腾讯云：TalkingData合伙人林逸飞：挖掘“数智”为企业创造更大价值︱智慧拍档

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今天智慧拍档请到的是TalkingData合伙人林逸飞。

跟腾讯云合作两年，有一件事情，林逸飞记得特别清楚，某天凌晨，一个业务由于线路问题，出现了十几分钟的业务不连续，他就收到了腾讯云的同事提交的一份处理简报。

他说，ABC，C是云计算，B是大数据，A是AI，正确的顺序应该是CBA，先有云计算释放了算力和弹性出来，才能装得下整个大数据的处理；当大数据本身的算法和模型不再成为高门槛的时候，又进入了AI时代。

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林逸飞

林逸飞，现任TalkingData合伙人兼执行副总裁，全面负责公司整体的业务战略、市场拓展和合作策略，重点专注于金融、零售和汽车等行业的大数据和AI业务以及技术转型。

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腾讯云实现了我们对高性能的需求

Q  TalkingData和腾讯云目前有哪些合作呢？

A  跟腾讯云合作，到现在有近两年的时间了，可以从几个角度来讲。首先，我们是做移动大数据的公司，既服务于互联网企业，也服务于传统企业，有很大的用云需求。我们跟腾讯云的同事详细探讨了迁移方案，并一步步按照计划迁移，到现在已经有三大关键业务迁到了腾讯云上，并投入了正常运行。而且我们不仅有国内的业务，也有在欧洲和美国的业务，也跟腾讯云有比较紧密的合作。

从去年开始，我们就一直在使用腾讯云的产品，包括黑石和虚拟机。我们跟腾讯云合作打包了一个服务，提供给很多传统企业客户，例如地产公司、零售公司和金融机构等。

今年我们也跟腾讯云联合，在新零售和新金融领域各有一个产品，其中一个已经推出市场了，另一个会在23日“云+未来峰会”上跟腾讯一起来推进。

Q 您刚才提到，合作是去年开始的对吧？

A  对。去年我们就签了一些模块，今年已经进入了迁移的实施阶段。当初我们一共接触了六家服务商，在技术、业务连续性和弹性方面做了两个月的测试，最后选择跟腾讯云进行合作。我们的体量比较大，又有高性能的需求，腾讯云的同事花了两个月帮我们做迁移方案，到现在一步步已经完成了三个核心模块的迁移。

Q 双方团队是不是有一个磨合的过程？

A  我们的应用有两种形态，一种是自用，做精准营销和广告归因等大数据服务，在实时性和高弹性上有极高的要求；另一种是出海的业务，会进入欧洲和美国市场做广告归因，需要全球的业务连续性。在探讨方案的时候，腾讯云的同事给了我们很多建议，反过来我们也给腾讯云的同事分享了一些经验。

此外，我们会给传统企业客户提供一揽子方案，底层是腾讯的云服务，上层的应用软件，比如商业选址服务，是用我们的平台和算法。在方案交付的时候，也是跟腾讯云的团队不断磨合，才能把这样的服务推出给我们的客户。

Q 合作中有没有比较印象深刻的事情呢？

A  有。大约一个多月以前，时间点应该是凌晨过后，我们的一个业务由于线路问题，出现了十几分钟的业务不连续，我就收到了腾讯云的同事提交的一份处理简报——问题如何发生的，如何做恢复，我们这边如何配合等，简报里写得清清楚楚。从出现问题到恢复大概十几分钟，给我留下了很深刻的印象。

Q  数据安全一直是大家非常关心的话题，TalkingData在数据安全方面是否也特别重视？

A  TalkingData一直秉承着开放和安全的理念，比如我们跟麻省理工学院合作，基于区块链去做对数据安全授信的管理。当我们跟腾讯云展开数据合作后，发现双方对安全的关注度都在同样的量级上，都是在安全和不侵犯隐私的前提下，通过数据产生智能去推行相应的服务，我觉得这样的合作肯定会更加稳固。

