2016中国数据经济（CIO）峰会12月8日在北京举行。在下午场的以“化云为雨，数据为魂”的高峰对话环节中，DOIT &易会邀请到中关村大数据产业联盟副秘书长、中国互联网金融智库专家、中国人民大学CIO研究中心研究员颜阳，中国人民财产保险股份有限公司系统需求管理部处长何东川，海尔集团COO薛伟，大数据商策联盟会长、上海市计算机学会人工智能委员会副会长余楠，伊美尔控股集团总裁助理张岩，美中宜和医疗集团信息总监曹晋军等嘉宾进行对话。
主持人颜阳：我们为国家做顶层设计，同时也参与了国务院发布大数据的行动纲领，以及推进大数据标准的相关研究。今年贵阳的数博会联盟已经有大约500家大数据企业发展介入下一个产业里面，接下来我们进入高峰会话的环节。
中关村大数据产业联盟副秘书长、中国互联网金融智库专家、中国人民大学CIO研究中心研究员颜阳
何东川：谈到我们对客户的决策和筛选，以及理赔服务都是做决策的根据，大数据也给我们公司带来很深远的变化。我们是国有上市公司，从2008年开始每年的业绩都是一个在比较突飞猛进的增长。所有的数据都在增加，利润占到整个行业的50%。这个业绩在整个经营管理过程中带来很好的示范应用。
中国人民财产保险股份有限公司系统需求管理部处长 何东川
薛伟：大家好我是来自海尔的薛伟，今天上午海尔已经介绍了转型的路线。正如大家所看到的海尔是中国目前最大的白电、黑电一体化制造企业。海尔今天做的事情不仅仅限于制造，是起于制造，然后在未来面向智能制造、面向用户价值服务区做用户价值探索。今天海尔在用户服务背后布局，找到用户痛点，结合我们的场景，以冰箱为中心，结合厨房大小家电、灶具、消毒柜、洗碗机等一系列构造我们的服务生态体系。
海尔集团COO薛伟
今天看到海尔服务价值，搭建一个价值共享的统一平台，同时也非常感谢易会，各位专家、各位企业代表今天共同探讨我们基于数据驱动，基于大数据价值对用户价值探索。
俞楠：我来自上海，也是中关村大数据联盟的盟友。这次我们代表上海的联盟来进行一些运作，想法也是汇集所有中国大数据的企业共同为中国创造发展做一点事。我本人本来是搞学术，就是搞人工智能跟大数据相关的，做了几年大数据人工智能之后，在前几年我们参与成立了中国第一家科学集团叫意识科学。为什么叫科学？我们觉得科技力量已经走在前沿，华人陈教授加盟量子通讯，这都是咱们华人科学家。
大数据商策联盟会长、上海市计算机学会人工智能委员会副会长余楠
我们觉得中国现在已经从以前的商业模式经济时代走到了一个技术为核心，为壁垒的一种模式。我们也想进行一些尝试，很高兴今天被邀请参会跟各位进行同仁交流。
张岩：大家好，我叫张岩，今天的论坛分享特别好，看到颜领导，也是中关村大数据委员会副主任。有些人说委员会跟你们有没有关联？我们在推动数据核心，在推动整个传统的医疗向互联网化、3D、数字化核心转型。
曹晋军：各位朋友，专家大家好，我是来自于美中宜和医疗的曹晋军。美中宜和是一个高端的医疗集团，我们整个核心服务理念是用你对生命的敬畏之心为我们客户带来专业、关爱服务。经过十年的发展，美中宜和应该已经成为了整个妇儿医院里面的代表品牌之一。到现在为止我们已经在北京开立了四家医院，在天津、杭州、深圳也开设了分院。我们特别推崇的是以生命敬畏之心提供专业和关爱的服务，这里面的服务是我们最关键的一件事情。整个未来的信息化建设，也就是能够给我们带来更好地服务。为了能够为大家提供更实在的服务，等于信息化这里面起到一个很重要的服务。
伊美尔控股集团总裁助理张岩，美中宜和医疗集团信息总监曹晋军
颜阳：刚才曹总说医疗的火热程度，在2017年整个大数据方面医疗排在第三位，大家应该多关注领域。刚才大家对背景所从事的领域做了一个介绍。
去年贵阳举办了第一届数博会之后，整个大数据推进历程我们看越来越火热，火热都不能用这个词来描述，应该叫非常的火爆。特别是在去年，发布了大数据行动纲领之后，各个城市、各个领域里面的大数据都开始进入了我们说深水区。现在不是到一个谈概念的阶段，回顾这样的历程，包括台上坐的嘉宾和参会很多代表，他们深深感觉到这样的问题。我们在大数据推进过程中，我们可能会遇到很多问题。
