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互聯(lián)網(wǎng)公司背后的安防邏輯

本文作者: 張棟 2019-03-17 11:07
導(dǎo)語(yǔ):硬件會(huì)為軟件服務(wù),而不是相反。

互聯(lián)網(wǎng)公司背后的安防邏輯

2017年,衢州市政府撥款4.37億元,要聯(lián)合阿里為這座古老的城市打造“城市大腦”。

“城市大腦”可以理解為一個(gè)中樞神經(jīng)式的城市指揮系統(tǒng),通過(guò)AI、IoT、云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)解決城市供給與需求不匹配的問(wèn)題,是城市人流、車流、資金流和信息流結(jié)合的產(chǎn)物。

在阿里技術(shù)委員會(huì)主席王堅(jiān)眼里,“城市大腦”具有人類登月般的重要意義。它像是杭州獻(xiàn)給整個(gè)世界的一個(gè)禮物,就像當(dāng)年羅馬給了世界一個(gè)下水道,倫敦給了世界一輛地鐵,紐約給了世界一張電網(wǎng)。

眼下,阿里已經(jīng)為包括雄安、澳門、吉隆坡在內(nèi)的數(shù)十座海內(nèi)外城市送去了厚禮。

數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

4.37億元其實(shí)“并不多”。

按照項(xiàng)目方的說(shuō)法,衢州“城市大腦”將分為多期進(jìn)行建設(shè),這筆資金主要用于城市大數(shù)據(jù)平臺(tái)及軟件層建設(shè)所用。

通常,一個(gè)三四線城市,攝像頭總數(shù)預(yù)估在2000到10000路左右,建設(shè)大數(shù)據(jù)中心需要考慮到余量配備,也就意味著上萬(wàn)路的硬件搭建較為容易。比如湖南省會(huì)長(zhǎng)沙市,攝像頭全部建滿應(yīng)該能到10萬(wàn)路左右。

以一萬(wàn)路計(jì)算,視頻分析服務(wù)器均價(jià)為30萬(wàn)元/臺(tái),支持同時(shí)100多路數(shù)據(jù)分析,由此需要的服務(wù)器可能3000萬(wàn)元朝上(路數(shù)只代表原始數(shù)據(jù)量,而實(shí)際的價(jià)格往往是和分析的計(jì)算成本強(qiáng)相關(guān),個(gè)體差異很大),其他各類數(shù)據(jù)分析假設(shè)與之對(duì)等,考慮到整個(gè)機(jī)房配置等,所需費(fèi)用在2億元左右。

如果最后刨去人工等其他成本,阿里在每個(gè)城市的“城市大腦”項(xiàng)目上能夠獲得一定的營(yíng)收,但利潤(rùn)相比其主航道業(yè)務(wù)是小巫見大巫。(此前,阿里還以4.55 億元的價(jià)格中標(biāo)??凇俺鞘写竽X”建設(shè),具體金額都相差不大。)

即便如此,可以發(fā)現(xiàn)除了阿里,包括騰訊、京東、百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都加足馬力,爭(zhēng)搶著進(jìn)入這條賽道。

由此,便出現(xiàn)了一個(gè)疑問(wèn):投入產(chǎn)出比并不誘人的背后,這些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為何要在建設(shè)智慧城市上花費(fèi)如此大的精力?硬幣背面,他們到底想要什么?

某業(yè)內(nèi)高管告訴雷鋒網(wǎng),可以預(yù)見得到的未來(lái)趨勢(shì)是,硬件會(huì)為軟件服務(wù),而不是相反。全力進(jìn)軍安防的互聯(lián)網(wǎng)公司們意圖已經(jīng)非常明顯:要做物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)商。

數(shù)據(jù)融合

相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),到2025年,全球數(shù)據(jù)圈將增至175ZB(1ZB約為1萬(wàn)億GB),而中國(guó)預(yù)計(jì)將以48.6ZB的數(shù)據(jù)量成為全球最大數(shù)據(jù)圈。

與此同時(shí),“數(shù)據(jù)變現(xiàn)”問(wèn)題一直以來(lái)都極大困擾著傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)持有企業(yè),相比之下,互聯(lián)網(wǎng)公司對(duì)于客群需求和消費(fèi)行為的研究遠(yuǎn)超于傳統(tǒng)公司,后者在流量“變現(xiàn)”的布局上顯得更加得心應(yīng)手。

對(duì)于大部分互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō),最賺錢的業(yè)務(wù)莫過(guò)于四大塊:廣告、電商、金融、游戲,而他們所有的商業(yè)布局不出意外都是圍繞自身的主營(yíng)業(yè)務(wù)展開。

一、電商業(yè)務(wù)。

在線上數(shù)據(jù)分析比較成熟的今天,無(wú)數(shù)人都在感嘆,線上商家竟比自己的父母更懂自己,想要購(gòu)買某種商品,打開手機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)若干App都在推薦同款商品。

為什么能夠如此神通廣大?

