雖然許多人已經(jīng)知道這項(xiàng)技術(shù)如何改變?nèi)藗兊纳畈⑻峁└嗟亩ㄖ企w驗(yàn)，但許多人可能不知道這對(duì)企業(yè)有何益處。

如果你像許多其他人一樣，想知道大數(shù)據(jù)和人工智能對(duì)商業(yè)的好處到底是什么，那么你就是在正確的地方。

01

改進(jìn)商業(yè)智能

由于商業(yè)智能，分析業(yè)務(wù)變得更容易，更有效。使商業(yè)智能成為可能的數(shù)據(jù)工具集是大數(shù)據(jù)。在引入大數(shù)據(jù)之前，商業(yè)智能有限。但是，現(xiàn)在，商業(yè)智能被認(rèn)為是合法的職業(yè)。

事實(shí)上，許多公司和企業(yè)通過聘請(qǐng)商業(yè)情報(bào)專家來利用這一新的信息涌入。這是為了幫助他們的公司更上一層樓。

2

了解，定位和服務(wù)客戶

在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面，這是最知名的領(lǐng)域之一。主要關(guān)注點(diǎn)是使用大數(shù)據(jù)來了解客戶，以及他們的偏好和行為。

通過實(shí)施大數(shù)據(jù)(以及雇用大數(shù)據(jù)專家)，公司現(xiàn)在可以通過文本分析，瀏覽器日志和社交媒體數(shù)據(jù)擴(kuò)展其傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集，從而更全面地了解其客戶。

這里的主要目標(biāo)是創(chuàng)建預(yù)測(cè)模型。

3

改變社交媒體的使用方式

AI影響商業(yè)世界的主要方式之一是通過社交媒體。在未來幾個(gè)月和幾年中，毫無疑問，實(shí)時(shí)定位的個(gè)性化內(nèi)容將會(huì)增加。所有這些都是增加銷售機(jī)會(huì)的最終目標(biāo)。

這是可能的，因?yàn)锳I可以使用有效的行為定位方法。AI的能力就是一個(gè)例子。由于啟用了營(yíng)銷堆棧，AI可以有效且準(zhǔn)確地確定任何平臺(tái)上的某人何時(shí)開始搜索新的客戶關(guān)系管理(CRM)軟件。有了這些信息，企業(yè)可以自動(dòng)響應(yīng)，提供更好的購買體驗(yàn)。

4

客戶響應(yīng)產(chǎn)品的介紹

大數(shù)據(jù)不僅可以通過積極主動(dòng)地改善客戶服務(wù)，而且還允許公司制作客戶響應(yīng)產(chǎn)品。現(xiàn)在，產(chǎn)品設(shè)計(jì)專注于以前所未有的方式滿足客戶的需求。

而不是依靠客戶告訴企業(yè)他們想要從產(chǎn)品中得到什么，數(shù)據(jù)分析可以用來預(yù)測(cè)產(chǎn)品的需求。

由于大數(shù)據(jù)，公司可以通過購買習(xí)慣，調(diào)查甚至客戶的案例場(chǎng)景來收集信息，從而確定未來產(chǎn)品應(yīng)該做什么和看起來像什么。

5

提高欺詐預(yù)防能力

那些已成為專業(yè)“欺詐者”的人已經(jīng)在現(xiàn)代數(shù)字世界中提升了他們的游戲。雖然這是事實(shí)，但由AI提供支持的欺詐檢測(cè)工具的功能可以幫助企業(yè)抵御這些復(fù)雜的欺詐計(jì)劃。

這要?dú)w功于利用視頻識(shí)別，自然語言處理，語音識(shí)別，機(jī)器學(xué)習(xí)引擎和自動(dòng)化的企業(yè)。

6

效率的提高

工業(yè)工程師是可以使流程更高效的專業(yè)人員。他們明白，沒有大數(shù)據(jù)，效率的提高幾乎是不可能的。

如今，大數(shù)據(jù)提供了有關(guān)每個(gè)流程和產(chǎn)品的豐富信息。那些知道如何使用它的人理解豐富的數(shù)據(jù)正在講述一個(gè)故事，而智能企業(yè)正在傾聽。

