數據素養是21世紀的必備素養

2020年“兩會”期間，我所在的全國政協經濟界35組有半天是圍繞“數字經濟”這個話題討論的。由百度創始人李彥宏委員進行主題發言，其他人也踴躍跟進、熱烈討論。會前，我正好看過中信出版集團2016年出版的安德雷斯·韋思岸所著的《大數據和我們》一書，對“數據經濟”中的“大數據”有了一些初步的了解，根據自己的看書體會也做了發言。這本書的作者曾經是亞馬遜的首席科學家，他試圖用自己的實踐和思考告訴人們，大數據會在21世紀影響經濟社會生活的方方面面。他認為，隨著智能手機等電子設備的普遍運用，通過這些電子設備產生的數據，會以前所未有的規模迅速擴大，被一些數據公司收集匯聚、挖掘開發，并生產出大數據產品和服務進行銷售以獲得利潤。

在20世紀末至21世紀初，一些創業者開始利用大數據來創立新的商業模式并獲取巨大利潤。這些利用大數據形成的商業模式，被一些經濟學家稱為“數字經濟”。在這本書中，韋思岸從2016年之前的大數據發展情況談起，就培養數據素養、數字身份與真實身份、社交圖譜與信任系數、傳感器數據大爆炸的時代、計算隱私效率與數據回報、讓數據為你服務、把未來創造出來7個方面，闡述和總結了自己多年來在商業教育、醫療旅游和經營領域做咨詢的經驗，并在此基礎上提煉出大數據如何更好地服務于普通大眾的觀點。

他認為，數據越來越多地介入經濟社會生活，已經成為一種不可阻擋的進步趨勢。這種趨勢將會重塑社會經濟活動的游戲規則。書中出現了很多新概念，這些概念是基于大數據而產生的。閱讀此書，可以把我們生活和工作中的經歷與這些概念貫通起來，獲得一些大數據時代的基本認識，以便我們更好地面對未來。

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數據素養必不可少

韋思岸提出了數據素養這個概念。這一概念在書中頻頻出現。人們需要培養一種新知識，即數據素養，才能適應數字經濟時代的生活與工作。他說，數據科學家日復一日地運用各種算法，追蹤智能手機等電子設備上10億以上人口留下的紛繁復雜的數字痕跡。[1]每天，我們都會面對各種數據產品和服務，收到基于社交數據的各種評論排序和推薦信息。為了全身心地投入數據革命，我們不可以不加選擇地全盤接受，而是要變身為積極的社交數據創造者。賣家與買家之間，銀行與借貸方之間，公司與員工之間，醫生與患者之間，教師與學生之間，正在通過拉鋸式對壘形成勢均力敵的狀態，這為數據由取之于民到用之于民創造了條件。數據為人類造福的需求，具有無以復加的重要性。作為21世紀最重要的原材料，數據就是新石油。因此，從現在起，建立每個人的數據素養十分重要。數據素養，包括了解數據服務商的工作機制、知道哪些參數可變或不可變、善于改正錯誤、了解不確定因素，以及預測分享社交數據可能帶來哪些結果等技能。在當今世界，數據服務商的推薦意見與分析結果對我們的大多數決策都有引導作用。因此，作者認為，數據素養必不可少，是否具有數據素養是21世紀的人有無競爭力的標志。

在個人空間范圍內，只有具備數據素養，我們才可能有意識地利用各種網站查詢工作滿意度排名、了解就業機會、申請學校、購買商品、網上就診、申請貸款、投資證券、獲取各種評論等，通過獲取這些信息和數據來幫助我們進行個人決策。在公共空間范圍內，只有具備數據素養，政府和其他組織才可能有意識地利用大數據幫助經濟、社會和行政管理活動，比如進行城市規劃（包括修建橋梁隧道、增加新道路、加裝紅綠燈等），為建設新的公立醫院等選擇合適的地點，為城市交通、社會治安等提供決策參考。在工商企業范圍內，大數據的利用更是空間廣大。

