大數據價值變現的路徑

人工智能領域的一些理論和比較實用的方法，已經開始用于大數據分析方面，并顯現出初步令人振奮的結果。至此大數據的價值變現潛能開始逐步被人工智能釋放。

大數據的可能價值變現方式分為六種：第一是見微，從小處看到細微的洞察；第二是知著，能看到宏觀的變化規律。第三、第四種是當下和皆明，當下是此時此刻的感受，皆明是知前后做到萬物皆明，是在時間點上在不同的萬物上獲得洞察。第五、第六是辨訛和曉意，辨訛是去偽存真、查漏補缺，曉意則由于傳統上機器只能處理數據，對于有深刻內涵的內容能否被真正理解顯得異常重要。

知著。隨著大數據、人工智能的發展，機器能進一步窺探到人類的思想。一是傳統采樣和定性，采樣更多的是了解平均，作為犧牲，采樣會把黑天鵝的信號當做噪聲過濾掉；二是傳統定量的研究，尤其是在社會科學領域，大數據為之后的進一步定量研究做了好鋪墊。

社會學里面有一個社會計算學分支，廣告中也有計算廣告學分支，所有這些都是通過定量的方法更好地了解這個社會、了解個體。無論是群體的理性還是個體的非理性，都可以通過定量的分析獲得洞察。

見微。如果說知著是天文望遠鏡，那么見微就是顯微鏡。傳統觀點認為，市場經濟的“市場”是所有人行為的總合，由于對數據和行為理解的局限，人們看到的市場亦是打馬賽克的塊狀分布。而隨著掌握的數據的增加，這個市場逐漸變成一個高清的縱深的圖。

傳統上的營銷行為講究的是對客戶群體進行細分，隨著大數據發展的深入，客戶群體從細分到微分、微分到個人，實現從個性化到個體化的轉變。

從前，商家只能關注花錢買單的客戶，大數據則可以實現用戶的體驗反饋，并且從點到面逐漸覆蓋。僅僅覆蓋到線上的面卻是不夠的，隨著移動互聯網以及位置信息的豐富，線下位置信息可以揭露更多的洞察。

當下。對于普通用戶來說，從瀏覽一個網頁或者看一部電影開始，一旦發起了瀏覽的動作，作為發行商或者是愛奇藝這樣的電影流媒體網站就會到供應方平臺發起請求，發起的請求會將這個廣告商的畫像描繪出來。

接下來，供應方平臺會到廣告交易平臺進一步獲取廣告，而交易平臺又會將需求傳輸到代表廣告主的需求方平臺，需求方平臺下面有一個數據管理平臺，詳細分析了每個個體的偏好，根據傳送的個體偏好的分析返回，推薦合適的廣告。

通過實時競價，獲得競價的一方就會把需求發到程序化的創意平臺，該平臺再根據廣告主以及個體畫像產生一次實時的創意，把真正的廣告推到個體那邊。

而所有這些可能在100毫秒內發生，發生了從數據的采集到廣告主獲取廣告的候選進行實時競價和程序化的創意，最后形成這個廣告。在整個過程中，大數據起到了無可比擬的作用，這就是見微，而呈現到每一個個體前面的都是非常精準的廣告營銷。

同時，在100毫秒里面完成的一次精準廣告推薦涉及到當下。當然，當下快思考風行，幾秒鐘得到的洞察可能一下子傳播到世界各地，犯的錯誤卻是覆水難收。

皆明。對應于當下的叫做皆明，皆明是深度報告，涉及三種分析。第一，描述性分析，即過去發生了什么，為什么會發生，而現在又在發生什么，簡言之就是通曉古今。第二，預測性分析。大數據的核心價值是對于未來的可見性，預測性分析就是能夠預測未來發生什么，三國時期諸葛亮的巧借東風屬于預測性分析。第三，處方性分析。分析方能夠利用大數據運籌帷幄，希望未來發生什么，明白為了要讓目標實現現在要做一些什么。

辨訛。辨訛是大數據價值變現的第五種方式，也就是看到真相。比如美國德克薩斯州的數據新聞報道說，能夠把這個州的很多政府雇員的工資都做到數據庫里面供人們查詢。對于普通人來說任何感興趣的人名都可以輸進去，看他的工資和其他行為，看到他們想要了解的真相。

曉意。機器是不能曉意的，只有人能曉意，但是隨著人工智能的發展，機器能夠逐步窺探到人的思想境界。隨著大數據的發展，通過技術可以對人進行情感分析、價值觀分析，甚至在一個題材還沒有開始傳播的時候，可以對它進行“病毒傳播性”的分析，這些應用都使得大數據達到了曉意的能力。

曉意一方面是文本的曉意，另一方面是通過視聽覺獲得的曉意，機器可以具有情商，亦可以根據短視頻判斷對象處于何種情緒當中。（本文摘自吳甘沙 公開發表的署名文章，有刪改，標題為編者所加，未經本人確認。）