智慧足迹李振军：大数据商业应用要有一个有态度的“小边界”｜ WISE·2016企业服务峰会

在今天由36氪主办的“WISE·2016企业服务峰会”上，智慧足迹 CEO 李振军在会上做了分享。

本次演讲的主题为“大数据，小边界”。根据李振军的介绍，智慧足迹是中国联通和西班牙电信联合成立的大数据科技公司。李振军说，在移动时代，电信公司错过了许多发展机会，然而他们现在想要抓住大数据这个风口。

李振军说，在2014年，大数据很火热，但是2015年大数据短暂地冷静了一年，那是因为许多大数据公司没有找到盈利模式。而在2016年，大数据重新火热起来，因为盈利模式清楚了，现在大数据行业应该更多地寻求“创造社会价值”。这就是智慧足迹想要寻找的“小边界”。

市场上现存的大数据公司被李振军划分为三个类型：数据源，数据处理，和数据应用。而智慧足迹则兼备这三种角色。首先，背靠中国联通的4亿用户，智慧数据还在和中国移动、中国电信寻求合作；其次，智慧足迹从西班牙电信引入了一款名为 Smart Steps 的产品，它已经在西班牙和南美运营多年，处理数据的技术非常成熟；最后，智慧数据引入和培养了一支现在大数据行业顶级的经营团队，包括市场技术和创意多方面人才，来自IBM、惠普等企业。

智慧足迹现在服务的主要是三方面客户，政府、商业和金融。李振军说，通过对手机信息的分析，智慧足迹可以得出人口的热力分布图，并且反应城市人口的职业住所分析，把五年一次的城市调查变得准实时和在线化。与此同时，智慧足迹还能够为政府提供通勤分布。这不仅包括城市中的通勤分析，还包括城际之间的点面分析。李振军说，现在他们正在为交通部编制全国所有城市的交通指数信息。

对于商业，智慧足迹能够提供的价值也很多。李振军说，他们可以提供户外媒体观察，告诉商家在哪些地方投放广告更加有效。然而，他们也可以提供商圈观察，运营评估，交通客流和竞争分析等，帮助实体商业选址。李振军表示，他们的服务能够有效地帮助实体商业挖掘潜在客户。

最后是金融行业。李振军认为，智慧足迹对于金融行业来说，最有价值的部分是其提供的身份认证，反欺诈，征信查询和信用评估等服务。

在为政府，商业和金融提供大数据服务的同事，智慧足迹还坚持了“有能力，有责任，有态度”的态度。李振军说，创业九个月，他们已经实现营收1个亿，但此外他们还拒绝掉了总额更高的订单，因为他们认为这些订单可能会超过“小边界”。不管是政府，企业还是金融场景，智慧足迹提供的都是一种脱敏的、匿名的统计分析后的产品应用。李振军表示，他们的目的是让城市能够更高效的运行，更智慧，让行业也更智慧，最后让百姓的生活更方便，这也是作为他们作为大数据综合企业所应该有的责任和态度。

以下是36氪整理后的演讲全文：

非常感谢36氪对我的邀请。我报告的主题是“大数据，小边界”，因为从昨天开始，包括今天上午，我也注意到我们很多嘉宾一直提到数据，可以说数据是庞大的，但是我们坚持一点，在个人隐私、数据安全的保护上是细微的，严格在一定边界之内，刚才提到为什么是中国联通和西班牙电信，不是德国电信也不是中国移动，这还是得益于整个世界的大数据行业的发展。

因为在大数据行业，我们也知道运营商过去在互联网、移动互联网，可以说错过了很多机会，为了在大数据领域有所突破，中国联通和国际电信运营商合资成立了智慧足迹大数据公司，这个公司定位就是基于运营商的位置数据来做2B的企业服务，这是我们的定位。可以说在中国的三家运营商当中，我们是唯一一个专业大数据公司。

上午主持人也提到，整个2013年、2014年几乎所有人都在说大数据，我也查了一下，现在的中国大数据公司，应该至少在1200家以上，按我的想法，大数据领域所有的从业者可以分为三类：

第一类：数据资源拥有者，比如刚才演讲的平安公司，包括互联网公司、政府、电信运营商、BAT，是数据资源的拥有者。

第二类：技术拥有者，比如给客户做第一方的DMP，包括整个数据的搜集、加工、处理、分析，也有很多这样的公司。

第三类：市场创意者，也许他们数据资源不多，但是更贴近客户，有很多的创意，为客户各种应用场景解决方案突破，有很多他们的建树。

可以说，我们公司同时拥有数据资源、技术提供和产品创意，三位一体进行服务。先看我们的数据资源，我们现在已经拥有了中国联通在国内的4亿手机用户，它所有基于手机产生的各种位置信息、我们上网的行为偏好，包括我们一些自然的属性（比如男女），甚至包括我们使用通讯行为的终端消费信息，这是我们所有联通的数据。

