幾周前，當(dāng)費(fèi)埃哲（FICO）首席執(zhí)行官William Lansing參加斯坦福大學(xué)有關(guān)大數(shù)據(jù)會議的時候，他發(fā)現(xiàn)，業(yè)界關(guān)于大數(shù)據(jù)的熱烈討論已經(jīng)從三個“V”增加到四個“V”，即Volume（數(shù)據(jù)量）、Variety（數(shù)據(jù)類型）、Velocity（處理速度）以及Value（數(shù)據(jù)價值）。而第四個“V”正意味著業(yè)界開始關(guān)注數(shù)據(jù)洞察，強(qiáng)調(diào)如何獲取大數(shù)據(jù)的價值。“挖潛數(shù)據(jù)價值正是FICO成立50余年來一直專注的事。我們的核心業(yè)務(wù)就是分析各種數(shù)據(jù)，并做出智能的決策。”Lansing表示，“FICO的市值也在近一年來連續(xù)攀升，如今已經(jīng)達(dá)到15億美元。”

　　1956年，斯坦福大學(xué)的幾名數(shù)學(xué)專家創(chuàng)立了FICO，公司當(dāng)時的愿景就是希望利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測風(fēng)險變量，從而幫助銀行控制信用貸款的規(guī)模。如今，F(xiàn)ICO的分析技術(shù)正保護(hù)著全球2/3的信用卡業(yè)務(wù)，僅在美國就幫助各類機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)高達(dá)100億美元的審批貸款決策，可見其數(shù)據(jù)分析與預(yù)測技術(shù)的功底。“對我們而言，大數(shù)據(jù)也是大機(jī)會。”Lansing近日來到中國，并與本報記者分享了他對大數(shù)據(jù)的觀點(diǎn)。

　　數(shù)據(jù)分層的價值

　　的確，如今大數(shù)據(jù)是個熱門話題，但關(guān)于大數(shù)據(jù)的討論多數(shù)還是圍繞基礎(chǔ)架構(gòu)層面展開，比如Hadoop等技術(shù)。這些討論多集中在數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理以及實(shí)時管理等方面。Lansing透露，即使是在硅谷，很多新興企業(yè)也都是專注在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)領(lǐng)域，比如Cloudera，它能夠?yàn)殚_源技術(shù)提供商業(yè)軟件級別支持，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，就如紅帽支持Linux一樣，Cloudera 也在支持 Hadoop，議題多圍繞在開發(fā)技術(shù)如何讓大數(shù)據(jù)更易于讀取和存儲。然而，圍繞大數(shù)據(jù)分析的話題還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。大家都在討論如何存儲、捕捉大數(shù)據(jù)，但卻很少提及客戶究竟可以用這些大數(shù)據(jù)做什么。

　　其實(shí)，無論哪種類型的企業(yè)最關(guān)心的就是價值，這意味著，企業(yè)需要找出大數(shù)據(jù)中最相關(guān)的變量，然后基于這些變量數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，并基于模型做出更好的決策。這正是FICO的專長：如果數(shù)據(jù)處理能力無限，我們能不能基于所有數(shù)據(jù)做出更好的決策？我們能夠?yàn)檫@些額外增加的數(shù)據(jù)量花費(fèi)多少資金和精力？這些額外的數(shù)據(jù)對決策是否重要？處理所有數(shù)據(jù)的投入產(chǎn)出比如何？這樣做是否會影響決策速度甚至是準(zhǔn)確度？

　　這一系列問題的核心就是，數(shù)據(jù)生來就是不等價的。這至少意味著三個關(guān)鍵點(diǎn)：一、總有一些數(shù)據(jù)是更重要的數(shù)據(jù)，應(yīng)該首先去關(guān)注這些更重要的數(shù)據(jù)，并基于這些重要的數(shù)據(jù)去進(jìn)行分析和預(yù)測；二、數(shù)據(jù)的重要性有一個順序，一些數(shù)據(jù)是我們要優(yōu)先采用的數(shù)據(jù)，一些可以作為分析預(yù)測的依據(jù)；三、與所有的數(shù)據(jù)源相同，大數(shù)據(jù)也難免摻雜著虛假的線索、噪音和干擾，這是數(shù)據(jù)清洗的問題。所以，我們必須要非常智能地來使用這些數(shù)據(jù)。

