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圆桌论坛二:“用数”——新实体经济的生产要素与商业变革

2020-11-20 18:32  来源:证券日报网

    主持人:尊敬的各位嘉宾、领导和专家,大家下午好,今年数据是特别火的话题,无论政策层面上发改委出的上云、用数、赋智行动方案也是把数据使用作为非常重要的方面,另外在我们企业一线实践中也涌现出非常多优秀的数据驱动型企业。今天请到这五位嘉宾都是在一线实践中总结了非常多案例和经验,今天我们大家一起分享。首先有一个问题是请问五位嘉宾,是共性的问题,今年4月份中共中央国务院发了一个文件,要深化新型要素市场化配置文件,这个文件里第一次把数据作为要素提出来,以前我们说在农业经济时代,或者工业经济时代,传统生产要素是技术、劳动力、资本,今天数字经济时代到来,数据已经成为新型生产要素,这个问题是想问一下在座各位企业家,我们建立数据要素市场,重点需要解决哪些核心的问题?首先有请秦总。

    秦芳:今年四月份国家发布这份意见体现了国家对数据作为生产要素价值的高度认可,四维图新本身也是一家大数据企业,意见发布以后为我们企业解决这么几个方面的问题,一有助于打通数据与民间数据互通共用机制,我们公司生产处理的是数据,给客户的产品也是数据,我们一部分数据是自己采集的,还有一部分是政府买过来的,能实现共享的话降低企业数据获取成本,以及提高企业数据效率,另外一方面在数据规范使用方面形成统一标准,包括对于企业有商业秘密,个人有个人隐私数据,数据分级以及如何管理。还有把数据作为生产要素以后,对未来数字经济会有一个推动,我们公司在积极打造自动驾驶的业务,未来在大的政策推动下自动驾驶落地会更加快一点。

    何东炯:非常荣幸参加这个论坛,拿到这个问题我在想,因为我们也是比较老牌的大数据企业,从大数据概念提出来经常会遇到这个问题,这次咱们提到要素和要素市场的建立,要素是一个非常好的高度,数据已经成为生产资源的资产,到市场我们经常被问到,大数据的交易市场,大数据的交易所,之前几年都在探讨这个问题,发现做的时候往往是雷声大雨点小,为什么有这种现象?我们说数据要素市场,首先是数据产品市场或者数据消费市场的繁荣,要把数据要素市场做好前提是有非常繁荣的数据消费市场,这需要我们有更多的基于数据产品如何创新,过去我们说的产品是工具性的,钉子、锤子或者资源,现在数据已经出来很多产品,比如说导航,它是一个数据产品,没有数据提供不了,我们买的电商,他把数据内容变成商业的一种载体,这些都是非常好的这种数据产品,我们将来要想数据要素市场繁荣起来,有越来越多的数据产品创造出来,这样成为拉动经济的资源,这是第一点。

    第二点,现在大家做数据产品的时候往往基于自身的数据来做数据产品,一个好的市场生产要素,数据要素可以流动,这种流动问题往往涉及一个数据定价的问题,这个是非常难的,我们看到过往几年里大数据谈到的,大数据变现其实就是一个数据的定价,在某种场景下卖的很贵,某种场景下卖的很便宜,过去比较好的数据定价,百度的搜索引擎关键词是很好的定价,这一个词马上有人定价,包括很多广告的网络,钱总有这方面的业务,他把标签打的很细,在交换网络里面把数据定价,最后大家共享数据把网络投放,这些做很多细致工作,他往往要求有一个大的希望平台,或者有一个主导方,在一个生态下把数据定义出来,未来越来越多的企业出来才能做好,今天国网领导谈的,他们电力大数据怎么样,他有他的生态,他在这生态里面上下游数据定价,进而在不同的实体之间产生数据交换,最难的一件事数据确权还有怎么脱敏,数据拿出来交换,数据到底是谁的,这个事情是比较难的。我们知道很多政府数据非常有用,不敢拿出来用,泄露机密或者谁来授权,包括以什么价格来用,这些问题需要我们在接下来几年采取方式来解决,我个人观点倾向市场方式,我们投资的时候可以有政府数据资源,政府如果有机制,听证会或者招标把数据拿出来看,提供给社会机构来用,包括企业上下游定价,包括脱敏,很多人说我们公司为什么不能和海外机构比,他们能把数据拿出来,我们只能给公安提供工具性的服务,数据拿不出来,使得数据能力受到了限制,怎么把脱敏做好,未来有很好的发展前景。