虽然我们在火热的场面针织静下心来在这个环境里面还有很多我们需要弄清楚的地方。我想借这样一个机会请场上的嘉宾给大家谈一谈这方面自身的背景，自身的行业中间，我们觉得在大数据推进过程中有哪些痛点？这些痛点可能也制约着下一步对我们产业中的发展。这一方面跟大家做一个分享。
从曹总开始。
曹晋军：我继续说一下。从整个医疗行业来说，做大数据还是自我感觉这个壁垒还是蛮深的，这里面有几种情况，
第一说医疗行业是直接和人的生命打交道的。这里面有一个直接过程，大家可以看到大数据在行业的应用，跟人体直接相关的实际模型出来是比较困难的。在我们实际做的时候，这方面存在一些难点。
另外从我们现在所在美中宜和这样一个医疗集团来说，大数据这种应用应该和实际业务流程直接相关。刚才从美中宜和当中给人提供专业化的服务，这里面有一个个性化的诊疗。我们希望通过我们的大数据分析，希望能够在未来实际诊疗当中，让我们每一个病人得到不一样的服务，在这里面就可以通过前期一些数据分析得到相应的服务价值，这是我们的一个期望。
颜阳：人人都是医生，这是多么美好的一种场景。
张岩：因为我们是做美，因为人对美的需求真的不同。真的我们在伊美尔行业真正做数据化医疗怎么真正结合？在我们行业做大数据情况，我们会根据整个20年来每年20万的患者病例资料，会对所有病例资料大数据分析，未来会看到原来我的很多这些在做求美自来是有非常好的数据。我们只有处于什么年龄人，处于什么病例人来关注什么部位。首先一定会做眼睛，做完眼睛之后觉得非常漂亮，会在一年到7个月周期彗做鼻子，做完鼻子一年之后会来调整自己的肌肤。我们已经抓住了所有客群路线图，抓住这个路线图把以前的商业模式变了，我们客群医疗费可以要花很多，现在已经抓住这个规律，而且非常能够知道我给他推什么？真的是把以前往人推的模式变成现在发展这种模式改。
既然我们已经抓住了业务核心观念，那这个数据应该单独成立出来还是放在IT务部门，还是业务部门下面的组织结构变化问题。主要我们集中在这两个层面。
颜阳：这个跟业务部门结合了很多。
张岩：对整个跟客户的医疗关系完成变了。
俞楠：我从事领域可能不分行业，杨老师可能从金融行业比较多，我看过大概几百上千大数据。我个人感觉从目前操作角度，目前可能做三个领域，一个营销系统，一个改建推荐系统，另外一个加上社交系统CII。这三个成本问题，一个是现实问题，就是他的容错空间比较大，就是你推荐错了再推荐一次，营销错了再推荐一次。刚开始营销机构，刚才做过一个人体的微波扫描仪。现在做一个疾病早期诊疗，不是发现一个芝麻大的癌症，而是几年检测到这不是医院，王问是体检公司，体检公司往往做CT是不现实的，后来发现微波扫描仪，发现工作一次，工作频率只有手机7%。
现在讲数据问题，刚才讲数据价值如何挖掘，非结构化数据最难挖掘，不管语言识别、图像分析等非常难。语音又不具备这样的挖掘能力，这是我看到很大的问题。反过来贵州那边也跟他们聊过这个事情，现在国内很多大数据的公司，实际上已经具备你的大企业需要数据分析，本身对行业不了解，也不知道IT具备什么东西。所以我觉得主要是几个问题。
颜阳：对医疗话题还是很有想法。
薛伟：还是在大数据做了很多探索，从智能制造从大数据做智能基础，从技术上采取了很多。重点从用户享受一下，从经销商到用户这个阶段采集到，传统的设备我们对于用户、家电口碑使用好坏，对于交互行为，这这些我们需要更好改善这种家电的管理设备，交互上的设计。其实这些设计取决于用户的推荐，这些数据又采集不到。这种客户实际上提出了社会的智能化，围绕社会智能制造，添加三四模块。这些承载的基础，比如开展模块评论快快，制造业相应的设备，使得我们设计产生智能化。比如空调，空调最大通过自感知针对分众人群提供自由化服务。
颜阳：现在海尔都用智能的。
