导读：文田丰、赵佳凡 在人工智能时代，通过数字世界影响现实世界，实现生产力的提高、生产资料的转变，已经成为未来发展趋势与时代潮流。在这个时代，人类使用人工智能实现各行各业的生产，同时将劳动生产资料转化为数据。 图：智能互联网 “四
文田丰、赵佳凡 在人工智能时代，通过数字世界影响现实世界，实现生产力的提高、生产资料的转变，已经成为未来发展趋势与时代潮流。在这个时代，人类使用人工智能实现各行各业的生产，同时将劳动生产资料转化为数据。 图：智能互联网 “四新”范式 随着时代变迁，从信息互联网到移动互联网，再到智能互联网，其中出现四个新的范式。 每一代的生产力都是由不同的基础设施 、 不同的终端 、 不同的交互方式和服务来带来的 ， 统称为新基建 + 新终端 +新 交互 +新 服务。 对比移动互联网和智能互联网的差别，在基建层面，云计算的中心正在上升为智能计算这类超算中心；在终端层面，手机和平板等包括摄像头的感知终端变成智能车、AR/VR混合现实设备；在交互方式层面，通过触摸屏的人机交互上升为通过手势识别、姿态识别等包括传感器的交互方式；在新服务层面，与地点有关的移动互联网上升为与空间有关的产业元宇宙应用。 图：智能产业的“四新”驱动力 “四新”可以总结为AI定义万物、AI定义空间。围绕“四新”，除了内圈产业的驱动力，外圈 科技 也有三个驱动力，就是算法、算力和数据的成本持续下降、效能持续提升，不断带来 科技 创新红利。 进入智能互联网时代后， AI数字人 成为 实体产业生产力的代表 ， AI数字人根据拟人化和生产自动化两个维度可划分为L1-L5五个等级：L1级别主要以人工 *** 为主；L2级别依靠动捕设备来收集人的口型、微表情和肢体动作等；L3级别已经可以通过AI算法来驱动口型、表情和肢体动作；L4级别不仅在理解智能上逐步逼近真人水平，可以在多数场景中进行智能化交互，同时由于AI算法在 *** 流程中的深度融合（AIGC），数字人 *** 效率也得到了大幅提升；L5级别的数字人可以处理全局性、通用性问题，实现完全智能化交互。我们认为，只有达到L4级别及以上的数字人才能真正的走入千行百业，成为实体企业的生产力。 现今，金融行业走入元宇宙时代也面临着不同的挑战。之一个挑战是客户发生变化：从传统的线下的普通金融客户，变成了MZ时代年轻人（1980-2005年出生的两代人）、中年人为主体更偏爱线上高 科技 服务方式的群体；第二个挑战是金融行业明星代言：金融产品 *** 营销管理办法禁止明星代言金融行业，数字人代言金融产品就成了更佳替代；第三个挑战是服务媒介的升级：元宇宙时代，银行需要更多 科技 含量高的服务来吸引MZ时代的客户。 此外，进入元宇宙时代后，金融行业的线上交互方式及线下场景均产生变化。线上交互方式中，服务入口繁杂： 金融APP通常开发时间较早，随着业务发展，功能不断堆叠，导致各类业务入口深藏，急需改造，提高适用性； 服务等待耗时长： 线上 *** 无法准确定位客户问题难以接入，转人工等待时间过长，急需引入AI技术，优化 *** 业务流程。 线下场景中，服务少人化： 线下网点普遍进行综合化、轻型化及智能化改造，减少网点员工数量，减少网点柜台数量，增加智能化机具配置； 客户操控难： 由于网点员工数量有限，对于非“三亲见”业务容易服务不到位，智能化机具操作无人指导，造成客户不满意。 针对元宇宙时代金融行业产生的问题，我们提出以下四个场景案例来助力解决这些问题。 场景一：线上场景“银行元宇宙营业厅”。 让消费者以一个虚拟化身的形式，像 游戏 一样进入到虚拟银行空间，同时虚拟银行空间可以由消费者设计，但是办理的业务还是真实的业务。 消费者以数字分身形势进入元宇宙会客厅，同时也可以在虚拟环境中模拟真实的眼神交流或肢体动作，在疫情期间以非接触的线上模式产生一种友好的面对面服务感受，这时银行就成了金融社交社群的产品和环境。