    主持人:数字交易所没有想象那么多,我看到现在有一种流行的说法,也有一种观点,数据真的没办法资本化或者资产化,我很想问一下接下来企业家对这个问题的看法,能不能像资本劳动力这样可以资本化的?

    隋国栋:非常渴望有这种数据可以交易,我讲讲我心得,我们是一家去年上市的互联网公司,过去上市是比较困难的,相对来讲你属于轻资产,我们打动证监会的很大原因是因为我们在消费互联网里面手里握着很多数据,大部分数据的获取来自于两方面,一方面我们自己的业务,真实产生了业务数据,另一方面和上下游进行紧密合作,我们和电商合作拿到了很多数据,过去很难有数据采买的机会,上市之后还会采取行动,我们看好那些真正拥有消费数据的公司,我们会采取类似于并购或者投资或者合作的方式,实际上对于何总讲的,您讲的大数据交易所,或者数据资产的采买,我们非常期待或者渴望的,以我过去的经验真正明码标价怎么采买回来,可选的落地应该不是很多,这是一个。

    第二个我还有一个观点是,涉及到采买,涉及到数据的交易一定会牵扯到类似于安全性或者私密性的问题,我们所在的电商过去经常被挑战或者被问到的问题就是你到底用了多少用户数据,做了类似于用户骚扰的事情,一直问这些问题,我们看到工信部隔三差五发布一个榜单说APP又有哪些侵犯隐私,所谓的侵犯隐私就是他接入某一个插件,实现了一些功能的同时还有一些不那么合规,从业务应用角度,我们是非常希望中国的个人隐私保护或者数据安全是有规范,是有标准,可以被严格执行,知道了什么能做,什么不能做,对我们做业务的人来讲更安心。

    主持人:希望有一个更加包容审慎的监管环境。

    隋国栋:以及明确讲明白什么是合规,什么是不合规。

    钱晖:对于数据的定义,到底是怎么样来做,实际上这里面从法规层面还需要国家有进一步的一些法规出台,2018年5月25号欧盟出的GDTR以后,每年出台数据主权报告,相应的法规层面,我们希望肯定还是要有一些认知。第二个层面是机制层面,作为资产,作为要素来考虑,对于所有数据的相关的一些机制,包括所有的规范制度,甚至于对于数据作为资产是不是可以做,而且怎么进行处理,这些配套的措施还是需要,需要中央部门在机制层面做更多的创新。第三个层面刚才几位也提到了,数据作为资产价值层面的问题,数据资产最核心问题是什么?是产权属性和资产属性,能不能确认,因为它的特征不一样,应该作为独立的资产类别,今天很多专家提到,数据的特性可复制性,它在使用过程中间有可能还会增值,它怎么来做,这又牵扯到第四个层面,数据可不可以,不使用交易所模式,是不是能做一些新的创意性,交易所模式对于数据来讲,真的是不太合适,久其一直做数据业务,数据全生命周期的综合服务,我们对于这些事情想的比较多,从宏观层面还有一些问题,法规层面,机制层面,资本层面都需要综合的考虑,光一个意见仍然不够,谢谢。

