多层次市场下的数据要素流转与场景创新 | 数据要素行业洞察(一)

|腾讯对话 作者:腾讯研究院 2024-04-10

数据要素是数字经济时代的关键生产要素,多层次的数据要素市场建设是繁荣产业生态的重要保障。当前,国家数据管理体制机制不断完善,数据要素基础制度建设逐步推进,如何构建多方参与、促进数据要素发展的市场生态成为各界高度关注的话题。

作为数据要素市场的重要探索者,互联网企业在数据流通和开发利用方面积累了大量的实践案例。为了更好的总结提炼有关经验做法,助力数据要素市场建设和经济社会数字化转型,腾讯研究院组建了数据要素联合研究团队,并于近期组织召开了数据要素创新发展研讨会。六位研究鹅围绕数据要素在智慧工业、智慧出行、数字金融、智慧文旅、数字政府、数字广告的场景应用参与交流。腾讯研究院数字经济研究中心主任王星博士主持研讨。

 

曹洪强 腾讯智慧工业副总经理

数据要素的开发利用需要依托链主企业,应重点关注产业链整体效能提升。

基于对多个工业企业的调研,我们发现数据要素与工业结合的一个现实困境是数据供给不足。过去工业自动化程度相对较弱,没有足够多的数字化系统来承载或存储数据。因此,过去几年腾讯主要聚焦于如何促进工业数字化,加速数据采集、存储和分析,促进工业领域降本、提质和增效。比如,腾讯基于人工智能算法的电子制造检验检测场景。三四年前,新能源汽车发生自燃或爆炸事件的概率比较高,重要原因之一是新能源电池存在质量问题,而电池的许多缺陷无法通过人工检测出来。腾讯受新能源电池投资企业委托,用人工智能算法来解决这一问题。现场通过2.5D或3D成像技术,将电池的照片拍摄下来形成大量数据。基于图片数据,结合腾讯在过去20多年里沉淀的图像识别算法,进行大量数据采集和训练,大约用了半年时间形成了成果,将质量缺陷检测率提高到了超过90%,不仅提升了检测率,同时也降低了人工成本,为工厂每年节约数千万成本。基于这一场景案例,腾讯在其他制造业场景中做了延伸。

关于数据交易流通,腾讯工业进行了一些探索,通过充分发挥链主企业作用,加强对产业链供应链上下游的数据挖掘,助力提升整体产业链效能。一个典型的场景就是供应链金融场景。当产业链平台建起来后,企业的收入数据和产业数据可以在平台上看得到,银行拿到企业的实时资产数据,可以作为抵押物向供应链企业放贷,支持企业发展。

 

潘英超 腾讯智慧出行解决方案总监

智能化是车企决胜未来的关键,全球主流车企都在积极探索从车内到车外的业务拓展。出行行业在从车内走向车外的过程中,数据成为串联起场景和业务的核心要素。

随着网联化、智能化的深入发展,车端和云端成为产生、承载及应用数据的两个最为重要的源头。基于这两个源头,车企的业务及服务的场景再通过手机为代表的智能终端逐步延展到生活中,完成从车内走向车外的闭环。

从数据要素的角度看出行行业,不同场景所承载的数据类型不尽相同。相较于其他行业划分的C端数据和B端数据,出行行业引入了更多维度。从C端数据角度看,智能座舱所产生的用户行为数据、智能网联平台所产生的车辆控制数据等最为典型。而以销售及服务为代表的传统车企业务中又会产生大量的B端数据。以上两类数据可以结合现有成熟的技术对数据要素进行有效应用,如通过营销场景中用户画像等能力指导广告投放、线索分发。而当下智能车普遍具备的自动驾驶功能,其需要通过车端传感器收集路况、环境等地理信息数据,这和以往的数据类型有很大不同。

如果说”车云一体化” + “智能终端延展”,是从车内走向车外的主路径,那么数据要素就是这个主路径上的一块块基石,一步步帮助车企完成智能化升级。

 

刘继峰 腾讯金融云资深架构师

数据是金融机构核心资产,托管、信贷、证券化等领域均有数据要素价值化成功案例。

腾讯内部的小案例:“一块走”小程序让卡路里变公益金。参与者可以将步数兑换成公益基金,在这一过程中腾讯内部需要经过确权、估值和交易环节,这其实也是一个完整的数据要素价值化的链路。

金融行业的三个实践:数据托管、资产信贷、数据证券化。

一是数据托管。托管业务对于银行来说不是新鲜业务,如某头部股份制银行,在数据托管领域进行了一定探索,设定了三个角色:数据托管机构、数据托管人和数据管理人。数据托管人是数据拥有者,具有数据的所有权。数据管理人指能够将数据价值发挥出来的机构。为防止数据滥用和泄露,数据托管机构应运而生,与数据托管人、数据管理人三方签订托管合同,按照合同约定内容提供托管服务。数据托管期间,管理人发出具体指令来分析数据,受托人执行,并将执行结果提供给数据使用人,借鉴传统托管的模式,实现对数据风险的隔离。其中有两个关键角色,一是托管系统,二是数据托管的账户,二者对数据的安全性和隐私保护性都有很高要求。 

