愛分析創始人兼CEO金建華：線下數據智能的產業賦能實踐與趨勢

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5月28日，2019數博會第二屆線下數據商業生態高峰論壇在貴陽國際生態會議中心成功舉辦，由中國國際大數據產業博覽會組委會主辦，眾盟數據承辦，論壇上嘉賓們分享了線下數據的創新成果，探討了線下數據賦能實體經濟的新商業之道，共同助力企業實現智能商業轉型升級，讓更多企業搭上智能商業的時代列車。

愛分析創始人兼CEO金建華

愛分析創始人兼CEO金建華出席論壇，分享了“線下數據智能的產業賦能實踐與趨勢”的主題演講，核心觀點如下：

1、大數據行業歷經十年發展，已開始進入數據智能的新時代，數據的價值已經從監測、洞察延伸到了決策階段；

2、隨著線上流量紅利的消失，以及傳統行業擁抱“互聯網+”的轉型，線下數據智能的價值日益凸顯，并成為賦能產業升級的關鍵力量；

3、技術驅動線下數據基礎設施不斷完善，未來應用場景日益成為核心壁壘；

以下為愛分析創始人兼CEO金建華的演講實錄：

大家上午好！

很榮幸作為眾盟的合作伙伴，代表愛分析跟大家分享我們對線下數據智能行業趨勢和應用的研究。

海濤提到互聯網焦慮，這是兩三個月以前對線下行業所有人都有沖擊的焦慮癥。海濤剛剛還提到一個數字，叫做社會消費品零售總額，到目前為止，在線比例只有24%，有76%還是屬于線下實體經濟，所以沒有什么好焦慮的。我們看得到，雖然每年會有4個點左右的下降，但畢竟人是生存在物理世界里面，無法脫離實體，所以未來真正的機會一定在線下。

今天講的內容主要有兩點： 一是我們把線下大數據放在數據智能這個大的賽道里面進行研究和判斷，包括未來趨勢和應用場景。二是線下數據有它與眾不同的特質，無論是基于線下場景還是線下大數據的應用，創造什么價值。

愛分析是一家關注科技創新和產業升級的研究機構，我們專注的主要領域，一是數據智能，二是人工智能，也包括后面的區塊鏈、5G等新技術。

大數據進入 數據驅動決策的 數據智能 階段

我們把線下數據放到大數據發展的階段里面判斷，數據本身是一種新能源，大家可以類比一下，當年的石油是怎么開采、輸送、提煉、加工成成品和應用，怎么走進日常生活中。數據的邏輯跟石油能源的邏輯是一樣的。

數博會是2015年開始，2015年往前兩年，大數據的第一個階段是收集，沒有數據就沒辦法應用，所以數據收集是數據發展的第一個階段，是大數據最基礎的業態。兩年之后，進入到數據監測階段，核心應用是政務體系里面的大屏應用或者商業領域的應用。再兩年之后進入數據洞察階段，主要是用數據更好地做一些分析，我們叫大數據分析。大數據洞察階段，我們看到新興業態逐漸發展起來。

到了2019年，跟過去完全不一樣，我們認為大數據+人工智能技術之后，變成了數據智能階段，這是一個全新的階段。這個階段，是數據直接驅動決策的階段。決策是什么概念？大家在日常生活工作中應該會感受到數據驅動決策所產生的價值，比如說，有時候會收到一些智能客服電話，就是通過機器撥打出來的電話，機器合成的語音跟人聲很像，無法識別是人類還是機器。語音識別只是前端應用，它通過對你的用戶畫像和行為的監測，可以直接給你打電話，打電話的過程就是數據驅動，是機器主動決策給你打電話的過程，而不是通過人工方式做決策再給你打電話。這種方式降低了很多公司的運營成本，這就是數據直接驅動決策的價值。

進入決策階段之后，未來會有重塑的階段。關于大數據的業務重塑，大家可以簡單想象一下未來的場景，比如自動駕駛。L1-L3是人工干預的場景，L4-L5就基本不再需要人工干預。數據智能深入產業鏈之后，汽車出行里面很多原來存在的傳統產業鏈主體會逐漸消失，因為大數據應用會重塑整個產業，業務模式會發生巨大變化。這個過程中，我們看到大數據每兩年左右會有一個巨大的變化。

從這個角度講，大數據對業務的改變分為兩個核心階段：一是業務數據化，二是業務智能化，2019年已經進入到業務智能化階段，怎么通過業務數據驅動決策。

線下場景是數據洼地 ，應用潛力巨大

我們怎么考慮線下數據，它是大數據領域的洼地，會出現哪些機會？線下大數據的應用場景是實體經濟，最直接的場景是實體經濟的消費者發生了巨大的變化。在智能終端沒有普及時，大家都是拿著菜籃子到超市去逛?，F在80后都已經快40歲了，會深度試用移動終端的應用，導致線下實體的客群不光是年輕化，而是移動化或者移動智能化，這個人群本身有很強使用移動終端的習慣。