如果具備數據素養，就可能讓我們從紛繁復雜的數據中辨別正確的信息，從而做出取舍判斷。數據服務商推薦的意見與分析對我們大多數的決策都具有引導作用，有利于我們提高決策的正確性。雖然數據公司的推薦意見不一定都是正確的，仍然需要你進行選擇判斷，數據服務商不應該代替你做決定，但大數據有可能幫助你降低犯錯的概率。我們可以分析豐富的歷史數據，從中發現規律并預測趨勢。

數據服務商不可或缺

韋思岸認為，數據服務商是數據產品和服務的提供者。數據服務商是收集匯聚數據，并對數據進行深度挖掘，生產和銷售數據產品和服務的商人。韋思岸認為，對于數字經濟來說，數據服務商是不可或缺的。許多商業機構通過收集數據來生產產品并提供服務，幫助商家改進工作、提高效率、增加利潤。數據為商家帶來了探索和優化的機會。一些創新公司利用掌握的數據進行深度開發獲得盈利，形成了大數據生產經營的新商業模式。這是一個近10年來才興起的新型行業。

然而，并不是所有數據都是有用的，只有精煉數據才能成為數字經濟的支撐。韋思岸認為，數據分為原始數據和精煉數據。原始數據是沒有挖掘分析過的數據，精煉數據是經過挖掘整理過的數據，而精煉數據就是大數據。原始數據本身并無多大用處，只有經過數據服務商的收集、挖掘、分析，并進行比較后產生的數據產品和服務才具有價值。而這種經過數據服務商有意識深度挖掘開發的數據，則被數據科學家稱為精煉數據。這個說法與大數據科普作家吳軍的解釋有異曲同工之妙。吳軍在《智能時代》一書中說過，數據是指輸入計算機程序中的具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等符號介質的總稱，但數據還不能稱為大數據，因為大數據不僅僅是信息量大、堆積多，它還具有多維度、全面性等特征，同時大數據還是經過數據服務商深度挖掘開發后的數據。吳軍認為，采用大數據的方法能夠使計算機的智能水平產生飛躍，因此在很多領域，計算機將獲得比人類智能更高的智能水平。當計算機的智能水平趕上甚至超過人類時，我們的社會就要發生翻天覆地的變化，這就是大數據在當今社會的競爭力所在。

成為大數據的關鍵是計算機的算法，計算機算法可以發現人類不借助計算機就無法發現的規律，有助于我們做出決策。韋思岸認為，計算機算法體現了原始數據與精煉數據在價值上的差異。而數據服務商則是利用計算機算法對原始數據進行深度挖掘后生產銷售精煉數據的生產經營機構。臉書、谷歌、騰訊等都是在原始數據的基礎上對數據進行深度加工出售精煉數據的服務商。它們的核心競爭力就是算法，所以它們被稱為高科技公司或數據公司。它們是收集匯聚和深度挖掘數據的中間商，屬于數據原材料的加工行業，是大數據生產和服務的生產經營者。

大數據產業與匯聚數據的電子設備息息相關。如今的智能手機、計算機、電視等電子設備在使用中積累了大量的數據。經營電視節目、電子商務、游戲服務等的企業，在提供服務的同時，也在向用戶索取數據，不配合者得不到服務。但不是所有的收集數據者都是數據服務商，只有對收集匯聚的數據進行深度挖掘，并由此生產出產品和服務并銷售的商人才可被稱為數據服務商。