在这种设计下，银行网点便摆脱了线下的空间、地点甚至展示品类限制，对企业宣传和用户 探索 等方面都产生了极大的优势。 场景二：金融融媒体C端触达，数字人全媒体“出道” 。消费者更加偏爱卡通或拟真人的形象，商汤数字人在全媒体出道。不论银行、证券、基金、保险是通过抖音、快手去传播，还是通过天猫、 *** 等视频电商方式传播，或者是H5，小程序、视频号传播，我们都可以把有IP属性或者符合自己品牌定位的数字人形象视频嵌入进去，并且能够快速根据文本资料生成数字人的视频，这也能降低真人拍摄短视频的成本和时间。 场景三：线上APP全陪伴，数字人**姐排忧解难。 金融APP集成数字人模块作为线上的智能金融助手，增加线上用户语音交互方式。数字人可进行金融知识的专业讲解，理财产品的智能推荐，步骤流程的耐心解答，使用APP烦恼的建议采纳，做最懂客户的个人金融助手，助力金融企业线上数字化转型。 场景四：线下网点数字员工。 响应银行网点综合化、轻量化、智能化改造。可在网点入口处增设数字人一体机作为网点数字员工，主动接待客户、提供业务引导、窗口叫号、产品推介、等候闲聊等服务。 在这些基础上，金融数字人展现出了它们的现实价值。 之一，短期收益： 虚拟网点可作为元宇宙入口，吸引更多C端流量，成为话题爆点；数字人SDK可降低手机APP改造成本，增加APP易用性及适老性；数字人智能助手可减少 *** 坐席数量及门店工作人员数量，降低企业人员成本，提高客户满意度。 第二，长期收益： 虚拟网点可为企业提前布局元宇宙，未来可将更多业务场景搬至虚拟空间实现；数字人代言可增加品牌 科技 感，统一的形象可加深消费者对品牌的印象；金融NLP知识库不断收集及挖掘客户对于品牌的最新诉求，逐渐形成最懂客户的金融行业专家，从而增加客户黏性。 第三，优化服务体验： 数字人统一的形象及统一的话术可解决日常服务中服务标准不统一的问题；在对话过程中搭建全景用户画像，实时定位用户的核心需求，细化用户群体的特征偏好，提供个性化对话服务，并基于情绪分析察觉用户情绪，可对应及时调整服务策略及营销策略。 第四，助力企业增长： 数字人无劳动合约问题、无舆情风险，可24小时值守，有效降低企业人力管理成本；在对话服务过程中进行问题汇总与热点分析，全面洞察客户心声。 在这个智能互联网时代，AI将渗透进我们生活工作的各个领域，让“AI数字人”重新定义金融服务业，期待 科技 再一次掀起金融行业新的浪潮。 （ 田丰系商汤智能产业研究院院长、赵佳凡系商汤智能产业研究院助理研究员 ） 大数据学习为什么这么火热？ 科技 是推动银行数字化转型的重要力量，近年来银行在 科技 的投入上屡创新高。根据2021年年报显示，国有六大行2021年对 科技 的资金投入合计达107493亿元，同比大涨1234%。其中3家银行投入规模均超200亿元，工商银行投入资金最多，位居之一，金融 科技 投入25987亿元，建设银行和农业银行分别投入23576亿元和20532亿元，位列第二与第三；中国银行、邮储银行、交通银行投入金额分别为18618亿元、10030亿元、8750亿元。 国有大行是数字化转型的核心力量，近年来在 科技 方面的投入增速领跑整个行业，且呈现出持续上升的态势。 如果从国际同业的情况来看，国内大行的 科技 投入还存在巨大的空间。 2021年摩根大通、花旗银行、美国银行以及富国银行 科技 费用占营收比重均超过4%，摩根大通甚至达到8%以上。可以预见，在未来很长一段时间内，国有大行对 科技 的投入仍将保持高强度。 科技 大手笔投入的同时， 科技 人才也愈发受到国有大行的重视。 根据2021年财报显示，六家国有大行 科技 人员总数合计819万人，工行、建行、中行、农行、交行、邮储银行 科技 员工分别约为35万、151万、129万、091万、045万、054万人。