□姜洋 

　　2020年“两会”期间，我所在的全国政协经济界小组有半天时间讨论“数字经济”这个话题。会前我正好读过《大数据和我们》一书。这本书的作者曾经是亚马逊公司的首席科学家，他试图用自己的实践和思考告诉我们，大数据将在21世纪影响经济社会生活的方方面面。随着智能手机等智能电子设备的普遍运用，通过这些电子设备产生的数据，将以前所未有的规模迅速扩大，被一些数据公司收集处理、挖掘开发，并生产出大数据产品和服务进行销售以获得利润。

　　从上世纪末本世纪初开始，一些创业者就利用大数据创立新的商业模式并获取巨大利润，这些利用大数据形成的商业模式，被一些经济学家称之为“数字经济”。作者从2016年之前的大数据发展情况谈起，就培养数据素养、数字身份与真实身份、社交图谱与信任系数、传感数据大爆炸的时代，计算隐私效率与数据回报、让数据为您服务、把未来创造出来等七个方面，阐述和总结自己多年来在商业教育、医疗旅游和经营领域做咨询的经验，并在此基础上提炼出大数据如何更好地服务于普通大众。

　　他认为，大数据将愈来愈多地介入经济社会生活，将重塑社会经济活动的游戏规则。书中出现很多新概念，这些概念是基于大数据而产生的。阅读此书，可以把我们生活工作中的经历和这些概念贯通起来，获得一些大数据时代的基本认识。

　　数据素养必不可少

　　“数据素养”。作者提出数据素养这个概念，即人们需要培养一种新知识即数据素养，才能适应数字经济时代的生活与工作。

　　他说，数据科学家日复一日地运用各种算法，追踪智能手机等电子设备上纷繁复杂的数字痕迹。我们每天都会面对各种数据产品和服务，收到基于社交数据的各类排序和推荐信息。为了全身心地投入数据革命，我们不能不加选择地全盘接受，而要变身为积极的社交数据创造者。卖家与买家之间、银行与借贷方之间、公司与员工之间、医生与患者之间、教师与学生之间，正在通过拉锯式对垒形成势均力敌的状态。这为数据从取之于民到用之于民创造了条件。

　　作为21世纪最重要的原材料，数据就是新石油。因此，从现在起，建立每个人的数据素养十分重要。数据素养，包括了解数据服务商的工作机制，知道哪些参数可变或不可变，善于改正错误，了解不确定因素，以及预测分享社交数据可能带来哪些结果等。在当今世界，数据服务商的推荐意见与分析结果对我们的大多数决策都有引导作用。因此，作者认为，数据素养必不可少，是21世纪人有无竞争力的标志。

　　具备数据素养，在个人空间范围内，我们才可能有意识地利用各种网站，查询工作满意度排名、就业机会、申请学校、购买商品、网上就诊、申请贷款、证券投资、发表评论等，通过获取这些信息和数据来帮助我们个人进行决策。在公共空间范围内，政府和其他组织才可能有意识地去利用大数据去开展经济、社会和行政管理活动。比如城市规划、修建桥梁隧道、增加新道路、加装红绿灯，为城市交通、社会治安提供决策参考。在工商企业范围内，大数据应用更是空间广大。

　　如果具备数据素养，将有助于我们从纷繁复杂的数据中辨别正确信息，从而取舍判断。虽然数据公司的建议不一定都正确，但大数据可以帮助你降低犯错概率。

　　数据服务商不可或缺 

　　“数据服务商”。作者认为，数据服务商是数据产品和服务的提供者。数据服务商是收集数据并对数据进行深度挖掘、生产和销售数据产品及服务的商人。数据服务商是数字经济不可或缺的。许多商业机构通过收集数据生产产品和服务，帮助商家改进工作提高效率增加利润。一些创新公司利用掌握的数据进行深度开发赚钱盈利，形成了大数据生产经营的新商业模式。这是一个最近十多年才兴起的新型行业。

　　但不是所有数据都是有用的，只有精炼数据才能成为数字经济的支撑。作者认为，数据分为原始数据和精炼数据。原始数据是没有挖掘分析过的数据，精炼数据是经过挖掘整理过的数据，精炼数据就是大数据。原始数据本身并无多大用处，只有经过数据服务商的收集、挖掘、分析，比较后产生的数据产品和服务才具有价值。而这种经过数据服务商有意识深度挖掘开发过的数据则被数据科学家称为精炼数据。

　　原始数据成为大数据的关键是计算机算法。作者认为，计算机算法体现了原始数据与精炼数据在价值上的差异，而数据服务商则是利用计算机算法对原始数据进行深度挖掘、生产销售精炼数据的生产经营机构。脸谱、谷歌、阿里、腾讯等都是在原始数据基础上对数据进行深度加工出售精炼数据的服务商，他们的核心竞争力就是算法，所以他们被称为高科技公司或数据公司。他们是收集处理和深度挖掘数据的中间商，属于数据原材料的加工行业，是大数据生产和服务的生产经营者。

　　大数据产业与汇集数据的电子设备息息相关。如今的智能手机、电脑、电视等电子设备在使用中积累了大量的数据。经营电视节目、电子商务、游戏服务等企业，在数据公司提供服务的同时，也在向用户索取数据。