數據服務商與互聯網緊密相連。盡管在互聯網之前已有數據中間商出現，但它們與大數據時代的中間商獲取數據的方式完全不同。過去的數據中間商是通過人工調查來獲取數據的，然后對數據分類，編制不同的客戶群體標簽，其手段笨拙而低效。現在的數據中間商跨入社交數據領域，它們利用各種電子設備信息網絡收集數據。比如，智能手機是數字經濟時代最便捷、最普遍的數據收集工具。世界上每天都有無數的人在產生和分享社交數據，無論是被動分享還是主動分享，無論是強制還是自愿，無論是非常精確還是粗略估計。作者認為，手機已成為數據收集的跟蹤器。這些數據包括人際關系、經濟、教育、醫療等在內的各個方面，便捷而高效。它們收集數據的方式與傳統數據中間商不可同日而語。許多數據中間商從眾多的電子設備中收集數據，在數據公司的深度挖掘下，這些數據可以多元使用。新型數據服務公司的特點不是儲存數據，而是致力于深度挖掘數據，并根據客戶的興趣、偏好及當前狀況向他們推薦產品和服務。數據服務公司對大量決策活動提出建議，以產品或服務的形式推薦給需求者，并對其進行收費。

獲取數據與保護隱私

韋思岸把這本書的副標題定為“如何更好地從后隱私經濟中獲益”。我認為，后隱私經濟這個提法是相對于隱私權不可讓渡的前隱私經濟時代而言的。這個標題很有指向意義，作者想說明的是讓渡隱私權可以獲利。

后隱私經濟與大數據緊密相關。如果想獲得大數據服務，就必須讓渡隱私權。作者認為，數據的獲取與隱私權的保護是矛盾的。數字經濟需要依靠數據來支撐其新模式的運行，與傳統經濟模式不一樣，需要為數字經濟制定新的游戲規則。過去人們比較注重隱私權保護，不愿意付出自己的數據。在數字經濟時代，情況變了，后隱私經濟能夠讓具備數據素養的人從中獲益。在后隱私經濟時代，數據公司躲在暗中窺探你隱私的同時，也為你打開了一扇利益之窗。為此，作者在書里舉了許多例子來說明，你只有付出自己的隱私權，才可以享受到大數據帶給你的利益。這種隱私權與數據共享權的置換，是21世紀數據對傳統思維的一場顛覆性革命。這場所謂數據革命的出現，與每個人的利益息息相關。如果你不愿意放棄隱私權，你享受的數據產品和服務就會受到限制。如果你想從網上獲取數據服務，就必須先為它提供數據隱私。

前面提到數據是21世紀的新石油、原材料，是支持后隱私經濟的新能源。如果你能夠得心應手地利用數據，就能夠在21世紀的競爭中立于不敗之地。這些年人們利用大數據的經驗已經說明，你從數據服務中獲得的價值，通常使你擁有更強的決策能力，幫助你在進行交易談判、購買產品與服務、申請貸款、尋找就業機會、獲取教育資源、尋找醫療資源時，做出更加明智的決定。這種決策能力是你依托數據公司提供的數據產品或服務而產生的，是你付出隱私權后獲得的回報。后隱私經濟時代，你必須適應新規則。

后隱私經濟就是以個人隱私權換取個人收益的經濟模式。保護隱私權的舊章程已經過時，應該確定新的游戲規則了。作者強調，個人從后隱私經濟中獲利是大數據時代的特點，但需要平衡好隱私權保護與數據透明度的關系。如何讓收獲與付出之間協調平衡，是數字經濟面臨的一個非常重要的問題，盡管已經采取了許多措施，但效果卻不盡如人意。因此，需要為后隱私經濟時代確立原則和新規則、新法律，以適應新形勢下隱私權的保護和大數據的利用。每個人都應當在真正了解數據用途的同時表明立場，以便能夠獲得利益并清除由此產生的不良后果。