二是资产信贷。据公开报道,2023年底某头部股份制银行和深圳数据交易所探索完成了一笔跨境企业数据资产融资业务。目前数据授信业务和现有的授信流程是一样的,还是作为传统授信业务的一个重要补充。据了解,业内也正在探索在贷前、贷中和贷后针对数据资产信贷的优化方案,比如在数据密集型的行业,结合生态场景,通过流程自动化等手段,重点探索风险分摊机制,这也是未来授信业务的重要方向。

三是数据证券化。数据的证券化是未来证券化的一个重要方向,主要聚焦在证券和票据业务。数据要素证券化落地有两个关键点:一是建立估值模型,二是设计标准化和个性化的产品。

 

刘于飞 腾讯文旅首席架构师

通过场景实现对行业数据沉淀,再反向进行二次数据治理,实现数据要素价值释放。

近年来,文旅行业相关政府部门和企业推动数据价值释放最有效的途径是:借助技术能力和对行业的理解,结合项目实践中沉淀出应用场景,反向进行数据二次治理,在治理过程中做好精细化运营,从而发现和探索新的场景以及新的数据价值。最终,通过多次融合和转化,这些要素化的数据就可以转化成为新的生产资料,为整个文旅产业注入新能力和新动能,完成数据要素化过程。

腾讯文旅目前在尝试将大模型运用到数据分析上,辅助获取关键运营信息,帮助园区进行后续的运营规划。目前已经与北京环球影城、上海乐高等主题乐园合作。在北京环球影城BI看板案例中,环球影城在整个业务架构里面,搭建了专门的业务分析系统CTP,同时包含数据分析看板和BI分析能力。在这两个产品使用上,环球对BI看板的使用频率是最高的。BI看板为环球提供会员、年卡、入园用户行为路径等数据。通过这一系统,运营方可以实时了解到入园人数、偏好是什么、会员有多少、哪些人是会员、具有什么属性等,通过这些数据反哺到园区运营。每次反哺出来的数据都在运营中形成了新的运营需求,并且在园区APP上不断更新,这也是国内环球影城APP用户使用体验比国外好的原因,能够做到实时化,对园区管控进行实时动态调整。

 

王立书 腾讯云数字政府架构组专家

数据要素产业是促进智慧城市发展、推进城市全域数字化转型的关键。目前,北京、广东、浙江、成都等一些省市,在智慧城市、数字政府建设等领域都取得了比较好的效果,有效解决了各委办局之间数据的交换和共享。为有效推进城市精准精细治理、完善数字公共服务,行业需要开展更多的基础工作,包括统一公共数据标准、统一技术参考框架、创新数据应用场景、完善数据安全体系等。

 

张丽君 腾讯研究院高级研究员

数据要素驱动广告行业从数字化迈向智能化新阶段。

广告领域的精准营销是数据要素开发利用的典型场景。在广告领域,传统纸媒广告和户外广告最初是固定广告位和广告时间,一个广告主购买一个广告的时段。互联网广告时期是把纸媒广告放到了互联网上,可以监测和统计点击率、停留时长以及点击后跳转的界面等。虽然收集了一些简单的后台数据,但是在前端投放广告时并没有进行数据的格式化清洗和结构化应用,这是广告的数字化应用。随着PC互联网时代爆发以及移动互联网的应用,大量的移动APP应用如吃喝、穿戴、出行等积累了丰富的数据,基于数据分析技术,向用户推送个性化广告,广告领域走向数据应用新阶段。

程序化自动交易广告是数据实现应用、完成价值闭环的典型模式。客户提供想要投放的具体客户类型,同步在某平台内部生态和外部生态进行投放。在外部生态的投放是基于数据分析推动形成闭环的程序化自动交易广告。比如,某一用户打开了某个APP浏览旅游相关信息,APP会迅速向多家平台发送数据请求,并将用户属性和需求同时发到广告交易平台上,平台上各个广告主就这一需求进行RTB实时竞价,由数据管理平台来确定出价是否合理以及是否在广告主的预算范围内,匹配出最终竞得这一需求的广告,并实时展现到用户面前。这一复杂过程基于毫秒级即可完成,但是在完成之前,谁的广告将会出现在哪个用户面前均不确定,所有的推送均是由背后的数据分析来完成。

数字广告正从数据化逐渐向智能化演进。主要特征如下:一是广告费投放更加精准。通过数据精准预判营销,能够看到广告费用的具体使用明细,如果没有达到预测销售额,发布平台将会依据赔付机制为用户继续提供优化后的流量服务,直至达成用户ROI。二是智能化展示和投放。比如,电视剧中出现喝咖啡场景,投放咖啡广告,实现广告投放与内容有效结合。总体来说,智能化手段如Chat GPT、Sora等技术颠覆了传统广告流程和广告思维,产品呈现形式将更加丰富。

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