薛伟：没错，智能通过三个四服务感知到质量问题，首先空气质量指数里面包括二氧化硫、PM2.5、PM10包括一氧化碳等等一系列指数。在这些指数下根据这些指数感知能够自己进行相应的一些甲醛、PM2.5或者一些UEC一些指标进行检测。除此之外能够根据分众模型，根据我们识别技术感受到家里是暖还是热，老人在空气里面比如制氧或者针对哮喘病人，根据这些术语模型在数据云端通过大数学感知形成分析。通过这些实现全周期管理实现能耗和积累，比如数据一些数据库。刚才看到制造平台里面还是有淘汰，在这个过程中每天把数据中比如发现保护，当技术端收到这些服务进行猜解，比如那些涉及到指标能力进行一些数据模型的分析来进行生命周期，基于此来进行服务价值。
颜阳：目前孩儿还没有跟消费者进行直接服务。其实跟用户交流平台有两个层面，今天大家听到很多智能工厂根据员工的喜好，通过我们的定点组织，整个同名自动化工厂形成用户喜爱，小批量的定制。更多某模块经济平台，在这个平台实现服务内容的输出。这些推荐场景更复杂，互联网单位体视频网站，取得这些数据行为是围绕用户区看实际的片子，我们在数据打标签，在用户上注册ID信息去打标签。在孩儿四所有黑店和白店塞做的，我有制度、电视服务标签，能达到一个用户画像更立体，把这种交互研究个性化的需求我们去进行感知相应场景，认知到我们的喜好再去做服务。
因为我会发现传统原来的黑白店是人们生活刚需，水、衣服等文娱产业是刚需需求，不是靠海尔来做的比如医疗、健康养生等等各种各样的，各行各业来共同创造服务价值。这里面我们其实有一个双边效应和多边市场东西。这几年的所有低端既是我们的客户，又是我们的合作伙伴。说到C端用户既使用户也是传播者，传播你的服务价值好了以后进行传传。这里面海尔做了尝试，希望在座跟我们一块努力，不管是加工场景，对全场景进行服务进行全驾驶连的提升。
颜阳：刚才薛总分享讲到一个很重要的方面，现在我们做大数据服务过程中，我们在做大数据的服务业前几年我们更多在消费型的服务业方面做的服务化，现在跟消费结合起来正在做生活服务业专项生产型的服务业。这个空间是非常非常大的，这是讲到中间一个环节。
下面请PICC五的何处讲一下。
何东川：对于保险来讲，保险基于大数据行业，比较依托与生产来生产的。保险是一个弱需求，你不能天天卖保险。海尔可以一次，买两次，保险一年一次，甚至寿险一次买五年，十年，一次弱需求导致保险跟客户的交易是低频的交易。低频交易给我们带来很大的影响，我们能收集到的交易数据是简单，是一个刷卡的数据。交易的数据本身是很大的，大家知道买保险的时候，保单数据是很丰富，保险各种条款。这个量实际上是非常大的。
另外保险的数据，实际上更多基于内部的数据。我们不像电信和其他行业一样，比如银行有很多在商城购买的数据，但是保险就是买一个车险或者意外险就是一个内部数据，很缺乏外部对的数据。30岁买宝马5X跟50岁买宝马一辆车保单可能都是1万元，但是我们不清楚这两个人背后两个人的保险，行为特征是什么样？我们很难用一种其他的方式对他做营销。
所以对保险公司来讲，大数据很重要，就是我们很需要跟外部数据结合。我们也很认同大数据的联盟，实际我们需要把客户的一些行为，通过他在外部的一些数据结合起来跟我们内部数据产生这样一个互动。
另外我还想谈一点，保险前几年我们比较紧张，大家统筹要颠覆一个行业，特别是保险看到很多也不能叫融合，很多东西进入保险行业。认为保险是一个很容易通过杠杆挖掘，能颠覆这个行业。实际看看这几年的发展，对整个保险内部格局现在不要产生影响。这个保险实际是一个重资产的行业，大家觉得保险是一个轻资产，它不像海尔有什么工厂？没有工厂，只有人，实际保险没有一个很重要的特征，保险就是需要理赔，保险是先消费之后再服务的。实际上有一个理赔服务存在，就比较重资产。不像互联网企业，你是不需要资产。
实际上这个重资产保险完全很难被颠覆，因为需要人来服务，需要很多数据，保险这样一个特征也给我们这种公司提供了一个很好的推进思路。尤其我们利用大数据，我们开展一个大数据，实际我们也在金属一些行业。