透過(guò)各大電商線上經(jīng)營(yíng)模式來(lái)看,早期的數(shù)倉(cāng)數(shù)據(jù)基本來(lái)源于主業(yè)務(wù)的OLTP數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)不外乎用戶信息(通過(guò)注冊(cè)、認(rèn)證獲?。?,商品信息(通過(guò)賣家上傳獲得),搜索數(shù)據(jù)(通過(guò)用戶在網(wǎng)頁(yè)上的搜索信息獲得),交易數(shù)據(jù)(通過(guò)買賣行為獲得),收藏?cái)?shù)據(jù)(通過(guò)用戶的收藏行為獲得)。

平臺(tái)通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和分析,就可以通過(guò)線上數(shù)據(jù)模型大概判斷出某人的行為意向,從而精準(zhǔn)推送相關(guān)產(chǎn)品信息,提升商品交易成功率。

當(dāng)然,這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

以上對(duì)于用戶的“熟悉”程度更多體現(xiàn)在“線上”,那么“線下”呢?

可以說(shuō),視頻監(jiān)控?cái)z像頭是互聯(lián)網(wǎng)廠商把握線下數(shù)據(jù)的最佳節(jié)點(diǎn),在技術(shù)、工藝、造型、作用等方面的不斷完善下,它們已經(jīng)不再是單純的防衛(wèi)產(chǎn)品,直接擔(dān)負(fù)起互聯(lián)網(wǎng)公司線下與線上數(shù)據(jù)相互打通的重任。

未來(lái),它們不僅僅是一個(gè)個(gè)呆板的鐵盒,更是一個(gè)個(gè)有鮮活生命的智能節(jié)點(diǎn),人們每經(jīng)過(guò)一次,都在進(jìn)行一次信息交互,進(jìn)而與各大平臺(tái)相連接,做各類數(shù)據(jù)增值分析,是各大互聯(lián)網(wǎng)廠商進(jìn)入C端市場(chǎng)、撬動(dòng)終端用戶、探索IoT布局的最為核心入口之一。

上有網(wǎng)絡(luò)融合,下有視頻交互。

不夸張地說(shuō),數(shù)據(jù)大戰(zhàn)中,誰(shuí)掌握了更多的視頻監(jiān)控路數(shù),誰(shuí)就能構(gòu)建更加精準(zhǔn)的用戶畫像,從而更好知悉、滿足用戶訴求,獲得大數(shù)據(jù)時(shí)代更大的話語(yǔ)權(quán)。

比如,通過(guò)視頻監(jiān)控的鋪設(shè),可以對(duì)線下海量商鋪形成覆蓋“店前”、“店中”、“收銀”各個(gè)環(huán)節(jié)的整套解決方案。

店前設(shè)備負(fù)責(zé)客流分析。當(dāng)消費(fèi)者走到門店前時(shí),攝像頭開始抓拍,分析其是新客、老客還是VIP。

店中設(shè)備用于顧客軌跡追蹤,分析顧客的逛店行為,包括消費(fèi)者動(dòng)線和逛店熱力圖等。另外兩者還能形成聯(lián)動(dòng),通過(guò)店內(nèi)商品關(guān)注度分析,幫助店鋪優(yōu)化商品配置,提升客戶轉(zhuǎn)化率。

此外,在收銀臺(tái)場(chǎng)景下,攝像頭還可以清晰地記錄購(gòu)買者的客戶屬性,比如年齡、性別等;對(duì)商品的購(gòu)買人群進(jìn)行分析,有助于門店后期針對(duì)目標(biāo)客戶進(jìn)行更精準(zhǔn)的商品推廣等。

店前、逛店、收銀對(duì)應(yīng)著零售行業(yè)消費(fèi)者的生命周期。

門前經(jīng)過(guò)的是“游客”,進(jìn)店后成了“客戶”,再進(jìn)入收銀環(huán)節(jié)就是“用戶”。利用這一整套的服務(wù),相關(guān)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)可以幫助線下門店更好地了解門店的客流情況和店內(nèi)銷售轉(zhuǎn)化。通過(guò)獲取和分析用戶數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)從選址到營(yíng)銷的全面賦能,把“游客”最終變成“用戶”。

