每經(jīng)編輯 陶玥陽(yáng)

11月25日，電子科技大學(xué)教授、BBD（數(shù)聯(lián)銘品）首席科學(xué)家周濤參加了由每日經(jīng)濟(jì)新聞舉辦的“2016 第五屆中國(guó)上市公司領(lǐng)袖峰會(huì)”并發(fā)表主旨演講。

周濤表示，大數(shù)據(jù)正在深刻改變當(dāng)下的社會(huì)經(jīng)濟(jì)，不完全是一個(gè)泡沫。大數(shù)據(jù)目前行業(yè)熱度超過(guò)了產(chǎn)業(yè)真正的貢獻(xiàn)，很多人都在追捧大數(shù)據(jù)概念，但要區(qū)分真正有價(jià)值的大數(shù)據(jù)和概念炒作。從數(shù)據(jù)時(shí)代走向智能時(shí)代。所有的大數(shù)據(jù)是給決策提供支撐的，但是決策者還是人，到了智能時(shí)代決策者就不是人，決策環(huán)中沒(méi)有人的存在。

以下為演講全文：

周濤：謝謝主持人，很高興在這里跟大家講大數(shù)據(jù)的問(wèn)題。大數(shù)據(jù)目前炒的熱度超過(guò)了其對(duì)行業(yè)真正貢獻(xiàn)的概念，幾乎所有的政府和投資人都在追這個(gè)概念，幾乎每個(gè)企業(yè)打得開(kāi)電子表格他都號(hào)稱(chēng)自己是大數(shù)據(jù)企業(yè)，所以我今天的報(bào)告其實(shí)很簡(jiǎn)單，我想通過(guò)一些鮮活的例子讓大家能夠判斷什么是真正的大數(shù)據(jù)創(chuàng)新，什么不是。 簡(jiǎn)單而言，我認(rèn)為大數(shù)據(jù)的核心部分是兩部分。第一是數(shù)據(jù)的外部化，大數(shù)據(jù)時(shí)代一組數(shù)據(jù)一定不僅僅是被這組數(shù)據(jù)產(chǎn)生的這個(gè)地方使用、優(yōu)化產(chǎn)生新價(jià)值，而是在很多看起來(lái)風(fēng)馬牛不相及的地方產(chǎn)生價(jià)值，用10次、100次、1000次甚至更多。第二，大數(shù)據(jù)不是簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)報(bào)表，不是商務(wù)智能的工具在更大量數(shù)據(jù)中的簡(jiǎn)單應(yīng)用，而是我們通過(guò)人工智能，尤其是人工智能里邊機(jī)器學(xué)習(xí)的辦法獲得深刻的洞見(jiàn)，再用這種深刻洞見(jiàn)支持高效準(zhǔn)確的決策。只有這兩者加到一起我們才有真正的大數(shù)據(jù)的時(shí)代，大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新興起。

我認(rèn)為大數(shù)據(jù)正在深刻改變當(dāng)下的社會(huì)經(jīng)濟(jì)，不完全是一個(gè)泡沫，我從三方面來(lái)談一談。 第一，它改革了政府的監(jiān)管方式，讓政府變革更加定量化、扁平化、透明化。數(shù)聯(lián)銘品很早就開(kāi)始用政府公開(kāi)和企業(yè)公開(kāi)的數(shù)據(jù)，包括董監(jiān)高形成的公司與公司之間的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，包括質(zhì)押數(shù)據(jù)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)、人力資源招聘數(shù)據(jù)等等來(lái)打擊非法集資。

下面我講第二個(gè)例子，我們?cè)趺礃佑脵C(jī)器學(xué)習(xí)的辦法能夠?qū)崿F(xiàn)幫助政府更好的進(jìn)行監(jiān)管，監(jiān)督性抽檢的作用就是要發(fā)現(xiàn)更多的不合格品，但是每個(gè)檢驗(yàn)要花幾千塊錢(qián)，如果大部分產(chǎn)品都是合格品，那就起不到監(jiān)督的作用，但是在全國(guó)范圍來(lái)看監(jiān)督抽檢發(fā)現(xiàn)不合格的比例和隨機(jī)抽檢都是一樣的，沒(méi)什么差別，都是2.3%。但是我們發(fā)現(xiàn)不合格品的出現(xiàn)在地域上分布高度不均勻，而且受天氣環(huán)境的影響，受食品包裝方式、保質(zhì)期、食品品類(lèi)，甚至包括食品生產(chǎn)企業(yè)的股東結(jié)構(gòu)都有關(guān)系，我們把來(lái)自不同地方的數(shù)據(jù)匯聚到一起做了機(jī)器學(xué)習(xí)的模型，它可以自適應(yīng)不斷提高精度，最終我們達(dá)到了驚世駭俗的10.7%，在全國(guó)我們把第二名拋到不知道有多遠(yuǎn)，這就是大數(shù)據(jù)的魅力。實(shí)際上，未來(lái)的政府監(jiān)管比大家想象的還要恐怖。