工程師們還使用大數(shù)據(jù)來尋找使流程更有效運(yùn)行的方法。對(duì)大數(shù)據(jù)的分析也適用于約束理論。對(duì)于大數(shù)據(jù)，現(xiàn)在更容易識(shí)別約束。一旦被識(shí)別，就可以快速確定約束是否具有約束力以及如何約束。

通過發(fā)現(xiàn)和刪除約束，業(yè)務(wù)可以看到吞吐量和性能的大幅提升。大數(shù)據(jù)有助于找到所有這些答案。

7

啟用持續(xù)客戶支持

現(xiàn)在，聊天機(jī)器人很常見且能夠提供全天候客戶支持，企業(yè)可以利用其CRM系統(tǒng)中收集的數(shù)據(jù)。這使他們能夠獲得更有價(jià)值的客戶見解。

當(dāng)充分發(fā)揮其潛力時(shí)，數(shù)據(jù)可以幫助優(yōu)化多個(gè)接觸點(diǎn)，包括聊天機(jī)器人交互性，以及創(chuàng)建充滿客戶數(shù)據(jù)的反饋循環(huán)。

這意味著AI可幫助企業(yè)創(chuàng)造最終的客戶體驗(yàn)。這一切都?xì)w功于收集，分析和使用的必不可少的客戶數(shù)據(jù)。

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降低成本

利用大數(shù)據(jù)，企業(yè)可以使用可用信息來降低成本。怎么樣?通過發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)

7月27日，第16期“陸家嘴互聯(lián)網(wǎng)金融+沙龍”暨第8期“金融科技海上夜話”在中國(guó)金融信息中心舉行?；顒?dòng)由浦東新區(qū)金融服務(wù)局、陸家嘴金融城發(fā)展局、上海金融業(yè)聯(lián)合會(huì)、上海市互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)協(xié)會(huì)、上海市銀行同業(yè)公會(huì)、上海市支付清算協(xié)會(huì)、中國(guó)金融信息中心、陸家嘴互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會(huì)、中歐陸家嘴國(guó)際金融研究院、上海市各地在滬企業(yè)(商會(huì))聯(lián)合會(huì)金融分會(huì)聯(lián)合主辦;由光明乳業(yè)、國(guó)泰君安、翼勛金融、策道科技、有魚普惠、龍品控股特別支持?；顒?dòng)特邀盛大云計(jì)算CEO諸葛輝做題為“大數(shù)據(jù)時(shí)代的中國(guó)智造”的主旨演講。

▲盛大云CEO諸葛輝

諸葛輝簡(jiǎn)介

諸葛輝，2002年畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)，并獲得復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士學(xué)位。曾擔(dān)任復(fù)旦大學(xué)黨委宣傳部副部長(zhǎng)、新聞中心主任。2005年底加入盛大集團(tuán)，曾任集團(tuán)新聞發(fā)言人、企業(yè)和文化傳播高級(jí)總監(jiān)、投資高級(jí)總監(jiān)等，并任盛大集團(tuán)旗下杭州邊鋒總裁。2006年，在成功轉(zhuǎn)型免費(fèi)(增值服務(wù))模式后，赴華爾街開展盛大(NASDAQ：SNDA)上市后第二次路演。2011年，出任盛大旗下杭州邊鋒總裁。后A股上市企業(yè)----浙報(bào)傳媒32億元收購杭州邊鋒。曾代表董事會(huì)管理盛大旗下成都吉?jiǎng)倏萍?，該公司是網(wǎng)吧管理與計(jì)費(fèi)領(lǐng)域的優(yōu)秀平臺(tái)。2015年1月起，出任盛大云CEO，創(chuàng)立“比格云”等新一代云計(jì)算品牌。

主題演講環(huán)節(jié)：

▲盛大云CEO諸葛輝

盛大云CEO諸葛輝演講的主題是“大數(shù)據(jù)時(shí)代的中國(guó)智造”。他說，盛大董事長(zhǎng)陳天橋多年前曾有一個(gè)預(yù)言，未來的云計(jì)算將像使用水電煤那樣簡(jiǎn)單方便。而現(xiàn)在，這個(gè)未來已經(jīng)到來。諸葛輝首先介紹了目前中國(guó)制造業(yè)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和應(yīng)用的情況。

