古希臘時(shí)期，有一天，步行中的畢達(dá)哥拉斯被鐵匠打鐵的聲音所吸引，他發(fā)現(xiàn)打鐵的節(jié)奏很有規(guī)律，并用數(shù)學(xué)的方式表達(dá)出來。這便是日后在美學(xué)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的黃金分割率。

比起與藝術(shù)的美妙融合，數(shù)學(xué)在商業(yè)里的應(yīng)用便高深了很多。在水滴產(chǎn)品進(jìn)化營近期的分享活動(dòng)上，一段以“數(shù)據(jù)中的商機(jī)”為主題演講，明略數(shù)據(jù)、秒針系統(tǒng)創(chuàng)始人兼董事長吳明輝用數(shù)學(xué)原理解讀了時(shí)下熱門的大數(shù)據(jù)、AI價(jià)值。這種新奇的方法論讓皓哥嘆為觀止，有必要精選主要觀點(diǎn)分享給大家。

一、數(shù)學(xué)幫助人類理解世界

數(shù)學(xué)是一種理解世界的思維工具，能夠幫助人類找到更好的商業(yè)模式。而融合其思想的數(shù)據(jù)，則在數(shù)學(xué)與商業(yè)之間架起了直通橋梁。

數(shù)據(jù)的本質(zhì)是利用數(shù)學(xué)記錄、理解世界。

時(shí)間與空間是宇宙的兩個(gè)維度。為了認(rèn)識(shí)宇宙，人類應(yīng)用數(shù)學(xué)推演，經(jīng)過長期觀察積累了大量數(shù)據(jù)，免去再次觀測(cè)的過程，進(jìn)而發(fā)展出復(fù)雜的理論用以理解世界。例如，通過合理觀察、計(jì)量日月星辰的運(yùn)行數(shù)據(jù)，人類得以制定出歷法，了解晝夜交替、四季輪回。

這些數(shù)據(jù)的積累，又為后世的研究提供了素材。商業(yè)作為世界的一個(gè)分支，也因連年累月的數(shù)據(jù)積累，更現(xiàn)真容。

如何用數(shù)學(xué)公式來理解數(shù)據(jù)產(chǎn)品所創(chuàng)造的價(jià)值，吳明輝提出了一個(gè)非常有價(jià)值的計(jì)算公式：

數(shù)據(jù)產(chǎn)品價(jià)值 = 決策者提前了解變化所節(jié)省的成本和新增的價(jià)值 - 替代成本。

正如前百度產(chǎn)品副總裁俞軍的產(chǎn)品價(jià)值公式（產(chǎn)品價(jià)值 = 新體驗(yàn)– 舊體驗(yàn)– 替換成本）一樣，決策者在使用數(shù)據(jù)產(chǎn)品過程中，以數(shù)據(jù)化的形式來提高決策效率，降低決策成本，同時(shí)基于更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，使決策更明智，從而帶來新的增量價(jià)值，而整個(gè)數(shù)據(jù)化的決策方式操作門檻極低，即替代成本很低。盡管抽象，但這個(gè)公式已成為優(yōu)化數(shù)據(jù)產(chǎn)品價(jià)值的方法論。

舉個(gè)例子，在數(shù)字廣告業(yè)務(wù)中，相比傳統(tǒng)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的收視率抽樣調(diào)查，以秒針系統(tǒng)為代表的大數(shù)據(jù)營銷服務(wù)商，只需通過向客戶提供以目標(biāo)受眾為核心的廣告監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，便能助其實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，放大客戶的受益。這種便捷高效的服務(wù)體驗(yàn)，自然使秒針產(chǎn)生巨大的產(chǎn)品價(jià)值。

“數(shù)據(jù)商業(yè)化三要素的變化”會(huì)帶來數(shù)據(jù)生意的機(jī)會(huì)。

吳明輝認(rèn)為，數(shù)據(jù)商業(yè)化由三要素構(gòu)成，分別是數(shù)據(jù)源、人及數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。沒有龐大、持續(xù)的數(shù)據(jù)源、依托數(shù)據(jù)決策的用戶群體和依賴數(shù)據(jù)運(yùn)行的應(yīng)用場(chǎng)景，數(shù)據(jù)商業(yè)化將難以有效落地。只有當(dāng)某個(gè)產(chǎn)業(yè)中，這三者之間的一個(gè)要素、兩個(gè)要素甚至三個(gè)要素都發(fā)生了重大變化，才會(huì)涌現(xiàn)創(chuàng)新機(jī)遇。

