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04 智能商业双螺旋之二 数据智能（第1页）

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04智能商业双螺旋之二：数据智能

无数据，不智能；无智能，不商业。人工智能是一场技术革命，它必然会将越来越多的商业智能化。未来数据智能将成为商业的基础，而智能商业也将成为数据时代的全新的商业范式。在我看来，要想把数据智能融入具体商业，要做好三件事：数据化、算法化和产品化。

数据化：商业创新的基础

可以预见，未来随着科技的进步和时间的推移，商业必将面临全面的智能化。那么究竟什么是智能化呢？其实“智能”一词，在不同时期和不同科技水平下，有不同的具体含义。

对于当下的商业而言，智能化指的是商业决策会越来越多地依赖机器学习，依赖人工智能。机器将逐步取代人，在越来越多的商业决策上扮演非常重要的角色，它能取得的效果远远超过今天人工运作产生的效果。

其实，如今的智能商业还处在萌芽阶段，相对于传统商业的优势，它在很多领域的优势还不太明显。然而即便通过现有的案例，我们也看到了这一趋势的巨大力量。伴随着互联网技术，特别是物联网、数据科学和计算能力持续的高速发展，几乎可以断言，基于数据智能的商业必将超越1913年横空出世的福特流水线，给人类整体的生产力带来一次根本性的巨大突破。

正是在这个意义上，我们强调，这是一场商业模式的范式革命。未来10年，最大的商业价值就是如何创造一个个智能商业，带来用户体验的飞跃。

众所周知，小微企业的贷款业务一直是一个世界级难题。由于信息的收集、分析和审核需要巨大的成本，导致贷不贷、贷多少、收多少利息等问题困扰了无数的贷款机构。

但蚂蚁小贷这个成立时间并不长的公司，彻底改变了这一局面。短短几年时间内，它已经累计服务了上百万淘宝和阿里巴巴的卖家，这些卖家的平均贷款额大约为5万元，多不过百万元，少的只有几百元。他们不仅没有靠谱的抵押，有些甚至连基本的账目都没有，更匪夷所思的是，他们甚至不需要见到信贷经理。事实上，蚂蚁小贷所有的信息采集和决策都由计算机后台来完成——商家在线上提交贷款申请，几秒钟内系统自动审批；审批后，贷款几乎可以实时地汇入卖家账户。虽然是无人信贷，但蚂蚁小贷的坏账率却显著低于传统银行的平均水平。

蚂蚁小贷能做到这些，主要归功于互联网。它能够分享潜在客户的诸多数据，比如这些淘宝卖家正在卖哪些商品、生意好不好、经营店铺是否勤快、之前是否有过不诚信行为，甚至还有他是否喜欢玩网游、卖家朋友的信用度是否高等。这些数据的丰富度、准确度，远高于传统银行能采集到的贷款者的信息。

如果我们更全面地检视蚂蚁小贷的业务，就会发现它做了三件关键的事：特定商业场景的数据化、忠实于商业逻辑的算法及其迭代优化，以及将数据智能与商业场景无缝融合的产品。这三件事融会贯通、相互包含，在反馈闭环中共同演化，这就是未来智能商业的样貌。

所谓数据化，不仅包括客户的经营数据，还有更多维度的数据被记录、分析和融入，构成了对客户全方位的描摹。数据初始化是一件高成本和困难的事情，仅仅是最简单的客户性别数据就包含了十几套标准，诸如身份证上登记的性别、实际经营者的性别、行为特征显示出的性别等。这些数据各有价值，但传统方法又无法使它们融合，故需要创新的方法才能合理使用。

与此同时，数据化更是一件高收益的事情。例如，“客户对经营的投入程度”这一很有价值的指标，传统金融机构几乎没有任何有效的获取方法。然而在互联网的语境下，早上几点卖家在旺旺上线了，买家的询问在几秒钟内能得到回复，这些数据都可以很直观地反映出卖家的投入度。

“数据化”本质上是将一种现象转变为可量化形式的过程。它来源于人类测量、记录和分析世界的渴望，是文明进步的基础。维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼思·库克耶在《大数据时代》一书中对人类的数据化历史做了充满洞察的描述，“计量和记录一起促成了数据的诞生，它们是数据化最早的根基”。从早期人类文明的结绳记事开始，到5000多年前两河流域的先民用度量衡来计量长度和重量，再到公元1世纪由印度发明、阿拉伯人改进的十进制数字，这些都是人类数据化征程最初却伟大的起步。这几步也一直延续到卢卡·帕乔利时期，他用复式记账法奠定了标准数据记录法的基础，这是第一次用数据直接反映生意的盈亏。计算机技术的出现，尤其是互联网技术的快速发展，更是推动了数据化的新一波更加汹涌澎湃的浪潮。