對(duì)于一個(gè)工廠來說，車間里面的數(shù)字化、信息化程度很高，但是數(shù)據(jù)采集機(jī)制不健全，時(shí)效性差，應(yīng)用不一致，來自生產(chǎn)一線的數(shù)據(jù)成為”信息孤島”。再比如，在一個(gè)縣級(jí)市，安全生產(chǎn)是制造業(yè)當(dāng)中很重要的環(huán)節(jié)，如何讓它智能化，變得更加的信息化。從國(guó)家到省到地方，有很多的管理規(guī)定告訴你必須要做這樣一套安監(jiān)系統(tǒng)，這里面有很多適配于不同的系統(tǒng)，每個(gè)人都在開發(fā)，所以顯得非常散亂，沒有成完整的章節(jié)化的概念，這里面也是期待改進(jìn)的問題。

同時(shí)，很多工廠買了好的設(shè)備，但是缺乏連接生產(chǎn)和管理系統(tǒng)的工具，雖然諸如SAP，ERP可以用，但無法解決生產(chǎn)和管理的有效銜接，數(shù)據(jù)無法互聯(lián)互通，生產(chǎn)線上的海量數(shù)據(jù)也無法反向用于生產(chǎn)和管理的優(yōu)化。這個(gè)需求非常迫切。人才的缺失也是一個(gè)問題。

從云計(jì)算來說，目前大部分工業(yè)企業(yè)還在采用傳統(tǒng)的集中式IT系統(tǒng)架構(gòu)，雖然安全性相對(duì)可以得到保障，但是成本高，缺乏靈活性。而云計(jì)算相對(duì)于傳統(tǒng)的IT系統(tǒng)架構(gòu)，最大的區(qū)別就是以分布式的架構(gòu)去替代原先的集中式架構(gòu)。隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，越來越多的工業(yè)企業(yè)對(duì)上云也越來越重視。

接下來，諸葛輝提出怎樣解決這個(gè)問題，讓中國(guó)智造真正抓住大數(shù)據(jù)發(fā)展的機(jī)遇。

對(duì)于工業(yè)企業(yè)上云，諸葛輝認(rèn)為有幾個(gè)好處，包括可以打破地域限制，云計(jì)算的去中心化特征，可以使業(yè)務(wù)擴(kuò)張不受地域限制，數(shù)據(jù)也可以在任何地方更快速地被訪問;同時(shí)，可以實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和大數(shù)據(jù)開發(fā)，讓工業(yè)企業(yè)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域取得企業(yè)價(jià)值“二次開發(fā)”的領(lǐng)先地位，此外，分布式的架構(gòu)使企業(yè)的IT需求可以更靈活、更快速地得以擴(kuò)展;而對(duì)企業(yè)來說，用云可以大大降低企業(yè)技術(shù)開發(fā)的成本，可以使企業(yè)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的平臺(tái)得到更好地兼容。諸葛輝表示，云計(jì)算可以使工業(yè)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)變得更輕，未來，工業(yè)企業(yè)“上云用云”將成趨勢(shì)。

第一步，數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)是躺在那兒的，數(shù)據(jù)是會(huì)說話的，但如果沒有辦法跟它對(duì)話，這個(gè)數(shù)據(jù)就是沒有用的。所以數(shù)據(jù)采集很重要，要把所有制造業(yè)環(huán)節(jié)過程中的數(shù)據(jù)一點(diǎn)一滴全部保留下來，這是非常重要的一件事情。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用在數(shù)據(jù)采集上非常重要。比如可以通過AR(增強(qiáng)現(xiàn)實(shí))的方式把數(shù)據(jù)采集變得更加的智能化，更加的自動(dòng)化，更加的準(zhǔn)確。只要生產(chǎn)行為在發(fā)生，只要加工動(dòng)作在發(fā)生，每一個(gè)動(dòng)作，每一個(gè)因素都可以變成數(shù)據(jù)，然后必須做好數(shù)據(jù)的一致性。銜接環(huán)節(jié)的智能化和數(shù)據(jù)化也很重要。

第二步，在數(shù)據(jù)采集做好之后，是大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)是一個(gè)動(dòng)詞，大數(shù)據(jù)不是一個(gè)名詞，數(shù)據(jù)第一要大，第二要全，第三要準(zhǔn)。只有又大又全又準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，才能真正實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)化，通過分析，然后提高制造業(yè)的生產(chǎn)效率，減少次品率，優(yōu)化生產(chǎn)環(huán)節(jié)，提高人的積極性，這叫大數(shù)據(jù)。生產(chǎn)流程的優(yōu)化再造，產(chǎn)品質(zhì)量的提高，安監(jiān)管理，全流程的數(shù)據(jù)庫存的應(yīng)用，全部基于大數(shù)據(jù)的行為。