以员工结构来看，六家国有大行 科技 员工占比分别为810%、403%、420%、2%、503%、276%， 科技 员工占比均较2020年有所增加。 科技 和人才已经成为了国有大行战略转型的两翼。 工行副行长张文武在该行2021年年度业绩发布会上介绍道：“在机制方面，我们推进 科技 人才兴业工程；推出了‘揭榜挂帅’机制，实施敏捷研发模式；依托金融 科技 研究院与合作伙伴共建了前沿技术实验室。” 交通银行副行长钱斌在2021年业绩发布会上表示，数字化新交行建设才刚刚起步，场景生态需要进一步拓展，数字化转型的步伐还需要再提速。2022年交通银行要将自身的数字化转型更好地融入数字中国、数字 社会 、数字 *** 、数字企业建设。此外，还将大力培育数字化人才，提升数字化素养，完善交通银行 科技 治理能力。 科技 对银行业竞争格局产生了深远影响，国有大行凭借强大的自主研发能力和政策市场敏锐度，利用 科技 重塑自身业务和生态，在金融数字化转型中扮演了引领性的角色。 随着 科技 的投入和应用在不断深化，国有大行除了采用自主研发的方式，与外部的联姻也是银行推进 科技 战略必不可少的一环。近年来，国有大行与 科技 公司建立了多样化的合作模式，这一点在百融云创的身上表现非常明显，在技术层面，百融云创为国有大行分享人工智能、云计算、隐私计算等技术应用成果，强化其数字化基础设施建设。在业务场景上，百融云创通过智能分析、智能营销、智能运营等解决方案，为国有大行的营销获客、存量运营和财富管理等业务的发展发挥重要作用，当前，百融云创各类产品和服务已经全面渗透国有六大行之中。一个小白学习学习数据分析师有多难当我们在谈大数据的时候，我们在谈论什么？大数据产业火爆的背后，有着深厚的利益驱动性，于是各大商家与企业纷纷趋之若鹜，想要窥尽大数据背后被遮掩起来的财富。毫无疑问，变现，是大数据火爆的背后原因。大数据被潮流所接受，皆因它能够带来进步与利益纵观古今，博览中西，能够经历历史的洗刷而留存下来的精粹，都是能经得住各种考验的东西，都是能够真实满足人类各种需求的东西。这些“东西”，要么是从物质上说能给人类带来利益的——如农业、手工业、商贸等；要么是从情感上说能够给人类带来 *** 的——如绘画、舞蹈、歌曲等。这些东西在几千年的文明史中，除了样式上会有与时俱进的变化，但究其核心，若整体一个产业种类或艺术种类自被催生日起便被存续下来，那一定是满足了人类的需求。那么，大数据是否能够被当前的历史潮流接受，那就是要看它是否能够给我们带来切切实实的利益。有不少人说，工业革命又将迎来一次变革了，更道大数据产业是第四次工业革命的标志，这个说法虽有待商榷，但是，只要它给人类社会带来生产力进步，以一种更智能新颖的模式代替人类重劳力，促进全社会信息共享和交流，让社会以更高进程地进步，那也未尝不可。科学技术是之一生产力，踏入工业40时代，必有新的主导科学技术——大数据、BI、云计算、物联网、移动互联等新一代信息技术打破了原有的技术壁垒，形成了新型的产业和商业创新模式，促进和 *** 了新一轮的生产力发展。低廉快速，让大数据能成为盈利的工具说到大数据，我们可以具体、广义地理解成Hadoop、各种数据挖掘、机器学习算法、人工智能。因此，今年也催生出学习以上技能的一股风潮。那么，努力学习是否真有丰厚的回报？答案是肯定的，因为，大数据能成为盈利的工具。日常操作中，为了缩短计算和统计的时间，为运营与决策提供数据成本更为低廉和具有时效性的方案，我们会采用Hadoop或者Spark这些框架进行分布式计算；为了深埋于数据背后的数据量化后的规律与彼此的逻辑关系，我们使用机器学习算法对数据进行深度的挖掘和处理。在运营学当中，“消除不确定性来降低试错成本”是一句经过万千实践留下的“金句”。