無人機送貨、阿法狗下棋、小冰和你談場戀愛……人工智能領域的成果，一直是企業在大數據運用能力上的主要外在體現，但在亞馬遜原首席科學家安德雷斯?韋思岸(Andreas Weigend)看來，大數據能為企業做的，還遠不止如此。

以韋思岸之見，大數據對于企業的價值，更全面地來說可以體現在AI、BI、CI和DI，即人工智能(Artificial Intelligence)、商業智能(Business Intelligence)、客戶智能(Customer Intelligence)和數據智能(Digital Intelligence)這四個方面。

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在《大數據和我們》(Data for the People)一書中文版發布之際，作者韋思岸接受了記者的采訪。

AI：人工智能

當前，極力開發人工智能的適用領域，成為了企業界的熱門話題，甚至連企業CEO等職位可否被替代，都頻頻被納入討論之中。韋思岸對此的觀點則是：“機器應該只負責完成比人類更擅長的任務”。

人工智能的概念其實早已被提出，而上世紀70年代、90年代的兩次“人工智能寒冬”之所以會出現，是因為彼時大數據發展尚不成熟，人工智能難以完成規模化的深度學習。等到近年來大數據行業取得突破性進展，人工智能領域才不斷迎來突破。

所以，人工智能的主要優勢，在于記憶與運算大數據，并從大數據中發掘深層次信息。

《大數據和我們》中有一部分內容就闡述了博世公司的典型案例。

通過車載攝像頭，博世的自動泊車系統可以記錄并測量停車位的位置分布、空間大小、距離遠近等大數據，并把它們上傳至衛星定位系統，通過把海量大數據帶入建模得出完成停車的行駛線路。而博世最近公布的、預計于2018年面市的Home Zone Park Assist服務，更是可以為汽車預存最多10條泊車路線，讓人工智能在大數據的助力下為用戶實現自動泊車。

也正因如此，能獲取可觀數據量的公司，往往更可能在這一領域取得成果。韋思岸認為，包括阿里巴巴、騰訊等在內的一些中國公司的優勢，正在于此。

尤其是在近幾年，每年有超過6.5億人登錄阿里巴巴旗下網站購物，而微信的用戶也突破了8億，這使得阿里巴巴、騰訊躋身全球擁有最多大數據的幾家公司之列，他們也完成了在相應領域的突破。例如，阿里巴巴就在2016年8月的云棲大會上，推出了其首款人工智能機器人ET，而騰訊也于2016年12月26日宣布，將向全球企業提供包括圖片標簽、名片OCR識別等在內的7項AI云服務。

BI：商業智能

與計算機的優勢在于記憶、運算相對應，人的優勢則在于創新能力與決策能力。

所以，“數據驅動”這個近年來開始流行的管理理念，在韋思岸看來是有失偏頗的，而“驅動數據”，才應該是讓大數據應用到企業決策、管理等領域的理性路徑。兩者的區別是，前者是以大數據統御人類的決策與判斷，而后者是讓大數據處于人的掌控之中。事實上，大數據本身是非常粗略的，數據樣本有可能非結構化，甚至可能摻雜了欺詐數據。

把大數據置于其擅長范圍以內，用大數據來構建輔助企業決策的預知系統(anticipatory system)，才是其助力企業提升商業智能的更合理選擇。韋思岸也以具備“大數據DNA”這一比喻來形容這類企業。

韋思岸加入亞馬遜也與此有關。韋思岸說，亞馬遜創始人杰夫?貝佐斯(Jeff Bezos)早年就意識到大數據對于企業的重要性，因此邀請自己來一起為亞馬遜制定大數據戰略，讓公司真正擁有大數據DNA。此后，亞馬遜的商品推薦系統、第三方在線銷售平臺等創新性服務，不僅改善了顧客的購物體驗，還讓亞馬遜自身能更科學地制定經營與市場戰略。比如通過對大數據統計的總結，亞馬遜就調整了自身的市場劃分，把以往幾十個細分市場的分類，演變為“將單個顧客一分為十”的全新分類。

更重要的是，具備大數據DNA的企業并不會惟大數據是從，而是在決策時把它置于輔助性地位。亞馬遜計算機中心時區設置的不統一，曾讓一些商品從瀏覽到購買的時間為負值，這也讓亞馬遜開展了自我糾正，重新基于其全球化經營戰略設置了計算機時區等內部系統架構。

以韋思岸之見，亞馬遜與其說是一家電商公司，不如說是一家科技公司。這也正是這家1995年才成立的公司能保持迅猛發展勢頭，并在2016年《財富》全球500強榜單中排名第44位的重要原因。

當然，《大數據和我們》一書也向我們展示，大數據DNA并不一定是科技公司的專利。在書中，全球規模最大基金公司橋水基金就于近期宣布，公司未來的員工招聘、績效評定、日常管理等領域，將引入大數據輔助決策，橋水基金創始人雷伊?達里奧(Ray Dalio)也表示，相信這樣能“有助于提高認識、改進決策過程并實現更好的成果”。

