“智享生态，联接未来”高峰论坛
互动论坛《智慧商业的未来》
主持人：TERRY
嘉宾：
“大数据商业应用第一人”、《大数据时代》作者 维克托•迈尔-舍恩伯格
亚马逊前首席科学家、腾讯、阿里巴巴顾问 安德雷斯·韦思岸
点点客大数据VP 李新
点点客大数据VP 李新
舍恩伯格
韦斯岸
智慧商业发展的四个阶段
TERRY：韦思岸教授认为智慧商业应该是怎样的？
韦思岸：我认为智慧商业包括四个阶段：一是人工智能-AI,如通过面部识别来判断一个人的情绪；二是商业智能-BI；三是客户智能-CI，指的不是客户信息收集而是客户本身的智能；四是数据智能-DI，智能商业就是明智地进行数据收集并理解利用。这就是我讲的ABCD智慧商业。
TERRY：舍恩伯格有没有推荐的程序或者是应用？
舍恩伯格：美国一家公司，通过耗能少且随处可放的小装置收集传感器数据，并用蓝牙进行数据传输，他们售卖装置并进行数据视觉化，解决一些实际的问题。比如放在医院冰箱可确保冷藏没有中断。
我认为未来的方向是，通过免费提供的小装置进行数据收集并共享，打造一个可对标的物联网时代，在现有数据结构的基础设施上去进行产品的创新跟超越。
数据没有所有权
TERRY:数据的使用成为一个话题，有一个数据滥用的案例是在微信上，一位女士通过一个没有提交的关于婚外恋的调查而收到一些相关的推文及APP介绍。
韦思岸：其实这其中的问题可能不在于数据及相关广告，而在于参与人本身对于其自身信息的运用问题。
舍恩伯格：我同意韦思岸的说法，这可能是数据基础不够导致错误的数据运用而已，而我们需要关注的是数据能否精准地运用并创造效益。这涉及到个人隐私数据能不能被我们运用，但这些社交信息又是需要通过沟通来解决的。
韦思岸：数据没有所有权，跟实物本质上不同。拥有数据到底意味着什么？可以拿数据来做什么？有权拿数据做什么？即使改变规则，我们也需要更深入思考。
舍恩伯格：我补充关于数据伦理方面的问题，数据伦理跟数据所有权、隐私是不同的概念。把一个非常有趣的、复杂的问题简化浓缩到一个很小的领域，这是不全面的。DNA遗传如今也还没找到一个很好的伦理解决方案。大数据也如此，我们只能尽可能多地讨论和思考。
韦思岸：不止要讨论，还要去实践。讨论的不仅是规模问题，更重要的是拿这个数据干什么。
李新：在中国数据隐私问题讨论不多但很重视，相关的微信数据、搜索结果都会相应进行数据的保护跟筛选。
TERRY：我们讨论数据伦理是针对搜集数据的人，还是也针对提供数据或者是使用数据的人？
舍恩伯格：数据隐私都放在个人的肩膀上是不合理的。应该有一些通俗易懂的规则让大家都去理解，通过通用、透明的规则才能公平地去讨论是否数据使用者也和隐私保护相关。
李新：关于数据隐私，老一代与新一代的看法是不同的，新一代更愿意分享。
目前数据的运用有国家的严格审查机制，微信、百度、淘宝都已经在这个基础上对用户的操作进行数据的收集反馈并进行了多样化的运用，比如对产品推荐信息获取的运用。而政府对于数据的运用及审查机制方面还是值得赞扬的。
现场观众提问
做一个推荐很简单评估很难
TERRY:对于如何更好地推荐，大家有什么建议？
舍恩伯格：我的建议是如果要做更好的推荐，就要收集更多的数据积累更多的数据，我们需要更多的数据，但不要纠结于数据的所有权和拥有权，数据所有权是一个错误的概念。在数据方面没有生产效率或生产方面的问题，我们不需要激励或刺激数据的产生，我们需要的是刺激数据的使用。
韦思岸：非常同意舍恩伯格的观点。而关于推荐，其实做一个推荐很简单，但是要评估这个推荐好不好才是最困难的。
TERRY：怎么样评估这个推荐呢？
韦思岸：这个问题只有谷歌、脸书可以回答。而智慧商业就意味着我们要去做快速的、智慧的创新。我们需要做的是通过光速循环我们不断地尝试、犯错、改进和学习。
李新：目前有如AB测试、通过社交圈获取解决数据获取难点、通过公众号进行沟通做信任排名，来解决如今搜索排行缺乏信任度的问题。
大数据将改变医疗和教育行业
TERRY：大数据在哪个行业中将会起到革命性的作用？
舍恩伯格：目前数据运用的改变会给两个行业带来革命性变化，卫生医药以及教育学习，数据会解决这两个行业里参与者所遇到的信息不对等产生的问题，医生不能更精确地对症下药以及老师不能更高效地因材施教。
韦思岸：在教育方面非常重要的是可通过数据来预见未来，对教育资源进行高效应用。在医学方面也可通过数据进行相关更好的决策，比如通过DNA来判断阿兹海默症的患病率来决定是否提供按揭。
李新：农业方面，可以通过传感器数据监控蔬菜的质量和数量，进而决定何时收割起运，预估买家并可进行估价等活动。
TERRY：如何真正改进教育和卫生？
舍恩伯格：实际不复杂，以在线学习网站而言，更多需要的是数据的框架。可汗学院就通过数据的收集分析找到每个人适合的学习方法。高效精准地达到教育的最终目标——开发每个人的潜能。
李新：数据其实不遥远，但数据运用的背后有不易读取的洞见。如今有人人学院为小卖家解决数据的洞见问题。
三位嘉宾
中小企业也可以分享数据红利
TERRY：中国有很多大数据方面的限制因素，怎么应用大数据？
舍恩伯格：现在创业的成本历史上达到新低，就允许中小企业、新创企业有更大的能力参与这个过程。不需要把竞争信息给别人，但可依靠中间商把公共信息进行集成，通过中小企业联手来分享数据。
TERRY：那么中小企业如何会达成协议一起分享数据呢？
李新：我们需要有非常好的数据可视性产品和能很好利用数据的平台。
韦思岸：计算机通过云服务器让费用障碍消失，但数据屏障在提高，新建企业无法和大企业平台抗争，而如何建立下一个谷歌可能更加重要。
舍恩伯格：韦思岸跟我的观点不同，但现有很多利基市场基于他们定位在数据价值链的高处，他们拥有的很多数据力量和数据价值，但他们不愿意曝光，我认为他们拥有机会而且已有一些中小企业在这里获利不少。比如一个做汽车导航系统的公司，因了解汽车导航的关键因素现在比一些大的汽车厂商的水平要好。比如说之前博世、马台（音）等等都在给汽车生产商提供数据，为汽车生产商重新定位。
观众问答：
问:什么是一个正确问题的标准？
舍恩伯格：是数据指导我们去找到正确的问题，正确问题应该是怎么找到正确的问题。
问：我们怎样更好地利用大数据帮我们作出更正确的决定？
韦思岸：应该是人去驱动数据，而不是人被数据驱动。
结语
TEERY:不管对数据抱何态度，但我们今天探讨数据，都是希望作为一个人，能够为自己和同类创造更好的生活，让这个社会成为一个更加美好的世界。
