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就业动态

一叶知秋,从航运大数据看大数据产业的金融变现商业模式

来 源:   发布时间: 2016-12-28 09:22:19   点击次数: 0

每个行业都有其独有的特点,行业内部的数据量非常庞大,如果能首先打通行业内部的数据孤岛,不失为推动大数据产业发展的一条路径。遵循这样的逻辑,我们拜访了亿海蓝(北京)数据技术股份公司的数据部门负责人盛尊阔先生,跟他聊聊航运大数据的那些事儿。值得提出的是,盛总提到的航运大数据的很多规律,我认为在整个大数据产业尤其是物流大数据方面,都有很好的启发意义。
我们在这不只是说航运大数据,而是将其作为一个例子,来探讨一下整个行业大数据产业的发展规律,尤其是大数据公司全新变现商业模式的设计。
通过与盛总的沟通,我认为大数据公司的价值主要体现在两个方面:一是提高目标客户的生产效率;二是为整个行业甚至整个社会提供有价值的信息。
用数据来提高生产效率
大数据企业通过对目标企业提供的数据信息的收集、整理、挖掘、可视化展现等方式,来优化目标企业的生产管理流程,进而提高其效率,降低其成本,这是大数据解决方案提供商为企业提供的最直接价值。
我们以有大量石油运输需求的中海油为例,像亿海蓝这样的航运大数据公司,可以为其提供准确实时的航运信息,可以让其知道自己的货物什么时间运到什么地方,什么时候能到达港口等,通过这些数据的分析,可以帮助其优化全球的航运调配,提升其运输效率,降低管理成本。
当然,数据的来源除了企业本身外,还需要大数据公司提供一些行业方面的数据。以航运大数据为例,亿海蓝通过对全球航海运输数据的全样本分析,让有航运需求的企业如华为、海尔等,能够及时了解全球航运运力情况,并可以通过运力的供给和需求情况来预测未来一段时间的航运价格变动趋势,为自己选择一个有利的运输时机和性价比高的运输公司。
像亿海蓝这样的大数据公司,通过对全球航运的分析,可以对航运企业进行排名,让货主知道哪家公司能提供更好更便宜的货运服务,并将这些信息提供给有航运需求的企业如海尔、华为、美的等,帮助他们节约运输成本,合理安排自己的货物运输情况。
以上,我们以航运大数据为例,说明了大数据方案提供商对具体企业的价值。应该看到这样的价值具有一定的通用性,我们可以将其向其他行业进行对比推广。比如对于制造企业而言,大数据公司的价值也主要是通过对企业本身数据和行业数据的分析,来优化企业生产、管理、运营流程,提高其管理效率 ,降低其成本。这是大数据与企业业务相结合的应有之义,也是其价值的直接体现。数据+金融=?探讨大数据变现的一种商业模式
上面提到了大数据对于企业本身提质增效的意义,这一方面我们已经讲的很多了,本文的重点不在于此。我与盛总的交流过程中,非常欣喜的看到了将大数据变现的一种可能商业模式,并且我隐约感觉到这才是大数据产业的“星辰大海”。
根据盛总的介绍,亿海蓝可以根据全球航运数据的分析,全面的掌握全球航运物流情况。以石油为例,由于石油大多经过海运来运输,知道石油航运情况,就相当于提前知道了全球的石油供需。而玩金融的人都知道,这些信息简直比黄金还珍贵。提前知道全球石油的供需,就提前掌握了石油的价格走势,进而在金融市场掌握先机。比如在石油期货市场,可以进行相应操作,将全球航运数据转换成真金白银。
另一方面,掌握航运公司的运力情况,就可以分析其企业经营状况,进而掌握其信用和风险水平。信用和风险跟金融是直接挂钩的,比如可以找到那些经营情况良好,风险水平低的航运企业,为其提供保理、贷款等金融服务。通过对接金融市场的方式,来将手中掌握的航运数据变现。
