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：硬件會為軟件服務(wù)，而不是相反。

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”可以理解為一個中樞神經(jīng)式的城市指揮系統(tǒng)，通過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)給整個世界的一個禮物，就像當(dāng)年羅馬給了世界一個下水道，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)平臺及軟件層建設(shè)所用。

通常，一個三四線城市，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，也就意味著上萬路的硬件搭建較為容易。比如湖南省會長沙市，攝像頭全部建滿應(yīng)該能到10萬路左右。

以一萬路計(jì)算，視頻分析服務(wù)器均價(jià)為30萬元/臺，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)，個體差異很大），其他各類數(shù)據(jù)分析假設(shè)與之對等，考慮到整個機(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，阿里在每個城市的“城市大腦”項(xiàng)目上能夠獲得一定的營收，但利潤相比其主航道業(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)海口“城市大腦”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，爭搶著進(jìn)入這條賽道。

由此，便出現(xiàn)了一個疑問：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)見得到的未來趨勢是，硬件會為軟件服務(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1萬億GB），而中國預(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)”問題一直以來都極大困擾著傳統(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。

對于大部分互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說，最賺錢的業(yè)務(wù)莫過于四大塊：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，想要購買某種商品，打開手機(jī)會發(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？

透過各大電商線上經(jīng)營模式來看，早期的數(shù)倉數(shù)據(jù)基本來源于主業(yè)務(wù)的OLTP數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)不外乎用戶信息（通過注冊、認(rèn)證獲取），商品信息（通過賣家上傳獲得），搜索數(shù)據(jù)（通過用戶在網(wǎng)頁上的搜索信息獲得），交易數(shù)據(jù)（通過買賣行為獲得），收藏?cái)?shù)據(jù)（通過用戶的收藏行為獲得）。

平臺通過對這些數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和分析，就可以通過線上數(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。

以上對于用戶的“熟悉”程度更多體現(xiàn)在“線上”，那么“線下”呢？

可以說，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，它們不僅僅是一個個呆板的鐵盒，更是一個個有鮮活生命的智能節(jié)點(diǎn)，人們每經(jīng)過一次，都在進(jìn)行一次信息交互，進(jìn)而與各大平臺相連接，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、撬動終端用戶、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，數(shù)據(jù)大戰(zhàn)中，誰掌握了更多的視頻監(jiān)控路數(shù)，誰就能構(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)代更大的話語權(quán)。

比如，通過視頻監(jiān)控的鋪設(shè)，可以對線下海量商鋪形成覆蓋“店前”、“店中”、“收銀”各個環(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)者動線和逛店熱力圖等。另外兩者還能形成聯(lián)動，通過店內(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，在收銀臺場景下，攝像頭還可以清晰地記錄購買者的客戶屬性，比如年齡、性別等；對商品的購買人群進(jìn)行分析，有助于門店后期針對目標(biāo)客戶進(jìn)行更精準(zhǔn)的商品推廣等。

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

門前經(jīng)過的是“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。通過獲取和分析用戶數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)從選址到營銷的全面賦能，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)對某個行為人構(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，某人想要購買車輛，但他事先并沒有去任何線上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)了一個困擾所有金融服務(wù)機(jī)構(gòu)的老大難問題：貸款“不良率”問題。

對于大多征信良好、消費(fèi)升級的群體來說，線上的風(fēng)控模型就可以很好應(yīng)對；但在有貸款需求的群體中，很大一部分是“三無”人士，他們?nèi)狈鹘y(tǒng)征信記錄的同時(shí)且沒有車、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個百分點(diǎn)。

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

業(yè)內(nèi)的共識是：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)們評判一家小微企業(yè)整體經(jīng)營情況的數(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)造假問題（通常難以發(fā)現(xiàn)）；如果通過視頻監(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)購業(yè)務(wù)，線上流量從“增量”時(shí)代過渡到“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，提升購買轉(zhuǎn)化率。

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

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

數(shù)據(jù)安全

佳都集團(tuán)董事長劉偉告訴雷鋒網(wǎng)，對于企業(yè)來說，數(shù)據(jù)是21世紀(jì)的石油；對于個人而言，數(shù)據(jù)是其生活的再現(xiàn)；對于政府來說，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)的三個轉(zhuǎn)變，這些轉(zhuǎn)變將改變我們理解和組建社會的方法。

第一個轉(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讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力。

第三個轉(zhuǎn)變因前兩個轉(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，像支付寶一樣是一個中間擔(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，雙方可以使用對方的數(shù)據(jù)，以獲得特定的結(jié)果，比如通過上傳一些算法，模型而獲得結(jié)果，雙方都不能看到對方的任何詳細(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，也將在將來得到質(zhì)的提升。

創(chuàng)新不是一個嶄新產(chǎn)品的誕生，而是現(xiàn)有的產(chǎn)品被賦予了新的用途。可以預(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。