如何對(duì)生產(chǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行改造，痛點(diǎn)又有哪些?痛點(diǎn)是缺少一個(gè)智能制造系統(tǒng)，把整個(gè)基本的生產(chǎn)數(shù)據(jù)跟管理系統(tǒng)對(duì)接起來，這是中國(guó)智能制造要解決的一個(gè)瓶頸問題，所以這也是一個(gè)很大的機(jī)會(huì)。

大數(shù)據(jù)再往后，是和AI(人工智能)結(jié)合了，是會(huì)自我學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)是一個(gè)腦袋，不僅是一個(gè)動(dòng)作了，是一個(gè)人工智能。幾年數(shù)據(jù)下來，它自己在那里學(xué)習(xí)。當(dāng)然現(xiàn)在很多企業(yè)遠(yuǎn)遠(yuǎn)還沒有到這一步，如何能夠結(jié)合到傳統(tǒng)制造業(yè)當(dāng)中去，這也是一個(gè)很大的機(jī)會(huì)。

第三，大數(shù)據(jù)背后是用云計(jì)算支撐的，為了讓數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在日后可以發(fā)揮作用，云端，可能是唯一的選擇。云，也是一個(gè)動(dòng)詞，云包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分發(fā)、數(shù)據(jù)分析，通過軟件直接實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景應(yīng)用，大數(shù)據(jù)可能比云更廣義一點(diǎn)的動(dòng)詞，它是基于云的基礎(chǔ)設(shè)施做的大數(shù)據(jù)的功能，大數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)。所以，要用云計(jì)算的方式支撐大數(shù)據(jù)，對(duì)我們的生產(chǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行改造。

這對(duì)云計(jì)算提出了更高的要求，要求它的任務(wù)處理速度要更快，很多企業(yè)的場(chǎng)景在里面。這也要求服務(wù)后臺(tái)的穩(wěn)健程度，比如不能老是斷網(wǎng)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)也要更安全，更大容量。只有更優(yōu)化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，才能滿足制造業(yè)對(duì)于云計(jì)算的需求。操作上要求便捷性更強(qiáng)，操作的人才需求也很大，操作的便捷性必將增強(qiáng)。盛大的新一代高性能云平臺(tái)“比格云”就是為此類需求而研發(fā)的。

現(xiàn)場(chǎng)互動(dòng)環(huán)節(jié)

【提問】：您好，我是保險(xiǎn)行業(yè)的，我特別想了解一下在金融領(lǐng)域，尤其是在保險(xiǎn)行業(yè)里面，云計(jì)算以及大數(shù)據(jù)的運(yùn)用如何能夠解決保險(xiǎn)行業(yè)的痛點(diǎn)和問題?

【諸葛輝】：其實(shí)云計(jì)算以及大數(shù)據(jù)跟金融行業(yè)溝通互動(dòng)還是很多的，但我一直認(rèn)為，金融行業(yè)是云計(jì)算的最大也是最后一個(gè)堡壘，因?yàn)榇_實(shí)有一些難點(diǎn)需要突破。

金融行業(yè)會(huì)有很多自己的規(guī)定或者一些硬性的要求，為了保證安全性必須用一些本地化的服務(wù)。其實(shí)有很多新的場(chǎng)景，包括平安金融和其他一些銀行都在做。我還是特別推崇像平安這套后臺(tái)架構(gòu)，比如平安保險(xiǎn)的數(shù)據(jù)非常非常大，但因?yàn)樗幸粋€(gè)非?？斓脑朴?jì)算模塊，如果需要做一個(gè)理賠，只要上傳幾張照片，第二天就會(huì)賠付。

這些互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景下應(yīng)用的混合云，架構(gòu)非常好。在運(yùn)營(yíng)和應(yīng)用時(shí)，有些問題是用機(jī)房本身來提高運(yùn)營(yíng)能力，但有些問題需要快速的調(diào)用數(shù)據(jù)的，里面還有一些不同的網(wǎng)絡(luò)區(qū)域的劃分。我個(gè)人推崇平安，因?yàn)樗呀?jīng)在應(yīng)用、調(diào)用數(shù)據(jù)方面完全做到了隨心的地步。