但是我们公司成立以来，一方面是基于联通的数据，包括西班牙电信的数据，但是我们一定不限于联通的数据，目前在很多的行业应用当中，我们已经与中国移动、中国电信，将数据在应用层面进行融合，给客户提供服务，这是在数据资源层面。

第二个层面就是技术，之所以选择西班牙电信，因为西班牙电信有一款产品smasdaipus，这个产品可以说在欧洲、南美已经用了5年，接近8年的时间。这个产品经过整个市场的洗礼，目前非常完善，它的完善之处在于，简单说它就是把数据处理产品化，比如我们4亿的手机数据，仅在南方广东一省，我们每天的数据量有80亿条。这么大的数据量，再保存加工起来非常复杂，通过这款产品，我们把所有的数据加工成高密度位置标签，包括每个人的工作地、居住地、出行、住留，把非结构化转成结构化，让我们存储加工成本大规模的降低。

或者举一个不恰当的比喻，原始的数据相当于一个矿石，这个软件相当于一个机器，通过机器加工矿石之后，出来的结果，我们各种钢材，再如何应用，那就是钢材加工的问题，二次组装的问题，这是我们第二个资源。

第三方面，我们引入集中了现在大数据行业，公司的经营人才，包括IBM、惠普等很多的专业团队，在运营商的体系当中，我们培养了自己的一支经营团队。

回到刚才报告的主题上来，大数据小边界，其实还是回应上午主持人说的，2013年、2014年很多人提大数据，2015年比较淡，为什么2016年又多了？其实我们一直在行业当中，2015年很多公司在之找商业模式，大数据如何安全地变现？当时出现很多精准营销，其实在精准营销领域，在国内授权相对来说做得不够。

所以在2015年比较淡，为什么2016年又火起来？在2016年，可以说很多的公司找到商业模式，甚至把这个模式不断地复制，包括上午分享的TD等等公司，包括我们自己。其实这个观点，一方面我们想把大数据应用做大，让企业做强，为社会做出一些价值。

另外一方面，我们一定严格地遵守隐私和数据安全。问题就是，我们如何在最小半径之内，确保用户隐私和促进安全的前提之下，把大数据应用做强，对行业做出价值。这个对行业从业者来说，或者有更多情怀、初心的从业者来说，一定要回答的问题。

简单报告一下我们公司的情况，今年年初成立，大概三四月份的时候，到目前9个月，实现收入1亿。如果站在一个初创公司的角度来看，这个成绩还可以。我们今年可以说拒掉的一些合同和单子，远比1亿的单子还要多，因为有很多场景需求，是超出小边界的。遇到这种情况，我们只能跟客户说，很遗憾，这种业务我们绝对不可能做，我们做的所有的业务，使用场景严格在边界之内。

到目前为止我们已经积累的合作客户，包括以武汉为代表的城市规划，大概全国做了数10个省市的城市规划，还包括我们跟交通部、研究规划院之类的研究机构合作，做了全国城市的交通指数等等全国级的服务。在金融企业，我们跟传统的四大行，包括BAT的金融公司，都有一些征信反欺诈方面的合作，以及在选址、商学院方面，也做了很多的案例。

接下来也跟大家分享一下，我们到底在如何确保数据安全的情况之下，去做一些行业应用，这些应用场景，我把它分四类：

第一类：城市规划领域，城市规划如果我们一定回到初心，对于政府来说，它做城市规划，它的初心就是我怎么让我的百姓生活更方便，这是最基本的动因，对于百姓来说，规划行业都坚持四个要素：

要素一：工作地。

要素二：居住地。

要素三：游憩地。

要素四：交通出行。

任何一个城市的管理，都要解这四个问题。先看一下居住地，因为我们有了手机的限定，可以从0点到4点，基本可以判断出一个人的居住地。我把所有的人，脱敏匿名之后，做这个判断，就可以看到一个城市居住的热力分布。这可以解决什么问题？比如北京周边燕郊，燕郊政府很关心，燕郊管理人口，辖区内的人不断增长，甚至爆炸性的增长。那在燕郊居住的人，在市区到底从事哪些行业？他们在什么地方工作？平均年龄大概多少？是否有小孩？ 如果燕郊政府给他提供服务，我的交通路线要不要开京通快速？我的医院设在什么地方？儿童、老人的一些配套设施怎么优化？这些都是政府要回答的问题。那么我们有了工作地、居住地，有了这些出行的统计，完全可以帮政府达成这个目标。