我们知道,整个金融系统是建立在物价、利率、汇率等价格体系上的,而价格是由供需决定的。那么掌握了供需情况,就早别人一步知道价格变动趋势,拥有这一先发优势可以很方便的在金融市场获利。更进一步的,整个社会的供需情况是由生产和流通环节来决定的,所以生产和流通领域的数据就成为在金融市场上获利的关键。
基于上述的逻辑,我们可以设计大数据企业将手中数据变现的几种商业模式:
第一、 大数据企业可以将自己手中掌握的大量数据信息进行封装,作为标准化的数据产品,卖给金融市场上的买家,赚标准化数据产品的钱。因为数据是实时变化的,所以这个买卖可以一直做下去。
第二、 大数据企业与银行、保险、保理等金融机构合作,为其推荐优质的目标客户。大数据公司可以通过数据分析,知道企业的日常经营情况,进而为银行等金融机构筛选客户提供便利。
第三、 大数据公司可以自己成立金融机构,为其目标客户提供金融服务,或者直接根据自己掌握的数据信息,在金融市场上进行操作来获利。
与互联网大数据通过精准营销的方式来变现相比,行业大数据目前还缺少很好的变现途径。但通过上面的分析可以看到,除了为提供的数据产品和服务收费外,与金融市场的结合,让行业大数据公司有了更好的将其价值变现的商业模式。并且,这似乎是行业大数据独有的优势。
一个细思极恐的问题
一直以来,金融都是个需要提防的怪兽。金融霸权是邪恶的,它就像加在人民身上的枷锁,吸食劳动人民的血汗,满足自己的私欲。与金融霸权相对应的,未来会不会有数据霸权,甚至是数据与金融的结合物——数据金融霸权呢?
也许现在想这个问题还为时过早,但未雨绸缪总是好的。我们知道,金融最珍贵的就是信息,谁掌握的信息更多、更准、更快,谁就拥有绝对的主动权,如果这权利被无限放大,就很可能形成数据金融霸权。
试想一下,一个大数据公司,他知道全社会的生产信息和流通信息,他知道所有商品的供需情况,能够提前预知什么东西价格会涨、什么会跌,甚至涨跌的幅度都知道,他甚至能提前预知股票、期货、期权、外汇市场的变动趋势。那么我们可以毫不怀疑,这家公司掌握了数据金融霸权,我们不可能打败他。因为,他拥有全社会最锐利的武器——数据。
放眼国内社会,能有机会成长为数据金融霸权的最有可能是BAT。其中又以拥有完善电商数据、互联网金融数据、物流数据的阿里巴巴最有可能成就数据金融霸权。应该看到,目前阿里所做的一切对于推动社会的进步以及数据的积累具有很大的价值,这是绝对值得肯定的。但是,我们必须要警惕大量的数据过于集中于少数企业和机构之中,这会增大我们未来的风险。
那么,应该怎么办呢?是不是现在就要限制阿里这样的企业来收集我们的数据呢?答案当然是否定的。我们不应该限制企业推动社会数据化的积极性,至少在未来十年内不应该做过多的限制。但另一方面,为了确保我们未来的安全,消除被数据金融霸权危害的风险,我们目前在积极进行全社会数据化的同时,还需要做另外一项工作:在组织机构和资本层面,将未来可能的数据巨头进行一定程度的公众化或者说国家化,并制定好未来数据化社会的游戏规则。
具体来说,可以从如下几个方面着手:
第一, 可以通过国家财政、社保基金、产业基金等社会公众资本参股的方式,在资本层面介入未来可能的数据金融巨头,例如当今的蚂蚁金服。事实上,他们目前就是这么做的,但我认为还可以做得更多一些,比如国家和公众股份占比更多一点,向部分合格的社会投资机构和企业开放股份等。
第二, 加快大数据学科建设和理论研究,加快数据立法。从理论和法律层面来界定数据权限。比如哪些数据可以被收集,怎么收集,怎么使用,怎么保护个人隐私等问题,都应该有清楚的答案和明确的法律界定。
第三, 成立一个全社会范围的数据中心。该中心由政府牵头成立,全社会广泛参与。在打通全社会数据孤岛,实现社会数据化的同时,做好数据的集中管控。
目前有一句比较知名的话是“得数据者得天下”,我想说的是天下是天下人的天下,而不是个别数据金融霸权者的天下。为此,提前做好风险管控,防范数据金融霸权,也就在情理之中了。