現(xiàn)在盛大云跟一些銀行都在展開合作，如面向互聯(lián)網(wǎng)用戶的服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)上快速的貸款，這些采用跟云結(jié)合的方式，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)還是可以放在本地，但調(diào)用的時(shí)候用云的方式很快。但這僅僅是第一步，一些金融的核心業(yè)務(wù)怎么做，這可能要一步一步來實(shí)現(xiàn)。

【提問】：您好，我的問題是，現(xiàn)在的云、智能制造、AR、家居智能化等等，到處都有攝像頭，可能會(huì)涉及到倫理道德，隱私財(cái)富各種層面的東西，關(guān)于這些您是怎么看?

【諸葛輝】：我們剛才說到Iaas(基礎(chǔ)資源和服務(wù))這一層的時(shí)候，，它一般是不涉及到對(duì)用戶數(shù)據(jù)直接的獲取。我們只能看到它的用量，包括計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源、網(wǎng)絡(luò)資源，即云的三大主要資源的用量，但我并不知道它是服務(wù)于誰，更不可能知道具體的用戶是誰。像盛大云、比格云我們還是做Iaas這一層，但有些云企業(yè)開發(fā)的軟件應(yīng)用比較多，用戶可以直接獲取這個(gè)服務(wù)。像這種層面，因?yàn)樗苯痈脩舻慕佑|更緊密了，這當(dāng)中首先行業(yè)需要有更多的規(guī)范。

另外還是要立法，這個(gè)層面可能不是技術(shù)層面解決的問題，企業(yè)的自律很關(guān)鍵。剛才講的大數(shù)據(jù)，特別是一些政府的數(shù)據(jù)，民生的數(shù)據(jù)，一些所謂的大數(shù)據(jù)大省、大數(shù)據(jù)大市，把數(shù)據(jù)給到企業(yè)，然后變現(xiàn)出產(chǎn)值， GDP就上去了，這里面的問題是很嚴(yán)重的。如果涉及到衛(wèi)生數(shù)據(jù)和健康數(shù)據(jù)呢，這些數(shù)據(jù)涉及到整個(gè)國(guó)家的國(guó)民素質(zhì)、健康狀況，這個(gè)是必須要立法來理清政府和企業(yè)在這里面的邊界，包括這里面可為和不可為的東西。

不要以為大數(shù)據(jù)是一個(gè)很漂亮的東西誰都可以做，企業(yè)把自己的數(shù)據(jù)存起來，但不意味著誰都可以去濫用。規(guī)范和立法是非常關(guān)鍵的，在覺得某件事情很便利的同時(shí)，不要給整個(gè)社會(huì)造成負(fù)面的影響。

【提問】：諸葛總，金融科技是否會(huì)助推金融風(fēng)險(xiǎn)的滋生?法律是有滯后性的，像現(xiàn)在監(jiān)管科技，如何能夠跟上金融科技的發(fā)展步伐，以有效的解決當(dāng)中的金融風(fēng)險(xiǎn)?

【諸葛輝】：我覺得風(fēng)險(xiǎn)不是科技帶來的，風(fēng)險(xiǎn)都是人帶來的，所以說需要規(guī)范，需要自律，需要監(jiān)管。

還是人的問題，為什么同樣的科技，在一個(gè)更加有秩序的社會(huì)里面運(yùn)用得比較平穩(wěn)，它也能夠優(yōu)勝劣汰，但是脫離了秩序它可能就變得很奇怪。所以我覺得，如果從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度，就是一個(gè)人的心理，包括他的預(yù)期是怎么樣的，然后他怎么樣博弈，這些東西可能都是有關(guān)系的。

我覺得金融科技很好，但現(xiàn)在有一個(gè)問題，什么是真正的FinTech，現(xiàn)在被濫用了，全國(guó)來講，整個(gè)行業(yè)來講，還是有點(diǎn)被濫用了，稍微跟科技沾點(diǎn)邊的，他就說是FinTech。所以我覺得是要鑒別，真正能夠帶來變化的這些領(lǐng)域。

【提問】：諸葛總，剛才您講到了存儲(chǔ)是基礎(chǔ)。請(qǐng)問現(xiàn)在存儲(chǔ)的發(fā)展是否能匹配云發(fā)展的空間?