目前我们刚才提到，有武汉、北京、上海，还有南昌等等，大概做了数十个城市规划，这个城市规划当中，我们也做了对行业的一点创新和改变。过去做城市规划，5年的控制规划，5年更新一次。通过现在我们跟政府、各发改委的合作之后，这个规划可以做到准时和在线化。

接下来工作地，工作地对于我们判断也很简单，每天从朝九晚五比较集中的地就可以判断出工作地，这也是回到政府的需求上来看，比如说中关村和上地，集中了很多优秀的IT和大数据的精英。政府就会关心，在上地上班的人，都在北京市什么地方居住？每天早晚通勤的高峰是什么时间？政府错峰怎么错？我们也做了一个研究，目前来看，比如在上帝工作的人，我们分析以后发现，大多数人集中在昌平、朝阳、海淀，而且又以昌平的回龙观、天通苑、北苑为主，平均通勤距离大概12-19公里。

这些数据现在说起来看着都很简单，但是对于政府官员来说，因为很多数据难以收集、采样，他很难得这些结论，包括促成的时间，比如说我们有个很基本的问题，从北京到机场，平均的通行时长是多长，有的人感知是一个小时、有的人是两个小时，有的30分钟，通过我们的分析，初步算出来的时间是，平均是53分钟，这个数据再跟交通部沟通的时候，他们也没有这个数据，他们想如果我和你中国联通和智慧足迹产品合作的话，我是否可以做全国所有城市的交通指数，是否可以分析每个城市地铁公交的覆盖度，所有的这些政府的问题通过我们的数据和产品都可以给一个解答。

第二个场景就是企业，比如说我是做旅游的，我想回答一个问题，对于企业来说，北京市爱旅游的老龄人他居住在哪些社区，经常去哪些公园，经过我们的分析很容易得到答案。我是一个广告主，我在北京要投户外大屏的广告，比如说在西单、中关村、王府井，我肯定很关心我的广告投出去以后有多少受众，是IT的人多，还是金融的人多，这通过我们的位置数据也可以得到很多，目前我们已经做了全国大概30个城市上万个点的所有户外媒体的广告评测，包括每天经过多少人，男女比例，年龄段分布和他们的偏好、消费水平。

企业还会关心另外一个问题，比如说我是星巴克、肯德基，我如果再开100家店，我应该在全国哪些城市，城的哪些点，如果我是手机终端商，我想跟随三星或者是苹果，开在哪些地方更是我的受众，应该说这是非常基本的诉求，我们通过一年的积累形成了一套选址从热力到价值贡献，到竞争，包括到交通便利分析，形成了一个选址六步模型。通过我们的模型，比如说一个健身场馆我们做了30个城市，1500家选址的门店的建议，包括我们自己也在做联通6万个点的数据。

交通我们提供的就是电线面的服务，所谓点，比如说政府关心，我在南昌长江大桥已经有了一个跨江大桥，我是否需要新建，如果是一个文物，我如何来保护，那么需要做交通的吞吐量分析，再说县，在上海浦东它的通行最多的是黄埔还是虹桥，这些都是政府需要关心的。回到面，两个城市之间，比如说武汉宜昌两个城市圈之间的联系度，包括南昌，这些都需要位置数据来把它进行一个有效的分析。

分享完政府、企业，接下来就是金融行业。金融行业我们可以提供身份认证、征信查询、反欺诈、信用评估。反欺诈最典型的就是我们的信贷，不仅有运营商自己的黑名单，我们现在跟传统银行，线上的金融在做反欺诈联盟，真正的让数据在用户授权以后保证客户的金融安全。

通过上面的报告可以看到，我们整个的两个电信运营商合作，实际上是把引进的一款西电的SSS产品，这款产品把原始的数据加工成了时空标签，可以说我们是知其踪知其人，能够做到让政府找到他的服务对象，让企业找到他的潜客，知道我的服务对象、潜客是谁，在哪，有什么喜好，如何触达他。不管是政府企业还是金融场景，我们提供的是一种脱敏的、匿名的统计分析后的产品应用，我的应用场景是让城市能够更高效的运行，更智慧，让行业也更智慧，最后让我们百姓的生活很感觉、很方便，这也是作为我们拥有数据资源者，也有技术者，既然有了这个资源应该承担的这种责任和态度。

谢谢大家！