“我們應當讓人去做人擅長的事，讓計算機去做計算機擅長的事”，正如韋思岸所言，人與計算機的深度協同，才是企業具備大數據DNA、能以商業智能取得領先的象征。

CI：客戶智能

既然大數據是為人們決策提供輔助信息，那么，哪些信息相對不重要，哪些信息則相對更重要?“我喜歡聽到用戶們通過大數據來發聲”，韋思岸把來源于經營第一線的用戶數據，看作是更重要的大數據。

《大數據和我們》記錄了韋思岸于20世紀90年代初在施樂公司的帕克研究中心工作時的情形。雖然當時已經誕生了超級計算機，但囿于數據量的缺乏，這位斯坦福大學博士仍只能通過大量假設來進行研究。

而現在，通過來源于客戶的大數據，企業就能傾聽到客戶真實的心聲，并以源自于客戶方面的客戶智能作為自身在行業內保持領先的基礎。在韋思岸看來，其曾經提供過咨詢服務的多家企業，如阿里巴巴、漢莎航空、摩根大通、GE等，都已非常注重客戶數據對企業發展的意義。比如據韋思岸回憶，在與自己共同出席一次會議時，馬云就曾表示“call me Data Ma”。

能真切聽到客戶通過大數據發出的心聲，這只是第一步。客戶數據能否轉化為客戶智能，關鍵還在于，企業經營決策的制定能否真正以客戶需求為中心。

事實上，這也是體現企業領導者能否真正在企業內貫徹大數據DNA的一個分水嶺。

例如，在當今的移動互聯網時代，用戶的一大訴求是希望企業能注重保護自己的數據隱私。但各類大規模用戶資料泄露事件就表明，這一客戶心聲并非業內許多公司的真正關注點。蘋果公司則是極少數的特例之一。2016年2月，蒂姆?庫克(Tim Cook)能拒絕FBI關于在蘋果設備預留后門的要求，讓蘋果注重客戶隱私保護的聲譽進一步提升，而一部分用戶是非常愿意為此支付相應價值的。

此外，如果企業目前暫無能力獲取海量客戶數據，那么，通過數據服務商或中間商來查閱大數據，也是企業提升自身客戶智能的合理選擇。

比如，包括寶馬、福特、MapQuest等在內的企業已經與微軟旗下的Inrix開展了合作，后者是日均可分析超過1億部智能手機地理位置數據的公司。再比如，餐飲、院線等行業內的企業可以通過Yelp、大眾點評等網站獲悉各類客戶數據，以改善企業的服務與產品線。

DI：數據智能

如果一家企業能夠在行業變革趨勢洞察，企業內部決策制定，以及企業外部客戶分析上充分運用大數據，那么，這就是企業在數據智能方面的體現。對此，韋思岸用了“ABC客戶行為模式”(ABC of Consumers’ Behavior)來予以概括。

A代表認可(Approval)，表明企業在獲取和運用大數據助力企業發展時，需盡量獲得用戶的肯定。

亞馬遜在建立用戶點擊與購買量的數據庫時，并不保存每位客戶的身份信息，而是只關注客戶從一件產品到另一件產品的跳轉軌跡。韋思岸認為這是亞馬遜能獲得不少客戶認可的重要因素。

B代表歸屬感(Belongingness)，這說明，具備數據智能競爭力的企業，都善于提升其用戶黏性。《大數據和我們》中就列舉了南非保險商探索健康公司的例子。探索健康公司與超市、商店共同推出的“活力”促銷計劃，為客戶提供金錢獎勵。若客戶的支付記錄顯示他們購買了健康食物，他們就能憑此獲得返現或保費折扣。

C則代表多重含義，比如對話(conversation)，比如交流(Communication)，又比如社區(Community)。

韋思岸也對界面新聞記者表示，他在與好友、2002年諾貝爾經濟學獎得主丹尼爾?卡內曼(Daniel Kahneman)探討后，兩人都認為C最重要的含義是連接(Connection)。在行將來臨的由人工智能、云計算、物聯網主導的時代，平臺化、生態化必然將成為企業的轉型方向。由此，企業與平臺合作各方的連接，企業與產業鏈各端的連接，都將深刻且持續地改變企業的發展軌跡。顯然，這一任務的最好承擔者正是大數據。

能夠像Facebook、Uber一樣以大數據連接企業內外各方的企業，才是數據智能的真正代表。“那些敞開大門，讓數據和信息暢通無阻連接的企業，將贏得更長遠的未來”，韋思岸說。

韋思岸曾在聯合國的一次演講中，把大數據比喻為新時代的石油，他認為其是21世紀最重要的原材料。韋思岸對界面新聞記者說，在未來，企業運用大數據優化戰略制定與日常管理，會是一件如同企業要用電一樣常態化、普遍化的事情。

大數據能為企業帶來的AI、BI、CI和DI之增長動能，將是身處萬物互聯化、萬物智能化時代的企業所必須具備的DNA。