    主持人:数据确实要不断的用才能把价值发挥出来,有请赵总。

    赵丽萍:我自己是看科技行业的,我们主要工作是深入调研行业以及覆盖在市场上已经上市的上市公司,您刚刚提的问题非常好,我们9月份的时候深入研究数字经济,也发布了数据经济的大报告,这个报告里面,我们提出来数字经济有一个非常核心的特点,是所谓的非竞争性,你一个数据有了之后给A使用还是给B使用都是可以用的,不是像单纯的资源消耗了就没有了,这个劳动力被你占用了就没有了,所以这个是非常核心的一点,在做数据市场的时候,其实还是有一些难点或者痛点的,难点在于数据资产的确权,这个资产到底属于谁,谁可以使用,包括使用过程中获得的收益由谁来分享,其实是一个在做资产交易的时候比较大的问题。我举个简单例子,大家都会用淘宝、京东平台,大家去平台里面搜索产品的时候这时候就产生数据,数据来源于用户个人行为,同时也是产生在类似于淘宝平台所谓的IT系统里面。这些平台利用用户数据获得收益的时候,我给他推类似别的厂商的产品,这个过程中产生的收益应该给大家怎么样分享,这个会在交易中产生一些确权的问题。另外一个难点,刚刚前面老师提到过,数据资产定价的问题,到底应该给他什么样合理的价格,在市场上交易,同时也是将来非常值得探讨的问题。

    主持人:赵总谈到模式问题,在第三方平台的角度,我们研究来看,用户输入一些个人的数据,地理的位置信息数据,搜索偏好数据,基于数据第三方平台可以形成数字化的解决方案,第三方接入平台的商家为了买数字解决方案会付费,这一个闭环数据的价值就体现了,这些数据形成数字化解决方案,为第三方平台或者互联网公司带来收益。个人和平台公司之间也有一个闭环,我的用户我是输入个人的信息,反过来第三方给你更便捷的结果,整个这两环中我觉得数据价值体现的比较充分,不论看国外的亚马逊,还是国内的大型的第三方互联网企业,还是比较明显的。中金公司在研究这些企业的时候,这些企业拥有的数据资产会不会增分呢?

    赵丽萍:那是肯定的,毋庸置疑,很多公司并购事件里面,很多买另外一个公司付费的人其实愿意付出非常高的对价,如果说被收购的公司有比较好的数据资产的话。举个例子,百度当时19亿美金收了91助手,还有阿里巴巴花了一百亿美金收购饿了么,这两家公司当时产生的收益并不多,为什么愿意出这么高的价格去买,就是考虑到用户积累下来的数据将来对于两个公司之间有非常大的协同,这个数据资产受到大家共识,受到认可的。

    主持人:接下来我想问一下钱总和秦总,您从业这么多年来大量的数据,从采集到后期应用,您是怎么去完善数据治理的过程,从企业本身来讲,先请钱总。

    钱晖:这个问题也是比较宏观,大家知道久其1997年成立,一直做数据业务,现在是做数据处理服务的业务,自己并不能有太多数据,但是我们见过太多的数据,见过海量大数据的客户,我们有国内高端客户资源,数据的采集、存储、处理到分析,整个全生命周期来做,数据治理这个层面,我觉得是这样,应该说作为一个组织或者一个单位,一个企业不管政府,一定要高举高打,数据治理这个事情是一个单位在数字经济时代最核心的事情,高度要非常高,简单的讲可以用9个字来做,第一个立规章,第二建平台,第三想服务,数字治理本身内容很多,立规章要做自己数据资源的规划,要摸清家底,建立数据资产的目录,这点非常关键。对于数据本身来讲要对自己数据进行分级分类的管理,建立自己分级管理规范,哪些数据可以公开,哪些数据可以交换,哪些数据不能拿出来,是隐私级的。另外一个数据采集到处理的保证体系和安全体系,这种时代数据资源规划,整个这套东西做出来以后,你不能光停留在规章制度层面,要形成数据汇集采集的一套流程。第二个层面这些东西要建立数据治理的一套平台进行管理,数字化手段管理数据自己的东西,这点非常关键。自己的平台在全公司全集团全单位统一管理,第三块有了平台以后也不是说一个部门,或者一个主管单位自己管数据治理,数据治理是全员的,要把它变成共享服务的中心,要想服务。要把它变成真正的把数据资源做好非常好的要素,数据自己的内容包括很多,我们往往做数据业务的时候往往是说这些数据我们什么数据,很多很多,没有一套治理体系的时候,你会发现所有大数据的服务都是非常非常累的一个任务,久其我们做了一些项目,就是客户没有完整的治理规范和要求,见到数字就想怎么处理,这是不行的,基本上我认为是这样。