我们在数据管理方面有很严格的规定，我们CEO曾经举过一个例子：他带客户来看数据的时候，客户说我想看一看这块，我们的员工直接说，对不起您没有这个权限。

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整合“ABC”助力行业智能化

Q  TalkingData是专业做大数据的公司，您觉得未来大数据的趋势将会是怎样的呢？

A  用TalkingData近七年的发展历史，刚好可以诠释这个问题，我们经历了三个阶段：

在第一阶段，我们是以云端的SaaS服务去支撑应用开发者，包括墨迹天气、滴滴打车等APP，多达十几万款。我们现在迁移到腾讯云上的服务，也是以这部分为主。

到了第二阶段，很多传统的金融、零售企业，比如招行、平安、肯德基等，开始用我们的服务平台和大数据的技术，来帮他们进行精准营销和智能数据处理。

第三阶段就到了输出的阶段，探寻数据能否产生最终的业务价值。用数据产生智能，来服务于企业，比如定义企业的生产力和运营效率，帮他创造更多的业务机会。

最近有一种很时髦的说法——ABC，C是云计算，B是大数据，A是AI。先有云计算释放了算力和弹性出来，才能装得下整个大数据的处理；当大数据本身的算法和模型不再成为高门槛的时候，又进入了AI时代。

这其中的每一步，都跟市场上需求的变化是吻合的。最开始，云计算释放的算力，让企业能够低成本、高弹性地拥有许多服务能力；第二步大家开始从大数据里面挖掘价值；到现在希望用“数智”来指导业务的生产。

TalkingData现在已经到了第三阶段，我们输出智能给互联网企业和传统大型机构。而且我们跟腾讯云在A这块也有合作，比如这次的云+未来峰会上，我们双方的技术数据团队联合作战，出了一个整合的产品。相当于把ABC三个维度做了一个整合，输出给彼此共同的客户。

Q  TalkingData目前在AI方面，有哪些服务或实力呢？

A  我们主要在四个层面上去实现AI的落地。

第一个层面，在边缘计算这一块，就是芯片层面上，我们去做感知计算的AI。我们自己在SDK层面上有研究，并且跟合作伙伴一起做了一个AI训练营，根据APP的不同情况和所需要的AI算法，靠数据训练出来。

第二个层面，是我们跟腾讯的合作。用宽泛的LBS数据，有客流数据、POI数据和品牌数据，以堆叠的形式，不同业态基于不同的AI算法，按照主攻品牌和竞争品牌，结合周边的吃住娱和消费等情况，给网点的运营和选址做AI评分。

第三个层面，在金融领域，我们也有自己的整合。比如在操作型风险或信贷风险的侦测方面，我们会使用大数据的堆叠算法，这些算法都是由AI来做支撑。

第四个层面，我们的开放平台可以把数据和算法全部预制在里面，跟合作伙伴一起去做联合建模以及AI算法的输出。

Q 可不可以分享一些数据智能化的行业案例呢？

A  举两个例子吧。有一家零售行业的大型连锁服装企业，在全国大约有9千家店、3万导购员工，一年有超过4.5万SKU。但是从地域上来看，中国东南西北的消费者，对不同的品牌，偏好是不太一样的。如果从年龄去划分的话，就更加复杂了。但是现在，因为有非常通透的数字化渠道，在营销和生产两端都有了大量的数据。对内，可以指导企业SKU的设计；对外，能够把合适的产品销售给合适的人，并产生相应的粘性。

另外一个例子，是选址和线下网点持续运营的评估。商场也好，金融分支机构也好，各个行业都需要考虑人流、周边吃住娱偏好，甚至是天气和热点事件等数据。但以前的数据很单一，基本上都是收款机或pos机后面的数据。在弥散型网点的预测和运营评估方面，我们有更多外部的数据可以综合进来，分析企业是否该进入某一个城市，哪些网点进入了关停并转的状态等，这些都源于在数据中挖掘智能，更好地帮企业做决定。

Q 您如何看待技术在当下社会的影响力？

A  我觉得整个社会，不仅仅是商业，都是在技术浪潮的推动下发展。我们如何正确对待这些技术，保持开放的心态，怎样更好地引入和使用这些技术，从而对企业乃至个人产生实在的价值，我觉得这个是非常重要的。

Q 您如何评价即将举办的云+未来峰会呢？

A  首先，我也会去参加的。我所理解的腾讯的使命和定位，是在于连接和实现，希望腾讯可以持续推动这样的峰会，我想可能对社会、商业和所有合作伙伴，都会有很大的帮助。

➤关于腾讯“云+未来”峰会“AI+大数据”分论坛

5月24日，腾讯“云+未来”峰会“AI+大数据”分论坛将在广州召开，分享腾讯云在智慧物联网、智慧边缘计算的实践经验、思考与新需求，探讨行业发展趋势，连接智能未来。