最近我们在宁波有一个项目，这个是可以监控，同时把这个无业务拿进来外包给原来检测公司，很多原来检测公司是承包，而我们是发包。你有很多的公司到我们公司发包过来，每天寻找一个变化情况。这一块我们就变成甲方的角色。这一块实际是有一个担负。
最近我们也在做资格融资的业务，我们PICC最大的优势是在网络这一块，前面很多线都有我们的分支机构。这一块的融资市场是非常大的。这一块你实际上可以做很多的融资，包括蚂蚁金服也在跟我们合作，怎么样做合格业务。我们通过大数据的结合，从传统企业来讲是一个助力气
颜阳：保险在创新在整个中国在行业里面走得比较快，除了刚才何处讲的，不知道大家关注了没有，今年整个6月份保险行业成立第一家中国保险交易所，大家知道银行间有教唆所，证券有交易所，各个地方都有多层次的，保险今年交易所今年6月份正式成立。这代表将来整个保险行业的相关流动性会大大提高。由于这种提高会带来更多的数据资源。
这两年从贵阳数博会以后，今年国务院又批了第二批大数据的实验区。整个过程中我们还感觉到到一个问题。现在数据方面从社会化方面来看有两个痛点。
第一个痛点，我们前几年更多关注是数据孤岛，数据孤岛更多可以用技术方式进行打通。
第二个痛点，用技术方面比较难或者非常难打通，就是数据的割据。数据的割据一定是有商业方面的要素，行政方面的要素，管理方面的要素，这些通过一些行政职能是不能完全解决的。为此现在现在各地也在做大数据的交易所审批，但是仍然看到不相关的数据审批。现在看到很多地方的推进大数据服务，更多是看政府在推动。一点政府在这过程中推动受到模式，没有找到商业模式，这个行业还是遇到很大的麻烦。
现在我们就在思考这样的问题，实际在保险行业，有一家保险公司在今年也用到一个技术，应该说今年也是红的法紫，明年也是更加发紫的技术，就是区块链的技术。互联网到区块链的技术，是在不停的解决整个中国推进技术创新、产业创新这样一个方面。
剩下的时间不多，包括大数据和区块链这方面，在座的嘉宾有没有这方面的研究和一方面的实践和思考。先从何处这边来。
何东川：实际对我们公司来讲，大数据、云计算、区块链对我们公私要考虑的问题。我们讲智能汽车的出现，如果汽车都智能化，如果无人驾驶汽车的出现，如果汽车都无人驾驶，那么会不会有交通事故的产生。如果没有交通事故的产生，保险还需要吗？这个实际上对我们这个行业面临一个很颠覆性的东西。这个是我们一直关注的。
第二每年买一次保险，开几天车都算一天的保费。未来也说天天开这种车，这个路线比较安全，可能开隔壁沙滩，路线是不一样的，这需要不一样的搜索，这是个性化区域大数据，还有物联网这一块包括在农村市场，很多行业中，现在在很多行业装这种感应的技术，我们通过这样来帮助他们做一些风险的东西。这一块也是觉得对我们公司、客户共同降低成本的一个方式。
颜阳：薛伟总海尔在这方面有什么布局？
薛伟：海尔实际在这方面有一个机构在积极实践，但可能不被大家广为人知。大家认为海尔还是白店的产品，还有黑店的产品，还有很多健康药业等等一系列的服务。比如还有明天要去的海尔金控，金控从区块链从P2P开始，前一节点后一节点整个架构发表出来。
其实在整个孩儿金控体系有一个消费金融服务，这个大家更多看到是P2P理财，这个消费基于实验、制造的基础。
第二个网络有粮店，一个是用户价值本身，通过路由器网端加载我们的私有云，提供私有云基础还有私有云处理能力。
二个中国能够靠共有云的能力，共有云一旦有设有中心，跟区块链的基础会产生问题。就是我们在分布式节点一些账本一些同步问题做一些跨界的数据问题。这个我们做过一些测试，发现在北美的数据通过链度和中国链度还是有差别的，这个差别不大，一般耗时在150毫秒以内。但是发现这这种分类账同不的事，中国是电信运营商。如果传统大数据的知识，通过组织，电信和联通是同步的时候，原来打通做连通，今天发现多账本的时候，每一个用户多个节点处理中心。不能说每一个省都有，至少华北、华南、西南都有一个次中心的节点，原来次节点类似中心不说，可以类似群中心的节点。