    主持人:您觉得共享的过程里面,企业会有什么问题不愿意共享数据吗?先把数据看起来,不拿出来。

    钱晖:有些安全角度有一些东西,很多单位特别是涉密的数据基本上不能动,数据处理过程中间大家有顾虑,这些顾虑在数据处理过程中间有一个事情也要做,数据脱敏的处理,很多单位不想把数据拿出来担心担责任,数据拿出来以后大家都在使用,发现问题怎么办?数据脱敏大数据时代变成非常关键的要素。往往有一些人提出来说脱敏脱密是两个层次的事情,脱敏更重要,数据并不是所有都要公开的,分级分类非常重要,建立什么标准,单位是什么样的,建立数据的分级分类的标准,不同类别,不同级别数据采取不同策略,有些拿出来共享,有些需要交互,有些需要公开,这样的方式来做的。真正来讲,数据资源角度来讲,特别从我们做电子政务里面,现在工业大数据和物联网之前数据80%掌握在政府手上。

    主持人:政府数据往往有更多社会价值,秦总。

    秦芳:我们公司经过近二十年发展,像主持人所说我们是一家大数据企业,我们为客户提供了很多数据,这么多年公司内部数据从采集到发布的过程,我们通过专业的采集设备,采集技术,作业团队,采集高质量高精度地图数据,还有通过车机端摄象头采集现场信息,进行更新,大量的图象数据放在云端,我们自己开发自己用的云,云端通过人工智能算法处理,处理完以后云端发布,地图实时更新,跟我们很多车里面导航是静态数据未来一定是动态的数据。我们在数据的接入包括发布,进行加密处理。

    主持人:听到您说您有高素质的团队,人才团队。因为时间关系,最后一个问题想请教何总和隋总。今年经合组织发了一个报告,把现在企业分成两大类,一个数据驱动型,一个叫数据赋能型,我没有理解错的话您二位企业属于数据驱动型企业,数据驱动型企业,这类型企业业务来自于数据,没有数据没有自己业务模式或者商业模式,我特别想知道,作为数字驱动型企业我们怎么通过数据打造商业模式,带来更好的价值?

    隋国栋:数据驱动型和数据赋能型我们都有,从企业内部角度,现在互联网公司非常依赖于数据做拓展,甚至基础业务在数据模型基础上,数据赋能型是这样子,值得买努力帮上下游解决问题的公司,我们帮用户解决消费决策的问题,简单说让他知道什么值得买,买东西的时候花钱该怎么花,我们用技术能力赋能消费者得到更好体验,同时我们在另外一端帮大量商家,京东、阿里、苏宁、亚马逊这样公司,帮大量品牌主,帮他们解决营销诉求,这个营销诉求基于数字对数据的理解,也能极大加速营销效率,从这个角度我认为对外也是赋能型的角色。再说数据对我们整个业务的帮助,我们去年IPO的钱用在了内部系统建设上,什么样人进来了,大概通过你很快的几次的点击,看了什么,掠过了什么,我们知道每个消费者消费能力或者层次,最近的品类喜好,以及他的品牌喜好,汽车这个层次到底喜欢保时捷还是大众,基于这个快速提升我们服务消费者端的能力,从这个角度应该说我们很大程度上得益于数据的理解,或者数据算法能力。同时我们进一步结构化整理整个世界消费信息的机会,我们现在正在努力的把我们这家公司从原有APP型互联网公司变成消费大数据公司,因为我们过去希望通过各项业务看到非常多的用户是谁,行为是什么,我们知道哪些品牌现在在哪些电商或者哪些新零售渠道里面成长的更快,哪些品牌在起飞,哪些在下落,有了这些数据可以设计出来更多商业产品服务上下游,现在最火的网红经济,非常多品牌老板下了决定,我们要去抖音快手,我们品牌要有所表现,可能带货翻车是非常常见的事情,同时很多主播做了非常好的内容,但是根本找不着好的品牌主带货,这有非常大的撮合的机会的。我们做了一个产品,对于数据的理解,让内容把什么商品卖的出去,什么主播适合带什么货,今年刚上线做了十几亿撮合的GMV,明年能做40亿GMV,网红经济始终有存在的理由和可以被改良的,有很多品牌理应在网红时代里面通过网红被用户认识到,我们拿到数据之后设计出来新的模式,从这个角度数据应该始终是一家互联网公司极其重要的和极其依赖的。

