范圍的“人類種族延續(xù)”還是“人類文明延續(xù)”的觀念撞擊。

好像扯遠(yuǎn)了，但未來，正不均勻地分布于現(xiàn)在。

就像我們今天在產(chǎn)業(yè)中推進(jìn)的數(shù)智化實(shí)踐。

數(shù)據(jù)很重要

數(shù)據(jù)的重要性已經(jīng)不言而喻。但數(shù)據(jù)的重要性到底表現(xiàn)在哪里，首先要思考數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值的先決條件。

最近有個(gè)數(shù)據(jù)營銷領(lǐng)域的朋友計(jì)劃轉(zhuǎn)戰(zhàn)東南亞，當(dāng)?shù)卦谇皫啄昊ヂ?lián)網(wǎng)流量紅利很大，線上獲客很容易，獲客成本很低，幾乎不需引入太多大數(shù)據(jù)能力業(yè)務(wù)就能野蠻生長；但發(fā)展到現(xiàn)在，互聯(lián)網(wǎng)獲客單價(jià)已經(jīng)很高，僅僅通過“撈浮油”或者產(chǎn)品優(yōu)化的方式去實(shí)現(xiàn)營銷轉(zhuǎn)化遇到很大的增長瓶頸，必須引入高水平的數(shù)據(jù)運(yùn)營手段和運(yùn)營人才。

數(shù)據(jù)能力是商業(yè)市場的高階競爭。初階競爭主要是產(chǎn)品設(shè)計(jì)、運(yùn)營手段等方面，這個(gè)階段打造出商業(yè)基礎(chǔ)形態(tài)，好的產(chǎn)品和運(yùn)營往往會(huì)有出奇制勝的效果，就像早年“余額寶”和近年快速涌現(xiàn)出的很多現(xiàn)象級產(chǎn)品；數(shù)據(jù)能力的引入是建立在這個(gè)商業(yè)基礎(chǔ)之上的。有些行業(yè)或企業(yè)本身在產(chǎn)品和運(yùn)營層面的能力還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足，當(dāng)務(wù)之急并不在數(shù)據(jù)；只有在產(chǎn)品和運(yùn)營方面具備相當(dāng)?shù)膶?shí)力后，數(shù)據(jù)能力的提升才能帶來業(yè)務(wù)的顯性增長；數(shù)據(jù)能力引入后又會(huì)反向推動(dòng)產(chǎn)品和運(yùn)營能力的迭代升級——數(shù)據(jù)、產(chǎn)品、運(yùn)營就像是三股細(xì)繩、有機(jī)組合纏繞在一起，成為一根粗繩。

從“數(shù)字化”到“數(shù)智化”

過去十多年，我深度參與了某些行業(yè)的“數(shù)字化”歷程，例如某銀行基于全套互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)建設(shè)的互聯(lián)網(wǎng)核心系統(tǒng)上線后實(shí)現(xiàn)“線上一年、線下十年”的業(yè)務(wù)爆發(fā)力；過去幾年，我和我所在的藍(lán)象智聯(lián)團(tuán)隊(duì)深入?yún)⑴c了很多行業(yè)的“數(shù)智化”項(xiàng)目。“數(shù)智化”是相對于“數(shù)字化”而言，“數(shù)字化“是業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)處理從線下到線上的過程，同時(shí)引入各種數(shù)據(jù)工具來提效；“數(shù)智化”則是在“數(shù)字化”的基礎(chǔ)上，特別是在各種數(shù)據(jù)工具的支撐下，更廣泛地引入多方數(shù)據(jù)來提升業(yè)務(wù)效果，讓它變得更聰明。