【諸葛輝】：這個(gè)問題非常好，存儲(chǔ)本身在做很多的改進(jìn)，但是我是覺得說，我們說一些傳統(tǒng)存儲(chǔ)的技術(shù)還沒有完全應(yīng)用到云端，從我們自己的角度來看，這一塊確實(shí)進(jìn)度并不快。

所謂的公有云里面，現(xiàn)在賣得最好的是CDN，但嚴(yán)格意義上并不能算云，比如說你的游戲要在它提供的服務(wù)器上運(yùn)營(yíng)，它在當(dāng)?shù)丶铀僖幌?，這里面大量的是流水。

云計(jì)算的核心是計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)。除了水分，云這里面真正賣得最好的，是云主機(jī)和帶寬，就是計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)，這兩塊更多的是從運(yùn)營(yíng)商那邊采購的資源，然后我們做個(gè)云化，將水龍頭打開(備注：云計(jì)算就像打開水龍頭用水一樣簡(jiǎn)單快捷)，你就可以去用了。也有專門做存儲(chǔ)的一些公司，但這些公司并沒有很快的把技術(shù)應(yīng)用到云端，這也確實(shí)是需要突破的。存儲(chǔ)的信息在調(diào)用時(shí)候的便捷性，這些東西在云端很少，至少我看到的并不是很多而且用起來一般。

【提問】：因?yàn)榍耙欢螘r(shí)間相繼有兩家著名的公有云的平臺(tái)發(fā)生了服務(wù)中斷的情況，公共云一旦發(fā)生故障的話，影響面非常大。對(duì)于公有云平臺(tái)來說對(duì)公有云的安全性和穩(wěn)定性，有哪些方面可以做改進(jìn)?

【諸葛輝】：我們對(duì)于安全性和穩(wěn)定性是感同身受。我們以前做游戲的時(shí)候，游戲還沒有用云，還都是用本地的服務(wù)器，開個(gè)新區(qū)要搬很多的服務(wù)器。哪怕斷線一毫秒，用戶就全部掉光了，要再讓他上來，要花血本，我們是有血的教訓(xùn)，所以我們要做穩(wěn)定可靠的云服務(wù)。

這個(gè)行業(yè)里面，不論你的云做得有多大，一旦出現(xiàn)這樣的問題，很可能是致命的。特別是我們說現(xiàn)在云走向傳統(tǒng)行業(yè)，走向金融，有的金融行業(yè)用戶在早期的時(shí)候會(huì)用到云，但現(xiàn)在有一些金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)把他的實(shí)時(shí)交易、清算全部放在云端了，怎么可能讓他斷線呢，斷線可能幾千人的交易沒有了，哪怕你延遲也是有很大問題的。更快更穩(wěn)剛才講到了，包括怎么樣設(shè)計(jì)比較好的架構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)的布局，以及選擇好的上游供應(yīng)商都非常關(guān)鍵。

怎么樣保證上游的資源是過硬的，是需要我們一條條網(wǎng)絡(luò)、一根根網(wǎng)線去看的，一臺(tái)臺(tái)機(jī)器自己要去上架的。當(dāng)然也要通過各種的檢查、機(jī)制、SLA(服務(wù)等級(jí)協(xié)議)解決這些問題，而且經(jīng)驗(yàn)也是非常重要的。

云計(jì)算還是很大程度上靠運(yùn)維，在問題發(fā)生之前的預(yù)警和發(fā)生以后快速的處理，斷線以后幾秒，幾毫秒都是人命關(guān)天的事情。建議大家還是選擇專業(yè)專心做云服務(wù)的公司，獨(dú)立第三方的云平臺(tái)，可能是一個(gè)首選。比格云就是這樣一個(gè)平臺(tái)。

【提問】：我想請(qǐng)教一下，大家都在談私有云、公有云、混合云、行業(yè)云等等，未來的話我認(rèn)為可能九九歸一，都會(huì)歸到一定的范疇的公有云，我想請(qǐng)問您怎么看未來私有云、行業(yè)云和公有云逐步演進(jìn)的過程或者是之間角色的互換或者未來技術(shù)的發(fā)展?

