姜磊专访:数据提炼价值,助力中国企业数字化转型
封面人物简介:
姜磊:毕业于清华大学电机工程与应用电子技术系,获工学学士、博士学位,现任佰聆数据股份有限公司(以下简称“佰聆数据”)高级副总裁、CTO,分管技术研发管理工作。
姜磊先生长期工作于国有大型企业信息化、数字化研发一线,积极推动企业大数据应用与数字化转型。其带领佰聆数据技术团队打造了大数据标签库、分析导图、大数据模型运营平台、客户关系图谱等核心技术,形成了“聆鉴”、“聆析”等体系化、自主化的核心产品体系,应用于电力、通信、政府、金融等多个国民经济重点行业领域,完成了设备风险预测、频繁停电预警、智能客服座席、客户敏感度分析、电费风险防控等诸多大数据、人工智能研究课题,发表多项发明专利,并获得吴文俊人工智能科技进步奖、中国创新创业大赛奖项等多项业界科技奖项,其业务能力和技术能力得到了众多行业客户的认可。
《客户世界》:您长期致力于推动企业信息化和大数据研发,产品应用于多个国民经济重点领域,可否为大家介绍一下您的职业历程中的重点阶段,以及令您引以为豪的成绩。
姜磊:说“成绩”不敢当,只能说有一点点经历和体会。
我的整个职业历程可以分为两个大的阶段:第一个阶段是以“信息化”为主。我是2000年毕业的,在那个年代国内企业级信息化系统建设正处在蓬勃发展的阶段,当时参与了很多电力SCADA、地理信息系统(GIS)、企业级MIS的建设工作,应该说是试图将地理信息、电力网络、企业管理这个物理世界进行信息化的一种努力。
第二个阶段是以“数字化”为主,虽然以前在做信息化的过程中也涉及到各种数据分析等工作,但是工作重点真正转向大数据、人工智能是在2010年之后,实际上是把当年在学校里面学到的数据分析、挖掘建模的技术,结合前面10年信息化工作中积累的经验相结合,从企业的数据中去发掘其价值的一个过程。
而重点就是在佰聆数据的这段时间做了一些工作。比如我们为电网企业开展设备缺陷预测,促进设备安全稳定运行;基于NLP技术为运营商客户设计智能应答客服,让用户反馈和响应更为快捷;为电动汽车运营商优化充电桩布点,促进充电设施充分利用;为电网企业预测客户欠费概率,防范经营风险;为社保中心识别骗保行为,保障社保资金安全,等等。
通过大数据和人工智能技术,我们帮助大中型国企更快地发现经营风险、捕捉市场机会,更好地服务社会服务群众,履行社会责任。
《客户世界》:佰聆数据提出了一套独特的名为“DASO”的方法论,据说这套方法论是基于佰聆数据多年的技术和应用沉淀,符合行业发展需求,能够有效指导公司技术的管理规范和技术服务能力不断提升。那么,这套数字化运营体系是如何实现这一目标的?
姜磊:“DASO”代表数字化运营的四个关键环节:发现问题(Discovery,基于数据快速发现业务机会和风险),分析问题(Analysis,开展量化分析),解决问题(Solution,形成精准决策并落实执行),评估改进(Optimization,在业务过程中持续迭代优化),这四个步骤形成了企业数字化运营的闭环(图1)。“问题”就是指预期与现实的差距,它既包含企业的各种经营管控风险,也包含企业的各种内外部机会,比如新的业务增长方向、市场开拓机会、业务优化空间,等等。企业的运营本质上是一个在经营管理中不断发现问题、分析问题、解决问题的过程,DASO其实也是企业管理咨询行业的通常做法,而佰聆数据不过是把这个做法用数字化的方式来实现,用量化手段来开展业务运营,并开发了“聆鉴”、“聆析”这样的产品进行工具支撑,从而提升运营的效率和效益,促进企业高质量发展。
图1:DASO:科学指导企业数字化运营
发现问题(Discovery):即定位预期与现实的差距。比如基于“聆析”梳理特定主题的分析指标体系、设计指标监测阈值、构建相关分析挖掘模型、建立业务看板以监测业务现状及变化趋势、快速发现业务过程异动并预警、适时生成业务问题标签,等等。随着过去二十年企业信息化建设的深入发展,企业的业务过程、业务资源持续被数字化,线上监测手段在企业中发挥的作用越来越重要,已经有相当多的企业通过构建管理看板、运营监测管理系统来对业务开展常态化监测,及时发现风险和机会。
分析问题(Analysis):在问题被发现之后,现场服务团队进一步收集、整合内外部数据,对线下发现的问题建立数学模型,依托“聆析”开展问题的研究,归纳问题表象(描述性分析)、探究问题原因和业务规律(诊断性分析)、预测将来会如何发展(预测性分析)、研究如何做到最优(指令性分析),同时与现场业务人员进行深入沟通,对数据背后的业务内涵开展进一步理解,形成问题的解决思路并对其进行核实校验,对问题解决策略核心思路、标签画像雏形、数据产品核心功能特性、现有系统改造要点、基础数据可用性及完整度等各种细节进行确认,从而形成最终的问题解决方案。