今天发现次中心节点，如果一个用户，一个用心在交易，如果一个中心的实践，在山东这个地方实现量级，这种方式我们还是在探索。这种方式探索更多取决于我们在用户智慧加场景的联动上。比如对于一个运动菜鸟过期猜测。其实我们把用户冰箱的交互更多依赖于健康。比如用户是不是亚硝酸盐，冰箱有一个造这个菜，菜会传到我们的指导中心，分辨这种感知。另外交互可以通过设备进行感知，这里面到食品营养中心，检测中心到后台进行交互。这种交互起来可以推进我们的魔镜，魔镜是一个展示健康交互平台，也可以推到电视屏幕上。
下一步更多在场景和业务模式上来讲，通过刚才说的策略运营家庭模式，另外刚才说用户督导、业务设计。背后有跟更多的垂直体系，医疗体系、服务体系、水服务体系，原来这些知识体系建立是所有模型在一起训练，这包括分级，以及不同的运营账户关系，家庭钱关系和社群圈子关系，把这些通过激发区域中心的区域中心自由化实现全感输出，我们还在这个路上探索，更多希望大家共同把场景进行一个伸演和交互，把我们用户体验做到极致。
颜阳：大书记交互会遇到很多，不光是定价，隐私知识产权等等，如果场景交互会改变比如现在联盟也建立了一个平台，把会员之间那个数据开放平台，现在已经到一个标准化交易，它还没有到这个比较成熟的时候，所以现在国家也在制定大数据交易的标准，就是它的来龙去脉。
俞楠：前几位都是专家，本身技术没有什么，但是它是互联网发展到后面一个必然过程。它其实代表了互联网的一个中心思想，前几年说的路线图，大概在2012年的时候说还是在技术为主，越来越往后，后来几年被区块链所取代了。基本它代表未来一种趋势，就像今天的会一样。未来的互联网想连接一切，连接一切有很多方法，比如冰箱联想，当然这个是连接人。前几天谈起来，现在不应该叫互联网思维，应该叫区块链思维，区块链思维代表人都要参与，大家都有不同的身份，但是谈起来不能篡改，这是简单的理解区块链。
张岩：从医疗行业来说，我四个非常关注区块链技术。为什么？我们很多同事认为这个标准，只有区块链跟我们做所有关系非常紧密，为什么？从医疗上来说，其实尤其在某些医疗领域，比如水是最深的行业，尤其是从药品这一块来说。我们知道药品的复杂程度，一个是进口渠道不同，其实正品假品，水货和正货差别非常大。其实去到一个医院，专业渠道商自己都没有办法区分开，我们自己意愿这种形式是从美国、英国等70多个国家学术代表安全正级。区块链现在来看和药品整体认证来源渠道进行一个绑定，我们对于正品药的使用会提高很高。
正品会保证我们整个程度，同时看到另外一个角度，医疗医生整个放开，使所有医生在任何地方进行手术进行治疗，但是医生的互联网这个发展又使医生在很多线上问题进行追溯。区块链的使用对于我们每个人来说是非常非常重要的。美国方面区块链已经开始在使用，包括可以改变以前传统的体系架构。
美中宜和这个大数据应用才起步阶段，我们这边更多关注他们在实际工作当中一个世纪应用，以前就像刚才专家所说的我们集中在以客户服务这个关注点，而不是所有地方。整个的应用还是有限的。我们现在形成一套整个大数据应用一个方法论，是说我们会从整个大数据应用场景出发，然后去建立相应的数据模型，之后进行相应的分析，最后分析的结果勇于最终的服务，就是我们医疗服务当当中去，通过服务进行改进建设一个新的场景，并且在过程中形成一个闭环。
颜阳：我想一个观点，如果找到各个点怎么使用都会带来很多的价值。我们预测在明年大数据加区块链、加产业可能会推进产业过程中很多，我们认为付出很多代价解决不了。通过这种方式走出一个路。我们在这个月发一个金融区块链书，这是中国第一部中国金融区块链的白皮书，大家可以关注。
由于时间关系，今天的分享不可能很多细节都涉及到，感谢大家的参与，也感谢各位上台的嘉宾分享。
主持人：非常感谢很精彩。