而只有根據(jù)三要素的變化，做出產(chǎn)品創(chuàng)新，才有市場(chǎng)競(jìng)爭力。

例如，在PC互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，信息分發(fā)已經(jīng)為傳統(tǒng)門戶網(wǎng)站、搜索引擎所把持，后來者機(jī)會(huì)渺茫。而移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，隨著數(shù)據(jù)源采集方式的變更以及數(shù)據(jù)在資訊領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，今日頭條得以憑借算法推薦，成為信息流領(lǐng)域的新巨無霸。

二、明略：數(shù)學(xué)原理的商業(yè)化落地

原油經(jīng)過技術(shù)加工，才具備使用價(jià)值。數(shù)據(jù)也是如此，其價(jià)值源自數(shù)據(jù)產(chǎn)品引發(fā)的后續(xù)行為的價(jià)值。接下來，吳明輝以自己的創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷，試圖解讀數(shù)學(xué)原理轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)后的商業(yè)化路徑。

明略數(shù)據(jù)是一家提供支持分析決策的行業(yè)人工智能解決方案提供商，其核心產(chǎn)品行業(yè)人工智能大腦明智系統(tǒng)，致力于讓企業(yè)中的每一位員工都擁有一個(gè)AI軍師：基于知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫蜂巢完成行業(yè)知識(shí)存儲(chǔ)，再通過簡單好用的企業(yè)級(jí)Siri小明完成人機(jī)交互，以對(duì)話的形式降低人工智能產(chǎn)品使用難度，高效提供業(yè)務(wù)支持。成立不到4年時(shí)間，明略已為省、市級(jí)公安局、交通銀行、中國人民銀行、光大銀行、中國中車等行業(yè)標(biāo)桿客戶解決了不少實(shí)際問題，提高每一位相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域工作人員的工作效率。

究其發(fā)展路徑，正是暗合數(shù)據(jù)產(chǎn)品價(jià)值公式。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品價(jià)值 = 決策者提前了解變化所節(jié)省的成本和新增的價(jià)值 - 替代成本。

• 決策者提前了解變化所節(jié)省的成本和新增的價(jià)值：明略數(shù)據(jù)自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)圖譜聯(lián)機(jī)分析產(chǎn)品 SCOPA，為某市公安局搭建警務(wù)大數(shù)據(jù)情報(bào)綜合研判平臺(tái)，編織公安情報(bào)知識(shí)圖譜，將某市公安局的所有的人、車、電、網(wǎng)、像等業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)全部統(tǒng)一到同一個(gè)研判平臺(tái)和界面上，幫助專家把原本可能需要幾個(gè)小時(shí)、幾天的研判過程壓縮到5分鐘以內(nèi)輕松完成，利用大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系分析與挖掘解決信息不對(duì)稱，大大降低用戶為提前了解變化而產(chǎn)生的人力、物力等成本，提高了決策效率。

• 替代成本：客戶的部署成本+培訓(xùn)成本。如果公安客戶要自己做這一套綜合研判平臺(tái)，那么他們需要承擔(dān)產(chǎn)品、技術(shù)的部署成本，以及人員培訓(xùn)成本。在替代成本不變的情況下，明略的產(chǎn)品和服務(wù)通過不斷增加決策者提前了解變化所節(jié)省的成本和新增的價(jià)值來提高整個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的價(jià)值。

同時(shí)，明略的產(chǎn)品和服務(wù)也是圍繞數(shù)據(jù)商業(yè)化的三要素——數(shù)據(jù)源、人、數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的變化做產(chǎn)品創(chuàng)新，才有更大的市場(chǎng)競(jìng)爭力。

數(shù)據(jù)源的變化—數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)質(zhì)量的變化等。要把握數(shù)據(jù)源的變化，要么數(shù)據(jù)本身好，要么數(shù)據(jù)治理能力強(qiáng)。明略所服務(wù)的行業(yè)都存在海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，所以很難一次就獲得優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，因此明略投入大量資源，結(jié)合行業(yè)知識(shí)和先進(jìn)技術(shù)研發(fā)高效、高速、可配置的數(shù)據(jù)治理工具，形成革新行業(yè)現(xiàn)狀的強(qiáng)大多源異構(gòu)數(shù)據(jù)治理能力，對(duì)結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，都能持續(xù)快速治理成行業(yè)知識(shí)圖譜。