　　数据服务商与互联网紧密相连。尽管在互联网之前已有数据中间商出现，但他们与大数据时代的中间商获取数据的方式完全不一样。过去，数据中间商通过人工调查来获取数据，然后对数据分类，编制不同客户群体标签，其工作方式原始而低效。现在的数据中间商跨入社交数据领域，它们利用各种电子设备信息网络收集数据，比如智能手机。世界上每天都有无数的人在产生和分享社交数据，无论是被动还是主动，强制还是自愿。作者认为，手机已成为数据收集的跟踪器。这些数据包括人际关系、经济、教育、医疗在内的各个方面。其收集方式与传统数据中间商不可同日而语。许多数据中间商从众多的电子设备中收集数据，在数据公司的深度挖掘下，这些数据可以多元使用。新型数据服务公司的特点不是储存数据，而是致力于深度挖掘数据，并根据客户兴趣、偏好向他们推荐产品和服务。数据服务公司对大量决策活动提出建议，以产品或服务的形式推荐给需求者，并为此收费。

　　获取数据与保护隐私

　　“后隐私经济”。作者把书的副标题定为“如何更好地从后隐私经济中获益”。我以为后隐私经济这个提法是相对于隐私权不可让渡的前隐私经济时代而言，作者想说明让渡隐私权可以获利。

　　后隐私经济与大数据紧密相关。如果想获得大数据服务，你就必须让渡你的隐私权。作者认为，数据的获取与隐私权的保护是一对矛盾体。数字经济和传统经济模式不一样，需要依靠数据来支撑其新模式运行，需要为数字经济制定新的游戏规则。过去人们比较注重隐私权保护，不愿意付出自己的数据。而到数字经济时代，情况变了，后隐私经济能够让具备数据素养的人从中获益。在后隐私经济时代，数据公司躲在暗中窥探你隐私的同时，也为你打开了一扇利益之窗。这种隐私权与数据共享权的置换是一场21世纪数据对传统思维的颠覆性革命。如果你不愿意放弃隐私权，你享受数据产品和服务就会受到限制。你要想从网上获取数据服务，那你必须先为它提供数据隐私。

　　前面提到数据是21世纪的新石油、原材料，是支持后隐私经济的新能源。如果你能够得心应手地利用数据，你就能够在21世纪的竞争中立于不败之地。这些年人们利用大数据的经验已经说明，你从数据服务中获得的价值，通常使你拥有更强的决策能力；这种决策能力是你依托数据公司提供的数据产品或服务而产生的，是你付出隐私权后获得的回报。

　　后隐私经济就是以个人隐私权换取个人收益的经济模式。保护隐私权的旧章程已经过时，应该确定新的游戏规则。作者强调个人从后隐私经济中获利是大数据时代的特点，但需要平衡隐私权保护与数据透明度的关系。如何在收益与付出之间获得平衡，这是数字经济面临的一个非常重要问题。

　　大数据影响金融未来

　　“金融的未来”。作者在书的最后部分谈到大数据对金融的影响。

　　首先是对间接金融的影响，主要是对传统金融机构信贷模式的影响。大数据颠覆了传统金融机构的贷款模式。市场买卖行为的交易数据与社交图片数据，经过数据公司的挖掘与分析，越来越多地影响金融机构的信贷决定。许多数据服务公司也开始经营信贷业务，他们利用贷款人的消费方式、工作态度、社交活动等大数据，来多维度地评估贷款人的信用，以确定是否发放贷款，这和传统银行的审查方式不一样。作者认为，金融科技公司通过大数据，可以向那些不能获得传统银行贷款的潜在客户提供信贷，为无法充分利用银行服务的人群提供服务。大数据改变了传统银行贷款信用的评级方式。在大数据的指导下，这些科技金融公司的业务开拓更加大胆，对贷款人的信用判断更加准确，市场份额扩张更加迅速。他列举了蚂蚁金服通过淘宝网、支付宝数亿人的海量大数据来计算芝麻信用得分，从而确定是否发放客户贷款。大数据让过去不能在银行获得贷款的小企业主、创业大学生、没有银行信用记录的人能够方便快捷地获得贷款，颠覆了传统银行评估贷款人信用的方式。大数据对个人信用的评估，对于金融机构来说可能更加真实、准确、安全、快捷。

　　其次是对直接金融的影响。在资本市场，受大数据影响最大的是证券投资顾问行业。以前，证券经纪人向客户提供投资建议、推荐投资组合，投资者根据建议进行投资决策。随着大数据的出现，传统的证券投资顾问遇到巨大挑战。金融科技公司通过数据挖掘，可以提前预测分析，并通过投资软件向客户提供更为高效准确的预测方案与投资组合，这些软件不但增加了信息透明度，还可以分析每个投资者的投资组合绩效，并将其与交易型开放式指数基金及其他低成本投资产品进行对比。

　　此外，在股票交易中经纪人对客户的不透明造成的赚取价差的盈利模式可能成为历史，因为巨大的数据量可以向客户提供前所未有的透明度，从而保护投资者利益。这对资本市场监管来说也是一个非常好的趋势。过去的投资顾问职业可能被计算机取代。

　　第三是对金融支付结算方式的影响。书中对这个问题所谈不多，我理解目前这个领域主要是中国领先，作为美国人，作者对这方面没有较为深入的研究，因此落墨不多。我认为，随着我国央行数据货币试点的扩大和区块链的推广，随着大数据支付方式在国际国内普遍使用，中国科技金融可能具有改变整个世界金融格局的影响力。