藍(lán)象智聯(lián)團(tuán)隊(duì)過去幾年中做了數(shù)十個(gè)“數(shù)智化”業(yè)務(wù)提效項(xiàng)目，例如幫助某國有大行與銀聯(lián)3000萬中小商戶數(shù)據(jù)聯(lián)邦建模，使得該大行面向中小商戶的“煙火貸”產(chǎn)品用戶準(zhǔn)入提升20%、戶均授信提升30%，每天進(jìn)行億級規(guī)模放貸；幫助某些銀行通過內(nèi)外部數(shù)據(jù)融合，在反電詐領(lǐng)域更精準(zhǔn)地識(shí)別“白手套”賬戶，只需處理之前的1-2%的賬戶，就能整體減少三分之二的可疑交易，大大節(jié)省了銀行工作量，減少了對客戶的不必要干擾；幫助某頭部農(nóng)商行引入運(yùn)營商數(shù)據(jù)與本行數(shù)據(jù)融合，為無社保、公積金的用戶群體提供普惠貸款服務(wù)等等。

我們參與的大部分項(xiàng)目都達(dá)到了預(yù)期的業(yè)務(wù)效果，但也有部分項(xiàng)目效果不盡如人意。除了各方數(shù)據(jù)本身的匹配度和互補(bǔ)性之外，機(jī)構(gòu)本身“數(shù)字化”水平是最大的決定性因素。某些“數(shù)字化”不夠的機(jī)構(gòu)往往存在很多“最后一公里”或“斷頭路”的問題，即便有多方數(shù)據(jù)融合形成的優(yōu)秀策略，也無法高效地通過“數(shù)字化”的手段執(zhí)行，進(jìn)而達(dá)到預(yù)期業(yè)務(wù)效果。

“數(shù)字化”和“數(shù)智化”就像是道路和交通工具。“數(shù)字化”基本確定了車速的上限，高速、國道抑或是鄉(xiāng)間小道；“數(shù)智化”則是通過各種數(shù)據(jù)價(jià)值的融合，來讓更多的業(yè)務(wù)達(dá)到更高的時(shí)速；當(dāng)交通工具時(shí)速更高時(shí)，又反向推動(dòng)道路的進(jìn)化，就像磁懸浮高鐵。

數(shù)據(jù)價(jià)值——“不用不知道、誰用誰知道”

“數(shù)據(jù)二十條”將數(shù)據(jù)要素定義為第五生產(chǎn)要素，財(cái)政部也發(fā)文推動(dòng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表，在這樣的大背景下，除了之前已經(jīng)開放的社會(huì)型數(shù)據(jù)源，有更多的公共數(shù)據(jù)在嘗試更大范圍地開放，通過數(shù)據(jù)來推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

單就數(shù)據(jù)本身來說，如果不結(jié)合具體業(yè)務(wù)，是無法體現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值——數(shù)據(jù)成本倒是會(huì)有的。數(shù)據(jù)只有在使用中結(jié)合具體業(yè)務(wù)場景才能體現(xiàn)價(jià)值，進(jìn)而進(jìn)行合理定價(jià)。很多時(shí)候，在數(shù)據(jù)提供方和數(shù)據(jù)使用方握手之前，往往會(huì)首先存在一個(gè)“數(shù)據(jù)價(jià)值盲盒”現(xiàn)象，必須通過數(shù)據(jù)探查、數(shù)據(jù)建模等一系列手段，才能評估出數(shù)據(jù)對業(yè)務(wù)的真實(shí)價(jià)值。

接下來幾年，將會(huì)有大量的數(shù)據(jù)加大對行業(yè)的開放應(yīng)用，特別是政務(wù)、電力等垂直行業(yè)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)將通過更多市場和業(yè)務(wù)場景來實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值，同時(shí)數(shù)據(jù)使用方也將有機(jī)會(huì)通過這些數(shù)據(jù)獲得商業(yè)增益價(jià)值，在數(shù)據(jù)新大陸中掘金。