人的變化—決策者需求的變化。明略的客戶主要是公安、金融、工業(yè)領(lǐng)域客戶，除了產(chǎn)品、技術(shù)過硬，還需要懂行業(yè)、懂客戶的需求，并能順應(yīng)需求變化來優(yōu)化產(chǎn)品，明略的大數(shù)據(jù)科學(xué)家駐場(chǎng)服務(wù)，以及來自IBM、NEC等500強(qiáng)企業(yè)及一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的團(tuán)隊(duì)讓明略能及時(shí)把握“人”的變化。

場(chǎng)景的變化—信息不對(duì)稱場(chǎng)景的變化。比如公安情報(bào)研判場(chǎng)景的關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘與分析。以前，民警想要去通過數(shù)據(jù)鎖定犯罪嫌疑人難度極高，民警至多可能需要人工調(diào)取幾十甚至上百個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，然后再基于這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析和整合。而明略通過大數(shù)據(jù)圖譜聯(lián)機(jī)分析產(chǎn)品SCOPA將這些數(shù)據(jù)全部關(guān)聯(lián)起來，形成各專家研判模式經(jīng)驗(yàn)，從而構(gòu)建公安知識(shí)體系，形成一個(gè)決策系統(tǒng)（公安大腦），提高公安破案效率。

同時(shí)，明略把握住了關(guān)聯(lián)分析的底層邏輯后，即使關(guān)聯(lián)的“實(shí)體”變了，依然能提高行業(yè)關(guān)聯(lián)分析的效率。

三、新視野，新世界

萬能便是無能。即便大數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的機(jī)遇被舉世看好，但我們?nèi)孕鑼W(xué)會(huì)正確使用它。

數(shù)據(jù)商業(yè)化選擇好的應(yīng)用場(chǎng)景尤為關(guān)鍵，產(chǎn)業(yè)規(guī)模、數(shù)據(jù)豐富度以及可通過數(shù)據(jù)智能化實(shí)現(xiàn)效率提升的潛力，決定著產(chǎn)品的商業(yè)化前景。

以全球大數(shù)據(jù)龍頭企業(yè)Palantir為例，其因利用大數(shù)據(jù)技術(shù)助美國抓獲并擊斃本拉登，以及協(xié)助美國證監(jiān)局翻出麥道夫的龐氏騙局而聞名世界。Palantir的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，通過整合結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)庫，并經(jīng)機(jī)器學(xué)習(xí)判斷后，用直觀的可視化圖表輸出分析結(jié)果，從而幫助用戶更高效決策。

據(jù)SharesPost估計(jì)，Palantir 2017年收入已達(dá)到6億美元，預(yù)計(jì)其上市后市值或?qū)⒊^600億美元。而Palantir之所以能很好地商業(yè)化，離不開對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景的選擇。

Palantir以情報(bào)分析起家，切入了市場(chǎng)體量巨大且痛點(diǎn)明顯的國家安防領(lǐng)域，市場(chǎng)規(guī)模從近日其和五角大樓簽訂的價(jià)值近9億美元的采購訂單就可見一斑。

而在發(fā)展中，Palantir將業(yè)務(wù)逐步拓展到醫(yī)療、零售、生物科技、自然災(zāi)害救援、網(wǎng)絡(luò)安全等多個(gè)領(lǐng)域，尤其在金融領(lǐng)域取得了重大突破。

可見，Palantir讓其高精尖的黑科技有效地商業(yè)化落地，核心在于對(duì)國防和金融領(lǐng)域?qū)Ｗ?，這兩大領(lǐng)域都具備了巨大產(chǎn)業(yè)規(guī)模、海量數(shù)據(jù)積累并且可通過大數(shù)據(jù)大幅提升行業(yè)效率的特點(diǎn)。