　　Lansing認(rèn)為：“數(shù)據(jù)處理是有范圍的，我們會關(guān)注某些數(shù)據(jù)的范圍，基于這些數(shù)據(jù)的范圍來做出決策，找出那些更為實(shí)用的數(shù)據(jù)。因此，今天我們還是需要更關(guān)注于那些有實(shí)用價值的數(shù)據(jù)，這樣的數(shù)據(jù)更多的是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。”

　　舉例來說，銀行機(jī)構(gòu)需要通過所有數(shù)據(jù)了解他們的客戶。這些大數(shù)據(jù)可能包括很多非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，比如文本數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)，甚至是Facebook上面的數(shù)據(jù)。如果有一個銀行的客戶經(jīng)常喝醉酒，我們是否可以根據(jù)他醉酒的頻率來進(jìn)行預(yù)測并確定他的信用評分呢？顯然，這些數(shù)據(jù)可能有一定的額外價值，但并非是最實(shí)用的數(shù)據(jù)，而且我們還需要考慮在這些額外的瑣碎數(shù)據(jù)上花費(fèi)如此多的精力是否值得。如今，無論是美國還是中國的銀行機(jī)構(gòu)，都更關(guān)注實(shí)用的數(shù)據(jù)，并且采用那些被經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為具有預(yù)測性的數(shù)據(jù)去進(jìn)行分析。這些數(shù)據(jù)可能不見得是大數(shù)據(jù)中的非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，但是銀行認(rèn)為它們具有良好的預(yù)測性，可以進(jìn)行分析。

　　分析方式的改變

　　大數(shù)據(jù)時代另一個值得關(guān)注的“V”就是Velocity（處理速度），這意味著在大數(shù)據(jù)的處理方面，不能簡單應(yīng)用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，數(shù)據(jù)分析的方式正在發(fā)生改變。Lansing也認(rèn)為，大數(shù)據(jù)時代同樣重要的是速度和效率的提升，客戶正從“分批決策”過渡到“即時決策”。

　　事實(shí)上，數(shù)據(jù)分析大體有兩種模型，一種是基于假設(shè)的模型，比如說我們要關(guān)注那些高價值的數(shù)據(jù)，關(guān)注相關(guān)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，關(guān)注那些能夠提升效率的數(shù)據(jù)。

　　FICO在數(shù)據(jù)流特征分析領(lǐng)域不斷推動創(chuàng)新，尤其是在欺詐防范這一領(lǐng)域。 其反欺詐解決方案模型依靠交易特征，概括了數(shù)據(jù)在交易過程中的特征，以便計算相關(guān)的欺詐特點(diǎn)的變量，而不依賴由此生成的既有數(shù)據(jù)。

　　另一種模型就是一種非基于假設(shè)的模型。因?yàn)椋纱髷?shù)據(jù)帶來的變化是分析時必須減少對于固有數(shù)據(jù)的依賴，分析模型將能夠根據(jù)數(shù)據(jù)流中的動態(tài)數(shù)據(jù)自我調(diào)整。為了應(yīng)對不斷增加的數(shù)據(jù)流中的動態(tài)數(shù)據(jù)，就需要集中研發(fā)自我學(xué)習(xí)的技術(shù)，包括自適應(yīng)分析和自我矯正分析技術(shù)。Lansing相信，這些關(guān)鍵技術(shù)將彌補(bǔ)傳統(tǒng)方式的不足，甚至將可能在某些領(lǐng)域取代傳統(tǒng)的模式。