這兩年中很多銀行也成立了專門的外部數(shù)據(jù)合作部門，加大數(shù)據(jù)合作力度、提升合作效率。結(jié)合之前的實(shí)踐，該部門也將重點(diǎn)解決如何在眾多數(shù)據(jù)供給方中快速確定數(shù)據(jù)價(jià)值，找到最合適的、性價(jià)比最高的數(shù)據(jù)供給問題，這也是“數(shù)智化”效率提升的關(guān)鍵路徑。藍(lán)象智聯(lián)團(tuán)隊(duì)目前面向數(shù)據(jù)使用方通過“數(shù)據(jù)試衣間”、結(jié)合專業(yè)的數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)，已經(jīng)將數(shù)據(jù)價(jià)值評估周期縮短了三分之二；同時(shí)也在面向政務(wù)、垂直行業(yè)等數(shù)據(jù)提供方輸出更高效、平臺(tái)化的數(shù)據(jù)要素流通運(yùn)營平臺(tái)，從供需兩方協(xié)同來進(jìn)一步提效數(shù)據(jù)融合，降低數(shù)據(jù)融合“摩擦力”。

大模型——駛往來年春天的“高鐵”

2023年全球IT行業(yè)最受關(guān)注的兩件事，一個(gè)是芯片、另一個(gè)無疑是ChatGPT。大模型儼然就是一輛是駛往來年春天的“高鐵”，要不上車、要不留在過去。如果說既往數(shù)據(jù)和AI領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)化是一步步從馬車、燃油汽車到電動(dòng)車，大模型則是“高鐵”。就像高鐵重新定義空間距離在商業(yè)距離上的尺寸，大模型也將重新定義商業(yè)、以及其他生命科學(xué)等社會(huì)領(lǐng)域。

大模型所引發(fā)的關(guān)注和行業(yè)震動(dòng)是如此巨大，大家都在努力擠上這列“高鐵”，不論是一等座、二等座還是無座票。據(jù)說前段時(shí)間美國投資界有超過半數(shù)的投資都投向了大模型方向，如此高度集中的投資方向之前從未出現(xiàn)過。

大模型在算法層面以驚人的進(jìn)化效率加速演進(jìn)，而且新一代的算法展現(xiàn)出了“弒祖習(xí)性”，新一代算法出來后，前一代算法就少有用武之地；大模型對算力的消耗也是巨大的，訓(xùn)練過程中也需要喂更多數(shù)據(jù)。隨著大模型的進(jìn)一步普及，必然會(huì)出現(xiàn)跨地域分布式算力提供和分布式訓(xùn)練數(shù)據(jù)集提供。

如果說云計(jì)算實(shí)現(xiàn)了單域計(jì)算資源的調(diào)度和協(xié)同，未來對云計(jì)算的技術(shù)要求則是跨地域分布式算力的調(diào)度和協(xié)同；分布式訓(xùn)練數(shù)據(jù)集參與大模型訓(xùn)練和運(yùn)算過程中，也要求進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，隱私計(jì)算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)在大模型時(shí)代也被賦予了新的使命。

寫在最后：

數(shù)據(jù)對社會(huì)的影響是如此深遠(yuǎn)且廣泛，我們很難再用同樣線性的歷史觀去看這個(gè)被數(shù)據(jù)深入影響的社會(huì)。目前數(shù)據(jù)影響最大的是商業(yè)領(lǐng)域，但其他領(lǐng)域的影響也會(huì)接踵而至，就像大數(shù)據(jù)會(huì)影響某些國家的總統(tǒng)選舉，后續(xù)大模型是否會(huì)通過圖靈測試后帶來更不可測的影響？對我們來說，唯有積極地?fù)肀ё兓?、擁抱?shù)據(jù)，才能在未來的商業(yè)以及更多領(lǐng)域占有更大的主動(dòng)權(quán)。

·關(guān)于徐敏：

徐敏，藍(lán)象智聯(lián)創(chuàng)始人兼CEO。前阿里云副總裁，曾供職于中國工商銀行總行。

來源：數(shù)據(jù)猿