而围绕这一中心思想发展起来的工程技术改进、算法改进、架构优化等，都是大数据变现的核心内容。而商家和企业十分看重的大数据分析，深究其本质，其实和获取信息的本质是一致的——通过消除不确定性来降低试错成本。做大数据是为了降低成本，增加行业收益很多人认为，大数据变现只是纸上谈兵，然而，在我们认识到本质之后就不会让人觉得变现这件事很困惑或很艰难。虽然大数据带来的利益并不是我们可以唾手可得的，但是，在比较明确的思路和目标下，在国家的相关政策，以及世界科技的潮流催生下，这也渐渐变成了一种趋势。很多人误会，做大数据是为大而大，其实，做大数据是为了降低成本而大，这个成本是广义的。在项目启动初期，商家与企业看似花费了很多的金钱在设备购买、工具分析、人才挖掘上，但是未来这些设备上所承载的数据以及从中得到的信息，会大幅削减试错成本，而且在某些行业领域里这种增益的效果还会非常明显。以小见大，事半功倍的事情，何乐而不为？大数据企业，成为融资创收的高产地根植于大数据核心技术，越来越多的大数据企业被融资。创建于2014年的 Cazena，位于马萨诸塞州沃尔瑟姆。Cazena开发的大数据即服务产品可以让企业把基于云的数据湖和数据集市结合起来，用于配置和优化大数据系统，包括那些构建在Hadoop、Spark和MPPSQL技术上的系统。因为强大的技术系统，它已经吸引了大量的关注和资金，更在2010年被IBM以17亿美元收购。在2015年5月正式发布的 Maana位于加州Palo Alto，被看作是可以很好地收集和分析由物联网 *** 生成的海量数据的公司。而被业务线所广泛应用的Maana Knowledge Graph，则是Maana开发的一个数据搜索和发现平台。这个系统构建在Apache Spark处理引擎上，能收集来自多个系统或者"孤岛"的数据，并将其转换为运营洞察。2016年3月，Maana在B轮融资中获得2600万美元。位于加州门罗帕克的Aviso，创建于2012年。Aviso基于云的软件集成了一系列CRM应用。结合机器学习算法和投资组合管理技术，Aviso开发的预测分析应用软件能够帮助销售经理和销售代表优化交易、降低风险和精确销售分析。现在，不少销售机构已经将这套应用软件应用于改善销售预测流程。变现，是大数据火爆背后的根本原因。共享经济时代，越来越多人选择大数据相关行业。MobTech袤博科技亮相2022数博会数智“助跑”千行百业数字化转型以下是一个文科生小白转行数据分析的人生历程，分享给你，相信可以帮助正处人生十字路口的朋友或正处于迷茫摇摆时期的人们一些启发或借鉴。1、在选择数据分析师这条路之前，一定要思考再三，虽然这条路看着光鲜靓丽（至少职业的薪酬收入类比其他行业不会好不少），但也是一条艰难前行之路，充满着未知、荆棘和困惑，尤其是对于文科出身的我，付出的努力更是一般理工男的好几倍吧应该……2、虽然数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链（文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别，这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因，因为社科或文艺类专业，很少有学校会严格地按照数理逻辑去制定学生的课程培养计划），但是并不代表文科生没有任何机会，因为大学以前，其实我们都没正式接触过编程或统计学，大学本科更多的是提升一个人的思维、而不是过硬的专研能力。所以文科专业的朋友，兴趣和决定也是重要因素，不能单单凭借客观的专业背景就否定自己。