大數據影響金融未來

韋思岸在《大數據和我們》的最后部分談到了大數據對金融的影響。

首先是對間接金融的影響。韋思岸主要談論對傳統金融機構信貸模式的影響。大數據顛覆了傳統的金融機構貸款模式。數據在消費信貸領域已經開始發揮關鍵作用。市場買賣行為的交易數據與社交圖片數據，經過數據公司的挖掘與分析建議，越來越多地影響金融機構的信貸決定。許多數據服務公司也開始經營信貸業務，它們利用貸款人的消費方式、工作態度、社交活動等大數據，來多維度評估貸款人的信用，然后確定是否發放貸款，這和傳統銀行審查貸款的方式是不一樣的。通過分析客戶個人交易、消費等數據來評估客戶的信譽度，從而判斷該客戶是否具備信貸資格。韋思岸認為，金融科技公司通過大數據，可以向那些不能獲得傳統銀行貸款的潛在客戶提供信貸，為無法充分利用銀行服務的人群提供服務。大數據改變了傳統銀行貸款信用的評級方式。在大數據的指導下，這些金融科技公司的業務開拓更加大膽，對貸款人的信用判斷更加準確，市場份額的擴張更加迅速。作者列舉了螞蟻金服通過淘寶、支付寶的數億用戶的海量數據來計算芝麻信用得分，從而確定是否給用戶發放貸款的例子。大數據讓許多過去不能在銀行獲得貸款的小企業主、創業大學生等，以及在銀行沒有信用記錄的人能夠方便快捷地獲得所需貸款，顛覆了傳統銀行評估貸款人信用的方式。大數據對個人信用的評估，對于金融機構來說可能更加真實、準確、安全、快捷。為此，韋思岸在書里舉了很多例子，金融科技公司對大數據的利用，使它們比傳統銀行更具有競爭力。

其次是對直接金融的影響。在資本市場投資領域，受大數據影響最大的是證券投資顧問行業。以前，證券投資顧問通過提供投資咨詢建議受到人們的信任和尊敬。證券經紀人經常向客戶提供有關投資途徑的指引，推薦投資組合，投資者往往是根據他們提供的意見進行投資決策的。然而，隨著大數據的出現，傳統的證券投資顧問行業遇到了巨大的挑戰。金融科技公司通過數據挖掘，可以提前預測分析，并可以通過投資軟件向客戶提供更為高效準確的預測方案與投資組合，這些軟件不僅增加了信息的透明度，還可以分析出每個投資者的投資組合績效，并將其與交易型開放式指數基金（ETF）和其他低成本投資產品進行對比。比如，一些對沖基金利用數據公司收集的大型購物中心和商場周邊的交通流量數據，早在這些零售商發布季度銷售額之前，就已經做好了買入和拋售股票的決定。另外，在股票交易中經紀人對客戶的不透明造成的賺取價差的盈利模式可能成為歷史，因為巨大的數據量可以向客戶提供前所未有的透明度，從而保護投資者的利益。這對于資本市場的監管來說也是一個非常好的趨勢。過去的投資顧問職業可能被計算機取代。

最后是對金融支付結算方式的影響。書中對這個問題談論不多，我認為，目前這個領域主要是中國領先，中國的支付寶、微信支付已經享譽全球。作為美國人，作者對這方面沒有較為深入的研究，文中落墨不多。盡管作者利用在復旦大學任教的機會近距離研究過中國的第三方支付結算業務，不過由于時間短暫，難免隔靴搔癢。不過作者也根據掌握的材料，非常明確地揭示了大數據帶動的金融支付結算方式在世界上具有強大的生命力。我認為，隨著中國人民銀行數字貨幣試點的擴大和區塊鏈的不斷推廣，以及大數據支付方式在國際國內的普遍使用，中國科技金融可能對改變整個世界的金融格局都具有非常重要的影響。

新冠肺炎疫情使我國無論是政府管理、企業經營還是個人生活領域，都在推廣大數據的使用。大數據在迅速地改變宏觀管理、微觀生產經營、個人工作生活。相信在疫情之后，數字經濟會讓全世界對中國又一次刮目相看。

[1] 根據美國咨詢公司的數據，2018年智能手機用戶數量，中國13億多，印度5億多，美國2億多，已遠超過10億。