數(shù)據(jù)應(yīng)用還需回歸人本主義，用簡單交互方式將專業(yè)認(rèn)知賦能普通小白，降低使用門檻。

市場(chǎng)競(jìng)爭日益激烈的今天，以“用戶為中心”的人本主義思潮開始在各行各業(yè)涌現(xiàn)，而這樣的經(jīng)營思維也正逐步成為企業(yè)的核心競(jìng)爭力之一。

臺(tái)上一分鐘，臺(tái)下十年功。人們可能不會(huì)想到，蘋果為了讓iPhone使用率最高的部件——攝像頭更完美，聘請(qǐng)了近1000名工程師進(jìn)行研發(fā)。簡單一個(gè)iPhone攝像頭由200多個(gè)精密零部件組成；用戶隨手拍一張照片，就發(fā)生了240億次高速運(yùn)算。

蘋果投入如此多的技術(shù)與資源，目的就是為了打造極致用戶體驗(yàn)，讓業(yè)余攝影者也能夠輕松拍攝出優(yōu)質(zhì)照片。以小見大，相信正是對(duì)用戶體驗(yàn)的極致追求，才讓iPhone在競(jìng)爭日趨激烈的智能機(jī)市場(chǎng)，保持絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)地位。

同樣，對(duì)于智能化數(shù)據(jù)應(yīng)用而言，并非為了“炫技”，而是要真正幫助小白用戶提升工作效率，最怕曲高眾寡，成為少數(shù)專業(yè)人士的工具。唯有讓智能化數(shù)據(jù)應(yīng)用更加小白化，真正做到“以人為本”，讓服務(wù)與產(chǎn)品圍繞著人潤物細(xì)無聲，才能被廣泛應(yīng)用與普及，發(fā)揮其價(jià)值。

同理，明略推出的企業(yè)級(jí)Siri小明，也是為了解決人機(jī)交互難題，通過自然語言問答的形式降低人工智能產(chǎn)品的使用門檻，讓沒有計(jì)算機(jī)背景的警察、風(fēng)控經(jīng)理、地鐵運(yùn)營業(yè)主都能輕松使用，行業(yè)人工智能產(chǎn)品才能普及，提高行業(yè)的生產(chǎn)效率。

善用數(shù)據(jù)，建設(shè)數(shù)據(jù)的反饋閉環(huán)，加速迭代出最強(qiáng)AI，是最終形成數(shù)據(jù)產(chǎn)品“護(hù)城河”的關(guān)鍵。

100年前，石油是美國第一波工業(yè)革命中最核心資源。鐵路大王范德比爾特壟斷的就是石油運(yùn)輸，石油大亨洛克菲勒壟斷了石油提煉。100多年后的今天，大數(shù)據(jù)儼然成為了虛擬的石油，誰壟斷了大數(shù)據(jù)誰就擁有了互聯(lián)網(wǎng)和人工智能時(shí)代的致勝砝碼。

本質(zhì)上，持續(xù)的大數(shù)據(jù)積累能進(jìn)化決策系統(tǒng)，使之產(chǎn)生極強(qiáng)的復(fù)利效應(yīng)，提升企業(yè)的競(jìng)爭力。比如：Facebook積累的用戶交互數(shù)據(jù)越多，谷歌積累的用戶搜索數(shù)據(jù)越豐富，Netflix積累的用戶觀看視頻數(shù)據(jù)越廣，亞馬遜積累的用戶購買商品數(shù)據(jù)越海量，他們的AI算法模型效率就越高，產(chǎn)品體驗(yàn)也更優(yōu)，從而能吸引更多用戶使用產(chǎn)品，產(chǎn)生更多大數(shù)據(jù)，形成正向循環(huán)，并進(jìn)一步加深護(hù)城河。

可見，善用大數(shù)據(jù)，建立持續(xù)反饋的閉環(huán)，迭代更優(yōu)的系統(tǒng)決策模型，將使得企業(yè)在商業(yè)競(jìng)爭中建立可持續(xù)的競(jìng)爭力。

四、結(jié)語

畢達(dá)哥拉斯學(xué)派認(rèn)為，數(shù)是萬物的本原。面對(duì)深刻改造人類社會(huì)的大數(shù)據(jù)，主動(dòng)探索本原，繼而進(jìn)化蛻變或許是當(dāng)下更為可取的姿態(tài)。

文：錢皓，陳國國亦有貢獻(xiàn)。

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