3、如果你要坚定的选择这条路，就必须克服各种依赖症，比如安装一个R语言或Python软件，从庞大的数据中得出客观的结论过程，用学到的知识去分析数据的价值等等，一定要动手动脑去实战，不要单凭以前的文科思维（更注重思维的创造和个性的发扬），理性思维和客观科学更重要。因为这种学习习惯决定着你必然会被同行的有心者远远地摔在后面，百度、谷歌、Stack Overflow永远向你免费敞开大门；4、动手实践和实习参与项目是很好的数据科学或者数据分析的开端，只学不练假把式，只有直接用于实战，才能看出来你学的东西到底有多少能够落地，能够用于提升业务的价值；5、在求职以前，倘若时间允许，把R语言、Python（数据科学相关模块）、SQL（可以选择一个平台，比如MySQL）这三大关卡早点过了。（如果你不想再天天加班补的话）；6、如果你还是在校学生，学会分清各种事情的轻重缓急，比如各种无聊拉人凑场子讲座、听课发礼品的营销洗脑课，各种……的无效应酬社交，如果全部都用在数据分析的学习上，你会发现你的时间多了很多，自然你也可以更早地追上同行的脚步；7、脚踏实地的去走自己的路，不会的多写、多看、多问（问真正有价值的问题）、多总结、多交流，给自己足够的转行周期（如果你是科班出身的统计、数学、计算机，也许会走的顺风顺水，但也不可以掉以轻心，倘若不是，请一定要慎重选择，起码要给自己一到两年的转行缓冲期具体视自己的专业背景和技术实力而定，什么7天精通机器学习、三个月精通人工智能，你自己敢信嘛？）8、学会融会贯通不同领域的知识，触类旁通、横向迁移，这样学起来才有越学越有通透的感觉，否则你只能增加笔记本的厚度，徒增烦恼罢了。其实文科生学习数据分析或零基础转行的痛快和纠结大家都有，但任何的时间节点上，倘若一直停滞不前、犹豫不决，那么所有可以有或可能有的机会都会错失。庆幸我虽然浑浑噩噩，一路上也是披荆斩棘，但时光不负我，付出终究收获成果！愿所有文科生想进入数据分析行业或转行的小伙伴一切都顺利。你参加过的最坑人的培训班是什么？ 健全数据安全治理体系，构建数据安全产业生态 数据跨地域、跨部门、跨业务的互联、互通、互动，迫切需要安全高效、开放灵活、能力共享、资产丰富的数据底座。数据的价值也只有在有序、规范的流通场景中才能充分发挥。完善公共数据开放共享机制、建立健全数据流通交易规则、拓展规范化数据开发利用场景、加强数据安全保护等方面的布局，已成为未来的发展方向。 作为今年八大数谷论坛之一。数据安全论坛围绕“健全数据安全治理体系，构建数据安全产业生态”主题，聚焦数据安全产业发展、安全防护技术突破、数据安全人才培养等热点话题，从政策文件解读、产业趋势洞察、实践应用分享等多个角度展开讨论，洞察行业先机，促进数据创新应用。工信部等多位 *** 部门领导，邬贺铨、郑建华等知名院士，中国信通院、赛迪研究院、国家工信安全中心等研究机构专家参与了论坛，畅谈思路观点，引领时代思维。 把数据要素用“活”，数智百业加速企业智变升级 数字经济时代，数据已成为数字经济时代重要的战略资源与核心资产，场景大数据是在应用场景迭代升级驱动下持续汇聚更新的数据集，数据基于特定应用场景实现全生命周期治理，从而推动数据资产化、要素化，进而赋能应用场景衍生形成系列新业态、新模式、新产品的数字经济发展新形态。 2022数博会“场景大数据”论坛围绕主题“场景定义数据交易”，进一步深化研讨数据作为要素的流通交易与场景的关系，聚焦数据要素市场建立、数据要素流动、数据价值释放。就数据交易全流程的法律法规、技术创新、市场供需、监管机制等，对数据交易模式、交易标的物、交易主客体范围、交易标准，以及如何解决数据有效流通等展开讨论，并尝试在场景大数据理论下找到解决其中一些问题的路径 *** ，把数据要素用“活”，助力数字经济创新发展。 