    主持人:有请何总。

    何东炯:我们也是一个又有数据驱动又是数据赋能的公司,我们更偏向于赋能,为什么这么说呢?我们是数据管理,特别是非结构化数据管理软件公司,我们现在提出的口号成为中国语音智能的平台,偏向语意的人工智能的技术,这些技术大量依赖于我们对大数据的掌握和分析,特别在具体场景中具体行业里,需要对行业数据有很多掌握,这块使我们不断的项目过程中积累很多数据,反过来提升我们技术,这是数据驱动。另外数据驱动方面应用到业务上,我们在卖软件卖系统的时候,客户拿到软件和系统还是为了解决问题,如果这些数据同时用的话,可以把问题解决的更好,从2011年开始,推出基于大数据的在线服务,建立了互联网大数据的数据中心,给他做引擎等等这样一些在线服务,我们规模已经做的比较大了,这块我们逐渐把自己从一个卖软件公司变成卖软件+数据的公司,从卖产品的公司变成卖产品+服务的公司。我再举几个例子,数据驱动和数据赋能,对于我们客户来讲他是数据驱动,现在这个时代所谓的数据赋能一定是超出以往,就像刚才钱总讲的,要强调共享,从我角度强调数据创新场景应用,现在海量大数据情况下,如果只是数据大了有没有更好系统把数据管起来还是按原来思路做,我做的很精细,很高精尖,并没有为业务带来增长,很多情况下都是用创新的思维创造新的场景,给我们下游企业,用互联网数据采集服务,给我们金融客户做风控,我们政府企业给他做招商,上下游数据的分析,企业的画像,股东关系分析这也是原来没有的,过去政府招商就是打打电话问问,动态的环境中我这个图谱缺谁还要找谁,这都是创新的产品,包括我们做融媒体,提供热点,还有发展形式的分析,他知道他热点是不是很热的传播,或者谁在传播,什么人群关注他,这些产品也在做,确实能把互联网空间情况描绘出来,这些服务方式原来是没有的,原来是做媒体、金融、企业招商,所以我觉得最主要的数据赋能或者驱动一定要有创新的思维。

    主持人:谢谢何总精彩介绍,时间关系我们圆桌论坛即将结束,特别感谢今天五位优秀企业家,还有我们所介绍的实践的案例,就是因为有这些企业才使我们数据要素市场,或者价值充分发觉出来,助推我们经济高质量发展,从我个人来讲虽然文件相对比较宏观,但是也是向我们指出发展的方向,挖掘数据要素价值,一方面要有良好的数据要素市场,像刚才各位企业家讲的我们有交易的主体,有交易的特点,有消费者还有企业,还有第三方商家,同时要一个非常完善的数据保护的机制,我们数据的合规,我们数据的治理,给我们更大的信心更多的使用我们的数据才能把更多价值发觉出来,这也是我们第二场圆桌论坛的主题,谢谢各位企业家。

    主持人:谢谢高所长,也感谢第二场圆桌论坛的五位企业代表。接下来进行最后一场圆桌论坛环节。

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