　　據(jù)悉，現(xiàn)在就已經(jīng)有一些新興銀行在利用FICO的這種自學(xué)習(xí)分析方式進(jìn)行小額貸款。這些貸款并不按照傳統(tǒng)的貸款審批模式，而是針對次貸或一些特定的人群隨機(jī)發(fā)放小額貸款。由于采用系統(tǒng)學(xué)習(xí)的模型方法，小額貸款出現(xiàn)壞賬后，相關(guān)信息將自動輸入系統(tǒng)，以供系統(tǒng)學(xué)習(xí)，然后再發(fā)放更多的貸款，并不斷重復(fù)進(jìn)行這個自我學(xué)習(xí)的過程。

　　這一做法只是在一個很窄的人群范圍內(nèi)采用，事實(shí)上很多大型銀行接受這種方式也需要相當(dāng)長的時間。但是不可否認(rèn)，這種小額貸款方式可以逐漸補(bǔ)充原有的信貸方式，更好地為客戶提供服務(wù)。

　　個性與共性

　　數(shù)據(jù)分析和預(yù)測的技術(shù)有沒有可延展性，即能不能從銀行業(yè)拓展到其他領(lǐng)域呢？實(shí)際上FICO對于客戶行為的了解，不僅僅局限于銀行業(yè)，還包括保險業(yè)和零售業(yè)，這是因?yàn)榭蛻粜袨閺臄?shù)據(jù)分析角度看具有共性。

　　Lansing表示：“比如，在保險行業(yè)當(dāng)中的欺詐行為和銀行當(dāng)中的信用卡欺詐的行為是非常相似的。在營銷解決方案方面，很多零售業(yè)的用戶行為和銀行業(yè)的用戶行為也是非常相似的。同樣我們在金融行業(yè)的客戶管理經(jīng)驗(yàn)，也可以應(yīng)用到零售行業(yè)。”

　　FICO擅長于分析一些復(fù)雜、困難的問題，而公司聲譽(yù)也正是基于在金融行業(yè)里的優(yōu)秀表現(xiàn)所建立起來的。因此，F(xiàn)ICO除了開展信用評價為核心的業(yè)務(wù)之外，還開展了應(yīng)用軟件業(yè)務(wù)，幫助全球金融機(jī)構(gòu)提供諸如巴塞爾合規(guī)咨詢、賬戶管理系統(tǒng)、反欺詐系統(tǒng)、催收與資產(chǎn)保全系統(tǒng)、信用評分模型和技術(shù)等多方面的產(chǎn)品和服務(wù)，為非金融機(jī)構(gòu)提供基于數(shù)據(jù)分析的市場營銷解決方案等，并擴(kuò)展到利用分析工具幫助客戶解決任何分析業(yè)務(wù)方面。

　　比如在大數(shù)據(jù)方面，可以基于零售分析提出營銷解決方案。如今，零售市場被細(xì)分為很多區(qū)域化市場，逐漸走向精細(xì)化，某一企業(yè)可能會專門針對某一個具體的市場，針對某一特定人群發(fā)送電子郵件、短信甚至明信片，來進(jìn)行個性化的營銷活動。因此，整個零售市場的主要特點(diǎn)就是個性化和活動管理。

　　例如，一個客戶每六個星期都會到某超市購買某種牌子的洗滌劑，這樣這位客戶下次再來的時候，就是超市為他提供洗滌劑營銷和服務(wù)的最好時機(jī)。

　　Lansing認(rèn)為，利用數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)一個單一的細(xì)分市場，應(yīng)該是營銷的未來發(fā)展趨勢，而對于銀行業(yè)來說，一對一的營銷能力同樣被看重。為此，今年5月FICO還收購了Entiera公司，更好地支持FICO為銀行和零售行業(yè)客戶提供一對一營銷的解決方案。據(jù)悉，Entiera公司獨(dú)特的客戶對話管理解決方案可以幫助企業(yè)在SaaS環(huán)境中生成、監(jiān)控和分析營銷解決方案，還可以存儲非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，讓營銷方案和決策更便于操作。