自成立以来，MobTech袤博 科技 坚持以数据实力为基石，以场景为驱动，为万千客户打破数据孤岛，释放数据价值：针对疫情下商业地产行业的困境与变革，运用数智化管理贴合商业地产运营调改等全生命周期需求，通过商业地产数智化解决方案赋能行业、提高效率；针对B2B企业“获客难、成本高、转化低”的现实问题，升级企业营销技术，推出LeadsUnlimited袤博商机智能商机管理平台，助力B2B企业营销商机成倍增长；面向公安机关，提供基于大数据智能研判为核心，集感知、研判、预警于一体的防控应用系统，提供多维度数据信息，同时为公安提供涉嫌诈骗的应用程序进行宣传防范人群库，协助公共安全治理和智慧城市建设。 作为数据智能行业的先行者，成立十年以来，MobTech袤博 科技 已服务 *** 、京东、小红书、喜马拉雅等诸多知名企业。展望未来，企业将聚焦行业数智化转型核心需求，统筹数据战略规划设计能力，匠心打造“数智中台”构建平台通用能力，同时适配千行百业场景多样化，提供业务数据化、数据资产化、能力标准化的总体服务解决方案，夯实千行百业数据基座，赋能产业革新增长。 CDA证书有用吗？都说CDA一级证书比较简单，像我转行做数据行业的需要报培训吗？我觉得现在的培训班，辅导机构普遍都很坑人，他们的目的就是盈利，讲你忽悠到他们机构后，他们的目的就是盈利，讲你忽悠到他们那里后就很少为学员考虑了，我现在大三参加过两次培训班，最坑人的一次是在大一，参加了一个叫东方一诺的计算机培训班，大一的我们什么都不懂，在经过培训班老师的一番思想教育后，我们班差不多有二十多人都稀里糊涂报了名，上课初期大家都觉得这培训班还可以，老师认真负责也挺有耐心，遇到稍笨点的同学就会手把手得教他操作，虽然是冬天，天气冷点上课的房间小点，但大家还是学的很认真，一时间就会去机房里实践操作，然而好景不长，两个月后的某天，我看到了培训班后发现门是锁着的，等到了会见到还是没有人来开门，便，接只好回去了下来的两三天里依旧是如此，我本以为机构老师们可能是有事才没有来的，也就没怎么放在心上，但第二个星期，班长就告诉我们一个令人难以接受的消息：东方一诺倒闭了，当时我们都呆住了，完全不敢相信，怎么就倒闭了呢我们的计算机二级还没考呢，好让我们到哪里去练习啊，还有，我们的钱怎么办，就这样打水漂了吗，等等之类的问题蜂拥而至，我们于是联系了学生会主席，他告诉我们会帮我们处理的，让我们等消息，可最后等来的结果是东方一诺也赔不起，省内部分地区高校的学生得到了点赔款，但不包括我们学校，像我们这样得不到赔款的学生很多，他也没办法我们也就只能作罢后来还听说学校还和东方一诺打官司来着，但也没了下文同学们之所以这么着急，是因为东方一诺收了我们不少钱，一开始确实不多，只交了五百，但后来又说要去们买他们的U盘连词什么的，又交了二百，七百元对于我们在校学生来说可是一笔不小的数目，相当于快半个多月的生活费了，但事情都已经这样了，我们也没有办法，只好甘认倒霉，大家也可以想到我们学校的计算机二级通过率有多低，其实当时诱惑我们报培训班的不只是培训班的老师，还有我们的学生会主席以及班长都怂恿着我们报着个培训班，他们肯定都从中得到了一定的好处，哎，现在说这些还有什么用呢，就当花钱买教训吧！CDA认证证书的考生平均月薪约高出非持证人群 20%左右，得到众多名企青睐， 已在中国移动、 中国联通、 中国银行、 招商银行、 中国邮政集团、 国家电网、 奔驰、宝马、 联想、 无限极、 苏宁、字节跳动、 广州地铁等名企从事数据分析相关岗位。 如果只想单独考证,根据官网公布考试大纲有针对性复习,复习一段时间了做下模拟试题,自己学习肯定要付出更多精力和时间想转行的话建议还是要系统学习,毕竟现在找工作主要看业务和项目经验,虽然报名要交学费,但是能高效地学习系统知识,避免技术很多坑,免得陷入死循环让所学技能变成自己的项目经验,这样找工作更有自信现在很多企业 *** 人才都要求CDA学员优先,学好技能后有更多内推机会