第二，大數(shù)據(jù)還能夠優(yōu)化資源配置。我們都知道醫(yī)療資源是高度不平等的，但是當(dāng)我們下到一個(gè)縣，走到三甲以下的那些小地方的醫(yī)院，甚至到社區(qū)醫(yī)院，我們并不知道這個(gè)縣的醫(yī)療資源到底有哪些東西是不平等的。但是現(xiàn)在我們通過(guò)數(shù)十億的電子病例數(shù)據(jù)的分析，以四川為例，我們能夠很清楚地知道一個(gè)小城市乃至一個(gè)縣，到底科室哪些做不了。宜賓在成都是比較發(fā)達(dá)的城市，但是宜賓所有跨地市轉(zhuǎn)診前6名，有5名都是兒科，說(shuō)明兒科不行。再往兒科走，頭位順產(chǎn)是比較好處理的，但是攀枝花這個(gè)地方有30%要轉(zhuǎn)診，說(shuō)明這個(gè)地方兒科不行。我們發(fā)現(xiàn)有些縣沒(méi)有皮膚外科，這些東西不是衛(wèi)計(jì)委到每個(gè)縣去分析，我們只需要分析電子病例的首頁(yè)就能發(fā)現(xiàn)。當(dāng)我們有了這些數(shù)據(jù)，比如說(shuō)高血壓、糖尿病這些病種，我們分析這些病人所有的結(jié)算數(shù)據(jù)，我們就能夠很好知道他到底把錢(qián)花在哪些并發(fā)癥上，一個(gè)當(dāng)前血壓和體檢報(bào)告如此如此的人，他在一年后兩年后大概要在醫(yī)保上花多少錢(qián)，方差是多少？區(qū)間是多少，可以讓我們進(jìn)行更好的醫(yī)保政策制定以及商業(yè)保險(xiǎn)。我們還做了很多醫(yī)保控費(fèi)，現(xiàn)在覆蓋8200萬(wàn)人，9.3億明細(xì)，1億的報(bào)銷(xiāo)能檢出300-600萬(wàn)的醫(yī)保詐騙。

第三，大數(shù)據(jù)還能增加工業(yè)生產(chǎn)效率，真正給傳統(tǒng)行業(yè)帶來(lái)轉(zhuǎn)型升級(jí)。比如我們?cè)谖寮Z液，對(duì)于五糧液這樣的酒廠(chǎng)來(lái)說(shuō)，他認(rèn)為釀酒是一門(mén)藝術(shù)，但是圍棋也是藝術(shù)，計(jì)算機(jī)能戰(zhàn)勝李世石就能戰(zhàn)勝釀酒大師，不同班組對(duì)釀酒的理解也是不一樣的，五糧液16次加水加湯，每個(gè)班組加的方法完全不一樣，但是我們能夠通過(guò)大量的數(shù)據(jù)把一張一張的紙花四個(gè)月時(shí)間錄入到計(jì)算機(jī)，通過(guò)對(duì)窖池的學(xué)習(xí)，我們能找到這種溫度、濕度、攪拌、渾濁度等等，與最后產(chǎn)酒的關(guān)系，從而我做一個(gè)機(jī)器人，用機(jī)器人來(lái)釀酒，機(jī)器人釀的酒能夠比人釀的酒還要厲害，我們酒的產(chǎn)量還能再提高20%。

從數(shù)據(jù)時(shí)代走向智能時(shí)代。所有的大數(shù)據(jù)是給決策提供支撐的，但是決策者還是人，到了智能時(shí)代決策者就不是人，決策閉環(huán)中沒(méi)有人的存在。比如說(shuō)未來(lái)的律師，未來(lái)的醫(yī)生，未來(lái)的檢察官，很有可能都不是人，或者中間很大部分都不是人，這就是為什么剛才閻老師會(huì)說(shuō)30%-40%的工作崗位會(huì)消失，而有些是肯定不會(huì)消失的，第一就是做科學(xué)和藝術(shù)創(chuàng)作，第二就是通過(guò)情感關(guān)懷讓人們遠(yuǎn)離痛苦恐懼獲得安逸。 我不知道我們的未來(lái)在哪里，會(huì)不會(huì)幾十億年發(fā)展過(guò)去之后走向機(jī)器人的未來(lái)，但是即便如此，我相信人類(lèi)也在碳基生物這個(gè)時(shí)代發(fā)揮了它應(yīng)有的作用。謝謝大家！