“解决问题(Solution)”:现场服务团队根据“分析问题(Analysis)”环节找到的问题解决方案,在“聆鉴”中细化设计业务策略,对策略的目标群体和策略行动细节进行敲定,将思路转化为可以实施的具体业务措施;根据策略对目标群体的要求构建对应的标签画像,明确标签的名称、定义、规则、数据模型规范及数据要求;根据数据要求进一步收集数据并建立数据常态化更新机制,开展挖掘建模训练出符合标签要求的大数据模型,根据模型、规则的结果配置相关标签;将策略的执行端与企业相关微服务或者业务系统进行对接;开发必要的前端数据产品,将数据产品在后端与标签、模型相连接,前端与现有业务系统进行集成;建立或者优化相关业务运行机制与流程、配备相关人财物资源,推动策略或者数据产品的落地执行。
评估改进(Optimization):在方案落地执行的过程中,对执行的成效、进展、资源状况进行监测,发现不符合预期之处及时解决调整,确保解决方案的目标能够实现。从理论上来说,“评估改进”环节实际上是另外一轮的“发现问题-分析问题-解决问题”,所使用的工具、方法与前面三步是一样的,之所以要将它单独拿出来作为方法论的一个环节,是因为在企业运营的过程中,对一个方案的执行过程紧密跟踪、反复进行评估调整,是确保方案最终能够成功的关键。如果这个环节缺失,则往往会终止于项目验收之时,并不能在业务中发挥实际的作用。在这个环节中,服务团队深入参与策略或者数据产品的落地执行过程,对原有业务监测看板中的指标进一步丰富补充,以此监测策略或者数据产品的执行过程与效果,并在线下与方案执行现场业务人员、最终用户进行充分沟通,及时收集方案在执行过程中遇到的问题,根据问题对策略或者数据产品进行优化调整,对标签、指标、模型的各种细节进行整改,对数据质量问题进行治理,通过持续的监测与分析、整改,从而使整个方案日趋实用,不断提升业务效果。
《客户世界》:佰聆数据推出的“聆鉴”是“千人千面、一人一策”的综合标签应用平台,“聆析”实现了深度数据探索,是一个自助式的增强分析平台。这样两个体系化、自主化的核心产品体系能够帮助企业充分发挥数据价值。不过,我们也知道企业数字化转型之路充满挑战,您认为“聆鉴”和“聆析”这两个工具足以帮助企业实现数字化转型吗?
姜磊:一两个技术工具恐怕是不足以帮助企业去实现“数字化转型”这么一个艰巨的任务。数字化转型需要传统企业借助数字化技术对业务运行流程和管理决策过程进行改造,从技术、业务、机制、文化上最终转变为“以数据说话”、“以数据决策”的数字化企业,这个过程非常艰难。
对于企业级业务来说,一般是“三分技术、七分管理”,也即技术一般只能占到30%的作用,而对于企业“数字化转型”这么一个超出企业日常常态化管理范畴的艰巨工程而言,技术能够发挥作用的空间恐怕30%都不到。相比技术工具,前面说的DASO方法论可能离促进企业“数字化转型”这个目标还更近一点。但是“聆鉴”、“聆析”能够在技术层面帮助企业去分析数据、发掘企业的数据价值,这个确实是企业数字化转型中的一个关键枢纽,用好这些工具,让数据在企业的日常决策中发挥更大的作用,进一步凸显数据的价值,对于企业的数字化转型是有一定推动作用的。
企业的数字化转型最终会实现企业内各种业务细节、管理细节的量化,并以“数据驱动”的方式开展工作。除了实现各个环节的数字化所遇到的技术困难之外,更大的困难来自于企业的文化壁垒:因为全环节量化意味着企业中的每个人都要诚实地面对自己的工作,让自己工作的各个维度都能够被数字化并进一步被拿出来进行审视、对比、改进,对于很多员工和企业自身来说,这需要不小的勇气。从根本上来说,数字化转型不是一个技术问题,而是一个企业的工作方法、思维模式、精神气质转型的过程:要求每个员工都能直面自己的内心,以开放、自省、向上的心态,追求工作的持续量化、迭代优化,最终实现员工和企业的脱胎换骨。企业“高质量发展”深层次的内涵可能正如古人所云:臻于完美,止于至善。
《客户世界》:您的科研成果和论文曾经获得“吴文俊人工智能科技进步奖”等很多奖项,去年(2021)在“大数据科技传播与应用高峰论坛”中,您凭借在大数据与科技传播应用领域多年的突出成绩和表现,又荣获“2021年大数据科技传播奖”工程师奖。大数据和科技传播对改善民生和经济发展都带来了巨大推动,您如何看待我国在这一领域的发展前景?