二、金融業(yè)務(wù)。

所有的金融機(jī)構(gòu),他們最想要的,也最難做到的,是如何獲得更為精準(zhǔn)的用戶畫像。

通常,金融機(jī)構(gòu)通過(guò)授權(quán)方式可以清楚了解某人的線上上網(wǎng)數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)、代發(fā)工資數(shù)據(jù)等等。但很難了解其地理位置數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)等,而這將阻礙金融機(jī)構(gòu)對(duì)某個(gè)行為人構(gòu)建的用戶畫像不夠精準(zhǔn)。

用戶畫像不夠精準(zhǔn)意味著企業(yè)無(wú)法全面地了解客戶的狀態(tài)及潛在的金融需求。

比如,某人想要購(gòu)買車輛,但他事先并沒(méi)有去任何線上App上查詢相關(guān)信息,而是直接去線下店鋪了解。也就意味著線上難以獲得其行為數(shù)據(jù),如果此時(shí)線下數(shù)據(jù)能夠與線上數(shù)據(jù)打通,相關(guān)金融企業(yè)便可以密切關(guān)注,快人一步為其提供后續(xù)購(gòu)車金融服務(wù)。

再以風(fēng)險(xiǎn)管控為例,眼下眾多互聯(lián)網(wǎng)公司都推出了各類小微企業(yè)金融信貸服務(wù)。

同時(shí),又出現(xiàn)了一個(gè)困擾所有金融服務(wù)機(jī)構(gòu)的老大難問(wèn)題:貸款“不良率”問(wèn)題。

對(duì)于大多征信良好、消費(fèi)升級(jí)的群體來(lái)說(shuō),線上的風(fēng)控模型就可以很好應(yīng)對(duì);但在有貸款需求的群體中,很大一部分是“三無(wú)”人士,他們?nèi)狈鹘y(tǒng)征信記錄的同時(shí)且沒(méi)有車、房等固定資產(chǎn)。

還有極小一部分,可以稱之為“騙貸團(tuán)伙”,他們通常都有業(yè)界從業(yè)人員幫持,征信覆蓋有很大盲區(qū),違法成本隨之降低。

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,截至去年5月末,商業(yè)銀行不良貸款余額高達(dá)1.9萬(wàn)億元,不良貸款率1.9%,這一數(shù)據(jù)較一季度末有較大幅度上升,不良率上升0.15個(gè)百分點(diǎn)。

一邊是放貸KPI追身,一邊是壞賬問(wèn)責(zé),相關(guān)金融從業(yè)者步履蹣跚。

業(yè)內(nèi)的共識(shí)是:只有拿下更多數(shù)據(jù),才能打贏金融信貸戰(zhàn)。

此前,金融機(jī)構(gòu)們?cè)u(píng)判一家小微企業(yè)整體經(jīng)營(yíng)情況的數(shù)據(jù)并不多,且埋得很深。如果充分利用視頻監(jiān)控等設(shè)備產(chǎn)生的線下數(shù)據(jù),便可以做到更精準(zhǔn)的風(fēng)控。

比如,某線下商鋪有貸款需求,但他的月流水(資質(zhì))達(dá)不到其想要貸款金額的標(biāo)準(zhǔn),由此便可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)造假問(wèn)題(通常難以發(fā)現(xiàn));如果通過(guò)視頻監(jiān)控大概了解進(jìn)出該商鋪的人流量,再聯(lián)系到該商戶線上的交易金額(客單價(jià)),就可以更精準(zhǔn)地預(yù)判其交易數(shù)值的準(zhǔn)確率,從而降低貸款不良率。

三、廣告業(yè)務(wù)。

通過(guò)行為人線上的搜索數(shù)據(jù)以及線下的瀏覽、位置數(shù)據(jù),可以進(jìn)行精準(zhǔn)投放數(shù)字廣告。

當(dāng)下,各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都在大力推進(jìn)社區(qū)團(tuán)購(gòu)業(yè)務(wù),線上流量從“增量”時(shí)代過(guò)渡到“存量”時(shí)代,電商們想要尋求新增量,只能往線下走。

社區(qū)團(tuán)購(gòu)成為目前電商們拓展線下的重要手段,也是被驗(yàn)證了的最直接有效的方法。

而社區(qū)團(tuán)購(gòu)的關(guān)鍵在于如何有效獲取社區(qū)流量和如何更高效地轉(zhuǎn)化社區(qū)流量:在獲取社區(qū)流量上,投放社區(qū)廣告、布局社區(qū)小店、設(shè)置社區(qū)意見領(lǐng)袖等都是電商們的主要手段;在社區(qū)廣告投放上,電梯廣告牌自然是離用戶最近、最高頻的一種觸達(dá)載體。

