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数据|汇纳科技丁遥：后见、洞见、预见

近日 ， 在中国连锁经营协会主办的“CCFA新消费论坛—2020中国购物中心与连锁品牌发展峰会”上 ， 汇纳科技(300609,股吧)总裁丁遥发表了《后见、洞见、预见》主题演讲 ， 总结提出以下三个观点：
1、将数据采集、分析、价值挖掘三个维度的能力同步起来 ， 人工智能和大数据就能为实体商业提供更大的价值；
2、更照顾租户利益的 ， 按客流量计租的方式可能会慢慢替代固定租金模式；
3、服务提升的动力来源于行业的探索和知识转化 。
数据|汇纳科技丁遥：后见、洞见、预见
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以下为丁遥先生的演讲全文 ， 经整理发布：
尊敬的郭会长、裴会长、武会长 ， 各位新老朋友：
这大半年来 ， 中国实体商业碰到了太多的新情况 ， 听了大家的演讲 ， 我受到了很多的启发 ， 也想借这个宝贵的机会 ， 结合我所从事的人工智能和大数据工作 ， 给大家分享几点近期的思考 。
第一个问题：大数据怎样才能带来大进步？
实体商业这些年花在技术上的投入不算少 ， 安装很多协助内部经营管理和对顾客服务的设备和软件 ， 也收集到了各种各样的数据 ， 但这些技术和投入似乎并没有产生什么特别重大的、对现有业务的促进作用 。 那么问题究竟出在哪里？是技术本身不够先进 ， 还是使用价值挖掘不够？
我以汇纳从事的客流分析业务为例 ， 15年前 ， 我们的用户开始在购物中心各主要入口安装客流传感器 ， 用来统计全场人数；10年前 ， 用户要求将客流传感器安装到各楼层 ， 甚至每一个店铺 ， 用来研究客流在场内的分布情况；这2-3年 ， 越来越多的用户需要安装精准客流传感器 ， 用来记录和分析顾客的年龄、性别、游逛偏好 。 数据采集技术的进步为我们带了更多维度、更细粒度的数据 。
相比于数据采集技术的进步 ， 数据分析技术的发展似乎有些迟缓 。 多数情况下 ， 我们还在用加减乘除、环比同比的方式进行处理 ， 由于人脑和传统工具的限制 ， 我们往往无法感知到多个维度间数据的细微联系 ， 更无法对复杂的问题进行分析和归因 。 诺贝尔经济学奖得主西蒙教授关于人的“有限理性”中描述 ， 人对环境的计算能力和认知能力是有限的 ， 人做决策时采用的信息不完整 ， 做出的决策不完全理性 。
过去 ， 采集手段有限 ， 每天只能提供一两张报表的数据 ， 我们还可以仔细研究研究 ， 现在 ， 采集技术每天可以提供200张、2000张报表的数据 ， 我们反而更加无所适从了 。 因为如果不做深度的处理 ， 我们无法消化这些数据带来的价值 ， 如果简单加总、归类 ， 可能就会过滤掉很多重要的细节 ， 那我们为什么还要花大价钱 ， 安装那么多高级的传感器？
我的疑惑最终被和我一起工作的胡宇教授解决了 。 胡教授是位特别智慧的科学家 ， 他的专业是数字经济研究 ， 麻省理工毕业的博士 ， 数字经济研究员、佐治亚理工讲席教授 。 他从事了近20年的数据分析和人工智能建模工作 ， 服务过美国财政部、欧盟委员会、亚马逊、阿里、微信等众多的政府、商业和学术机构 。 他和他的团队用了近2年的时间 ， 用可解释的机器学习方法 ， 分析了数千家购物中心的位置、体量、经营年限、品牌构成、过往的客流数据 ， 并且考虑各个项目实时的竞争关系 ， 构建起了实体商业“五因子”模型 ， 这个模型不仅能预测一家商场未来1年内每天的客流基准 ， 还能对每天客流增减进行归因 ， 将商场的整体客流细分到行业、天气、日期、长期竞争力、短期竞争力和突发等因素中 。 他说这个模型把购物中心的数据分析技术从感知层面提升到了认知层面 。 感知告诉我们发生了什么？这是后见 ， 认知告诉我们为什么会发生？这是洞见 。 我们还想知道未来会发生什么？这是预见 。 最终我们更想知道怎样才能让我们期望的发生 ， 这就是智慧决策 。
克劳德.香农：信息是不确定性的解 。 我觉得 ， 面对纷繁复杂的商业竞争 ， 每一位经营者都有消除不确定性的执念 。 他们希望知己、知彼还要知行业……汇纳产品和服务演进的路径就是按照不断帮助用户消除不确定性而设定的 。


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