姜磊:利用大数据、人工智能技术去帮助企业实现体制增效、转型升级,推动企业高质量发展,这个领域有大量的技术应用空间,有广阔的发展前景,这一点应该说大家有目共睹。
同时也要意识到:我国的数字化基础还有非常大的提升空间。中国企业目前在基础的数据采集、数据资产管理等方面还非常不足,这个领域远未达到其预想的目标,业务的数字化不完整、数据质量差、数据管理混乱,等等各种问题,在企业中比比皆是。如何利用大数据、人工智能的手段来解决底层数据的问题,帮助客户从数据基础上夯实数字化运营的基础,让数据能够客观、全面、真实地反映业务,是一个重要的课题。另外,国家现在正在推动数据确权、数据交易,这将消除以前在数据共享、隐私保护等方面的法律灰色地带,让企业更容易对外共享数据。不同行业的数据融合应用,将部分解决目前各企业大数据应用实施过程中由于数据维度不足而导致的大数据模型准确度不高、实用性不强等问题,这将衍生出一大块新的增长空间。
除了数据基础、数据共享这类技术问题之外,还有一个挑战是整个社会的数字化创新人才短板问题。数字化工作对创新性有一定的要求,需要整个社会具备一个较好的创新思维土壤,能够鼓励探索、鼓励创新、鼓励试错,而中国的传统教育在这一方面非常不足,这导致数字化的建设过程中,面临着可用人才不足、部分建设成效不突出等问题。佰聆数据在开展数字化创新思维的培训、宣贯等方面做了一些工作,您刚才说的“大数据科技传播奖”表彰正是佰聆数据在这方面努力的证明,未来佰聆数据还将继续开展数字化创新思维的宣贯,为中国企业和社会的数字化转型贡献自己的微薄之力。
《客户世界》:2021年,袁道唯博士提出了“数实相生”的概念,折射出新时代实体经济与物理世界和虚拟经济网络世界如何共存共生的大思考,英文中的对应新词,是Phygital,具有将physical 和digital 勾连、复合、交融在一起的新意义。您是如何看待“数实相生”这一概念?
姜磊:这个提法很棒,描绘了一幅物理世界和数字世界相互作用,互融互生的生动局面。
这个里面有两个方向的“生”:一个是从物理世界到数字世界的“生”,这个相对好理解,因为过去这么多年来信息化系统建设做的正是这个事情。无论是企业内部的信息化系统,还是互联网企业构建的面向社会的信息化系统,从本质上来说都是把物理世界里面的业务流程、商业模式搬到数字化世界中。而反过来则不太好理解,即数字世界到物理世界的“生”,比如客服机器人,表面上看来是产生了一个数字化的应用,但是从本质上说来,这个机器人仍然是人类在物理世界里面构建出来的一个信息系统,它只是“影响”了物理世界(减少了客服座席的压力),并没有真正“生成”物理世界。
如果说真正的从数字世界到物理世界的“生”,应该是数据中蕴含的信息帮助人类“生成”了新的意识(相对于数字世界来说,“意识”也是物理世界),而意识的改变导致人类能够创新、创造、发展出物理世界中更多有价值的实体(比如客服机器人)。而这也正是数字化的力量,通过信息的洞察、开放、分享,它改变的是人类的思维方式、看待世界的视角,转变的是人类的意识、理念,帮助推动人类文明持续发展。
《客户世界》:佰聆数据堪称是业界第一批专注大数据分析应用的企业,秉持着“数据提炼价值”的企业愿景,多年来始终专注于为企业级客户提供大数据分析应用和数字化运营的综合解决方案,杨钊董事长曾经说过中国的大数据应用或者说企业数字化转型目前处于方兴未艾阶段。那么佰聆数据将如何布局来迎接未来的机遇和挑战?
姜磊:杨钊董事长的说法非常准确,我们在客户现场看到的情况确实如此。中国社会很多行业的数字化转型还处在相对早期的阶段,还有巨大的发展空间。
在技术创新上,佰聆数据仍将围绕大数据、人工智能等技术,推动基础研究,不断提高产品的专业化和智能化水平;加大前瞻性关键技术的探索和产品研发力度,进一步丰富公司核心产品体系,创新企业数字化运营技术。
未来三年,数字化运营将进入更多行业,公司将进一步深耕应用场景,将大数据分析、人工智能技术应用到更多领域,持续做广做深。围绕企业数字化运营中遇到的各种问题,研发团队将提炼衍生出更多产品,帮助客户更好地发掘数据的价值,实现以数据驱动企业战略决策、市场开拓、经营管理和风险管控。
同时,我们还将积极参与信创生态,公司核心产品将与更多国产平台、操作系统、数据库等产品做兼容适配,加强国内自主研发的数字化运营应用软件的生态建设,为国内大中型企业提供可靠的数字化运营工具。
记者:潘江玲
本文刊载于《客户世界》2022年4月刊。
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