這會導致線下實體店要解決的問題，一是怎么了解消費者的角色、形態，有什么樣的行為、有什么樣的偏好，我們歸結為用戶畫像，也就是消費者是誰的問題。二是不但要了解他，還要想辦法觸達他，通過線上、線下渠道，通過LBS的數據更好的觸達他，觸達之后產生轉化。從實體經濟的角度來講，更好的觸達消費者、認知消費者核心訴求，這樣才能提升獲客能力和營銷投入的效率。

從供應商的角度考慮，或者從數據服務商的角度考慮，主要是新的技術和產業融合，因此產生了數據中臺、技術中臺和業務中臺，更好的利用這些數據，相當于石油里面的煉油廠和加工環節。隨著大數據的發展，科技服務商已經具備把數據融合成解決企業客戶問題的能力。

總的社會消費品零售總額，2018年是38萬億，線下占比76%，這是一個很大的比例，人們還是愿意在實體經濟里面消費的。

怎么樣更好地通過線下數據做商業決策？它的發展邏輯跟數據智能邏輯或者大數據發展邏輯一樣，我們從兩方面認為線下數據的價值巨大。一是線下實體需求，76%的社會消費品零售占比的需求；二是數據采集和應用能力。

例如，大家知道百麗是賣鞋的，有幾千家零售店。前段時間高瓴把它收購了，其實它收購的是數據資產。零售終端包括線下實體店，會用數據和技術提升整體銷售能力和服務客戶的能力。里面有一個特別簡單的案例，大家逛鞋店的時候會試穿鞋，在試穿鞋的過程中，鞋里面裝了一個數據采集的傳感器，采集顧客試穿數據。之后，通過模型來優化、識別用戶的個人偏好，包括他喜歡穿什么樣的鞋、喜歡什么類型、尺碼多大。這些數據跟線上數據融合之后，最后的效果，原來在一個實體店里面試穿的轉化率為3%，數據打磨完之后調整鞋子款式，試穿轉化率能達到20%，6倍效率的提升。這是什么概念？過去花1000萬，能帶來2000萬的收入；現在花1000萬，能帶來1.2億的收入。這是數據對零售業的價值，通過你的投入來計算產出。因為用了新的線下智能技術，最后能給你帶來多大的回報。這樣的事情在很多線下實體業態里面都會發生。

線下數據基礎設施不斷完善， 應用場景是核心 壁壘

從行業圖譜的角度，線下采集有特殊的場景和技術，無線傳感器獲取的數據和攝像頭的數據，這是比較主流的方式。獲取數據之后，不僅線下數據本身能更好的做應用，真正的價值在于線下數據獲取之后，與線上相對比較豐富、比較成體系的數據結合，更好的形成數據中臺，基于業務中臺和數據中臺更好的實現商業價值，這是線下數據的價值。

從線下大數據獲取來講，技術改變了實體經濟的基礎設施，從沒有數據到能采集數據到最后能跟線上數據結合，更好的回饋到具體的線下場景中，實現商業價值?？梢韵胂笠幌?，今年下半年開始的5G商用化，這對線下實體經濟的影響巨大無比。大家可以看到很多關于5G商業化的廣告，確實挺震撼。5G是我們特別期待的，它怎么能夠改造或者完善線下場景的基礎設施，這是未來的引爆點。

所有的數據智能，無論線上線下，最終的競爭壁壘一定是建立在對場景的應用能力之上?；仡櫨€上數據，成熟之后的線上數據，不再作為一個科技服務商的壁壘。所以，線下數據未來2-3年還會是一個很重要的壁壘，但是再過3-5年，線下數據源的壁壘會逐漸降低。真正到最后，作為線下的智能服務商，最終還是要在客戶應用場景里面更好的實現客戶的價值。

所以，我們認為，從數據智能的發展趨勢來看，數據中臺成熟之后，結合技術中臺和業務中臺，深化到業務場景中，是建立壁壘的一個最重要的點。這個點不只是有數據，怎么樣更好的支撐產品的技術，這都是融合在一起的。比如數據采集環節，很多地方都會應用到計算機視覺技術、IOT技術，而知識圖譜應用能更好的區分不同場景里面的客戶需求和客戶畫像。所以，技術和數據的融合，最終一定要深入場景，這是第一點。

第二，場景可以延伸。不同的行業，從零售到旅游、到出行，再到更遠的金融。不同的應用場景，因你對場景的理解能力，你會占有獨特的數據。從這個角度來講，從眾盟數據目前線下數據的角色來講，未來2-3年時間能夠更好的建立起線下數據行業里面的壁壘。

應用場景有大有小，我們從三個角度考慮：一是行業技術是否成熟，二是商業場景是否成熟，三是市場規模有多大。目前能看到的政務、零售、旅游和房地產、教育的線下場景，應該是線下數據智能很重要的領域。作為科技服務商，從零售到旅游，應用場景延伸的能力完全取決于獲取數據的能力和應用成熟后服務線下的能力。

以上就是我今天的分享，謝謝大家！

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