我们已经看到，自己在互联网上留下的每一处“足迹”都被数据化地记录下来，成为各种应用推送个性化服务的关键依据。脸书实现了人际关系的数据化，带来了很多全新的应用，例如通过分析选举前用户的行为数据来“计算”选民的投票倾向，成为有史以来最准确的选前民调。

我们还看到文字被数据化、地理方位被数据化、情绪感受被数据化。与我们每个人更息息相关的是身体健康状况的数据化，Zeo公司（一家睡眠管理设备创业公司）完成了世界上最大的睡眠活动数据库；Asthmapolis（一家哮喘病医疗服务机构）通过一个呼吸器，一方面记录哮喘病人的发病数据，另一方面进行GPS定位，从而分析特定环境对哮喘病情的影响；一款名叫iTerm的手机应用通过手机内置的测震仪记录人们身体的颤动数据，来预防和付诸治疗帕金森病和其他神经系统疾病；更不用说已经广泛普及的手环对人体基本健康状况数据的全天候记录。

互联网技术使我们终于可以低成本、全方位地记录数据，而只有当我们拥有了足够大量、足够多维度的“大数据”时，才可能真正客观、真实而深刻地理解我们周遭的环境、事物的本原以及我们自己。

这是激动人心的历史性努力。本质上，就如同蒸汽机是我们进入工业文明的第一步、电是我们迈入电气化的现代工业的第一步，数据化毫无疑问是我们进入以数据智能为核心的智能商业世界的第一步，也是我们这个时代最重要的创造之一。

有效的数据初始化是大数据创造价值至关重要的第一步。可以说，没有数据的初始化，就没有后继的商业创新。而成本高昂的数据初始化工作能否创造巨大的客户价值，就成为当下海量创业项目能否存活立足的重要考验。企业家的创造性也将在这一领域中大放异彩。

蚂蚁小贷的故事

假设一家信贷机构要开展一项全新的信贷业务。信贷对象为小微企业或个人从业者，行业千奇百怪，地域遍布全国，这些企业和个人的成本结构、利润率不详，基本没有财务报表，没有信用记录，也没有有价值的抵押物。

业务要求：同时为百万级客户服务；单笔数额不超过100万元，贷款期限为几天到一年；实时审核贷款，实时发放；坏账率不能超过行业平均水平。

传统银行会怎么做？

大体如下：开发一套针对小额信贷的中央风控流程；建立遍布全国的物理网点；设计先进的调查问卷，银行的内部系统支持移动设备实时输入问卷结果，运用打分卡技术进行风险评估；要求对方提供抵押或担保；人工审核。

这是目前小额贷款业务的通行做法，但所有的传统机构都面临同样的困难：

相较于每笔贷款的金额，收集客户信息的成本实在太高。

蚂蚁小贷做到了什么？

全线上流程，实时放贷（从客户输入贷款金额到拿到贷款，不超过1分钟）；机器自动放贷，无物理网点，无客户经理；平均单笔贷款低于5万元，少的只有几百元（传统的小贷机构单笔贷款一般不低于50万元）；每年为超过40万客户服务；无须抵押和担保；坏账率不高于2%。

蚂蚁小贷是中国第一款智能金融产品。它做了三件关键的事：小微贷款业务的数据化，用算法完成风险评估，以及将数据智能与小贷场景无缝融合的产品，即数据、算法、产品三位一体地提供服务。

归功于互联网，蚂蚁小贷能够分享潜在客户的诸多数据，比如这些淘宝卖家正在卖哪些商品、生意好不好，又比如卖家经营店铺勤快与否（客服旺旺的回复速度、每天经营时间的长短等）、之前是否有过不诚信的行为，等等。这些数据的丰富度、准确度和规模都远高于传统机构所能采集到的信息。

蚂蚁小贷的算法工程师建立了三套机器学习的算法模型来处理这些海量数据，即偿贷能力模型（相关经营数据）、偿贷意愿模型（客户风险偏好及信用度）、定价模型（价格偏好及策略），给每位客户进行风险评级和定价。

与传统金融机构的数据分析不同，基于在线数据，算法模型能够进行实时迭代。一方面，新数据不断涌入，客户的每一单交易、每一次上线、每一次还款，原则上每时每刻都在改变他的分值。