比如在電梯廣告牌上加裝視頻監(jiān)控探頭,基于人臉識(shí)別技術(shù)可以在用戶非配合情況下獲取到用戶的人臉信息,再利用后臺(tái)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析出用戶的年齡和性別以及線上搜索需求,從而定制化地出現(xiàn)相應(yīng)的廣告,提升購(gòu)買轉(zhuǎn)化率。

值得一提的是,以上所列舉三大場(chǎng)景只是線下數(shù)據(jù)海洋下的冰山一角。

同時(shí),數(shù)據(jù)變現(xiàn)是一個(gè)很大的課題,也是一個(gè)很有趣的課題,因?yàn)樗鼪](méi)有界限、沒(méi)有方向,是一個(gè)完全的黑盒子,等待著每一個(gè)人去探索。

數(shù)據(jù)安全

佳都集團(tuán)董事長(zhǎng)劉偉告訴雷鋒網(wǎng),對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)是21世紀(jì)的石油;對(duì)于個(gè)人而言,數(shù)據(jù)是其生活的再現(xiàn);對(duì)于政府來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)性的戰(zhàn)略資源。

大數(shù)據(jù)的精髓在于人們分析信息時(shí)的三個(gè)轉(zhuǎn)變,這些轉(zhuǎn)變將改變我們理解和組建社會(huì)的方法。

第一個(gè)轉(zhuǎn)變是,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,人們可以分析更多的數(shù)據(jù),有時(shí)候甚至可以處理和某個(gè)特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù),而不再依賴于隨機(jī)采樣。

第二個(gè)改變是,研究數(shù)據(jù)如此之多,以至于人們不再熱衷于追求精確度。適當(dāng)忽略微觀層面上的精確度會(huì)讓我們?cè)诤暧^層面擁有更好的洞察力。

第三個(gè)轉(zhuǎn)變因前兩個(gè)轉(zhuǎn)變而促成,即人們不再熱衷于尋找因果關(guān)系。

與此同時(shí), 他也談到,如何建立數(shù)據(jù)安全機(jī)制是亟需解決的問(wèn)題,大數(shù)據(jù)是21世紀(jì)的新石油,但是立法確權(quán),是安全用好這石油的前提。

其實(shí)在數(shù)據(jù)安全層面,包括阿里等企業(yè)也提出了各種思路,比如他們基于平臺(tái)擔(dān)保開發(fā)的“可用不可見”技術(shù)等等。

他們將阿里云作為交易平臺(tái),像支付寶一樣是一個(gè)中間擔(dān)保機(jī)構(gòu),雙方的數(shù)據(jù)上傳到阿里云大數(shù)據(jù)交易平臺(tái),雙方可以使用對(duì)方的數(shù)據(jù),以獲得特定的結(jié)果,比如通過(guò)上傳一些算法,模型而獲得結(jié)果,雙方都不能看到對(duì)方的任何詳細(xì)數(shù)據(jù)。

事物的發(fā)展總是辯證存在的,數(shù)據(jù)的利用與立法問(wèn)題,預(yù)計(jì)很快就能得到規(guī)范及解決,而它自身的重要性,也將在將來(lái)得到質(zhì)的提升。

創(chuàng)新不是一個(gè)嶄新產(chǎn)品的誕生,而是現(xiàn)有的產(chǎn)品被賦予了新的用途??梢灶A(yù)見的是,線上數(shù)據(jù)與線下數(shù)據(jù)的打通,將為所有公司打開一扇從未涉足的世界的窗戶。


第二屆中國(guó)人工智能安防峰會(huì)

舊的規(guī)則正逐步瓦解,新的秩序,則以“科技跨界”的形式重塑。

這是一個(gè)由未知“X因素”重新定義安防的時(shí)代。

如何定義?誰(shuí)來(lái)定義?

2019年3月23日,雷鋒網(wǎng)與AI掘金志將在杭州濱江銀泰喜來(lái)登大酒店,舉辦第二屆中國(guó)人工智能安防峰會(huì),我們把會(huì)議主題從AI公司與安防公司兩大勢(shì)力之爭(zhēng),放大到安防、互聯(lián)網(wǎng)、AI、通信公司四大勢(shì)力的角逐。

互聯(lián)網(wǎng)公司背后的安防邏輯

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