【諸葛輝】：我覺得每個(gè)企業(yè)的成長(zhǎng)路徑不一樣，其實(shí)云計(jì)算公司有很多不同的路徑起來的。像我們跟阿里、騰訊算一類，從互聯(lián)網(wǎng)公司起來的，面對(duì)的是幾個(gè)億的用戶，我開水龍頭開關(guān)，他來打水。

華為是做解決方案起家，以比較優(yōu)質(zhì)的設(shè)備作為解決方案的主打，可能面對(duì)的是單個(gè)大用戶、塊狀的市場(chǎng)比較多一點(diǎn)，華為在這上面也是有非常強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)所在。如果說公有云的話，我可能還是把它理解為一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的概念。今天我們看到有很多的互聯(lián)網(wǎng)公司，把一些傳統(tǒng)IT行業(yè)的資深從業(yè)者放到公有云來做，就是讓他做傳統(tǒng)行業(yè)的市場(chǎng)。反之亦然。公有云成功的要點(diǎn)，這兩撥人合為一撥，這個(gè)公司肯定是成功的，這是我的一個(gè)觀點(diǎn)。

【提問】：諸葛總，我有兩個(gè)問題，一個(gè)問題是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)中國(guó)和一些發(fā)達(dá)國(guó)家的差距是怎么樣的?對(duì)比上有什么區(qū)別?另一個(gè)問題，剛才您一直講工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)這方面和大數(shù)據(jù)的組合，因?yàn)樵蹅冎袊?guó)企業(yè)很多是中小微企業(yè)，他們?cè)诋a(chǎn)品生產(chǎn)包括管理上，沒有實(shí)現(xiàn)比較高水平的自動(dòng)化和信息化，在數(shù)據(jù)整理上，會(huì)存在很多的失真，咱們從哪些方面把中小企業(yè)沒有上傳的數(shù)據(jù)整理到一塊，共同服務(wù)大數(shù)據(jù)呢?

【諸葛輝】：實(shí)際上現(xiàn)在主要的問題，還是商業(yè)倫理的問題。技術(shù)其實(shí)我們不缺，我們也可以引進(jìn)一些先進(jìn)的技術(shù)來做大數(shù)據(jù)，如果本身的數(shù)據(jù)是被濫用的，同樣一輛無人駕駛的汽車，會(huì)把你開到不同的地方，或者說它的路線準(zhǔn)確性會(huì)差很多。長(zhǎng)年累月通過倫理，通過正確的方式積累下來的，才是技術(shù)。我們不缺技術(shù)，而獲取、使用數(shù)據(jù)的方式是不是符合規(guī)范，才是主要的問題。

第二個(gè)問題，書面的可以轉(zhuǎn)換成數(shù)字化，但需要大量的時(shí)間，因?yàn)樗瓉砗芏喽际菚娴臇|西，可以去做，但原始記錄要有，原始記錄越豐富，轉(zhuǎn)換記錄會(huì)做得更好。技術(shù)不成問題，還是可以做的。

和預(yù)測(cè)行業(yè)內(nèi)的未來事件。

了解何時(shí)可能發(fā)生某些事情有助于改進(jìn)規(guī)劃和預(yù)測(cè)。負(fù)責(zé)規(guī)劃的人現(xiàn)在知道何時(shí)生產(chǎn)和生產(chǎn)多少。他們可以預(yù)測(cè)在給定時(shí)間需要多少庫存，確?？蛻魸M意度而不會(huì)產(chǎn)生過多的成本。

畢竟，維護(hù)庫存非常昂貴。企業(yè)不僅要承擔(dān)運(yùn)輸成本，還要將資金用于不必要的庫存。

通過大數(shù)據(jù)分析，可以預(yù)測(cè)銷售何時(shí)發(fā)生以及何時(shí)需要生產(chǎn)。

更深入的分析甚至可以顯示企業(yè)何時(shí)購買庫存的理想時(shí)間以及需要保留多少庫存。

大數(shù)據(jù)和人工智能：商業(yè)的未來

如果您想幫助您的企業(yè)實(shí)現(xiàn)更多目標(biāo)，那么擁抱大數(shù)據(jù)和AI是必須的。

事實(shí)上，不久之后，那些未能接受這項(xiàng)新技術(shù)的企業(yè)將被拋在后面。