【51CTO.com原創(chuàng)稿件】2016年11月25-26日，由51CTO.com主辦的WOT 2016大數(shù)據(jù)技術(shù)峰會在北京粵財(cái)JW萬豪酒店隆重召開。自2012年以來，WOT品牌大會秉承“專注技術(shù)、服務(wù)技術(shù)人員”的理念已經(jīng)成功舉辦十二屆，不僅積累了大量的專家資源，更獲得廣大IT從業(yè)者和技術(shù)愛好者的認(rèn)可和好評，已成為業(yè)界重要的技術(shù)分享及人脈拓展平臺。

在WOT2016大數(shù)據(jù)技術(shù)峰會的實(shí)時(shí)計(jì)算主題專場，【友盟+】 CDO 李丹楓 做了《從用戶行為數(shù)據(jù)透視大數(shù)據(jù)商業(yè)密碼》的演講，會后記者采訪了他，他為大家介紹了大數(shù)據(jù)相關(guān)的知識。

李丹楓，在美國數(shù)據(jù)分析和挖掘領(lǐng)域工作10多年，包括雅虎，微軟，F(xiàn)ICO等在數(shù)據(jù)應(yīng)用走在前沿的公司，積累了豐富的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，所參與的產(chǎn)品在金融，保險(xiǎn)，搜索，互聯(lián)網(wǎng)廣告及零售業(yè)中有廣泛的應(yīng)用。

記者：各位51CTO網(wǎng)友大家好，這里是WOT2016大數(shù)據(jù)峰會現(xiàn)場，坐在我身邊的是【友盟+】CDO李丹楓。 

李丹楓：大家好，我是李丹楓，在【友盟+】擔(dān)任CDO的工作。我在美國工作和生活18年，2014年回國參加到了中國互聯(lián)網(wǎng)事業(yè)中。在美國我工作過幾個(gè)公司，包括比較有名的像雅虎、微軟，稍微小一點(diǎn)是美國的征信公司FICO和一個(gè)咨詢公司。我是從清華畢業(yè)的，畢業(yè)以后到了美國，在伊利諾伊大學(xué)香檳分校（UIUC）取得的博士學(xué)位。 

記者：您在金融行業(yè)有一些工作的經(jīng)歷，您認(rèn)為大數(shù)據(jù)會在金融行業(yè)中都有哪些應(yīng)用？ 

李丹楓：大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)最重要的一個(gè)特點(diǎn)就是“大”，所謂大是講覆蓋率比較大，而恰恰對于【友盟+】來說***的特點(diǎn)就是覆蓋量非常大，我們對接很多企業(yè)的數(shù)據(jù)，【友盟+】覆蓋率在80%~90%多，基于這些數(shù)據(jù)【友盟+】在很多領(lǐng)域進(jìn)行了探索，其中包括我們最近在風(fēng)控領(lǐng)域進(jìn)行的一些嘗試。【友盟+】數(shù)據(jù)跟風(fēng)控相關(guān)性表面看起來不是特別直接的，但其實(shí)行為數(shù)據(jù)是內(nèi)在關(guān)聯(lián)的，比如你是什么屬性的人，并不由你在特定領(lǐng)域里的行為特征來決定。舉個(gè)簡單的例子：在美國，如果你想欺騙銀行，前期做一個(gè)信用非常良好的公民，借錢按時(shí)還，信用就會越來越高。而信用分高到一定程度，就可以借很多錢***卷錢而逃。而在風(fēng)險(xiǎn)直接相關(guān)行為上做這些事情是可以騙過系統(tǒng)。但是行為數(shù)據(jù)其實(shí)收集了一個(gè)人的日常行為，除了間諜之外，很少人能夠在各個(gè)方面假扮。而行為數(shù)據(jù)這時(shí)便發(fā)揮了有效性，在不經(jīng)意中某個(gè)人特性就已通過數(shù)據(jù)得到了解，通過這個(gè)特性與其他強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù)結(jié)合，能夠幫助貸款公司做更好的風(fēng)險(xiǎn)判斷。這里所謂的行為大數(shù)據(jù)就是自然人行為，在覆蓋量非常大時(shí)候就可以在風(fēng)險(xiǎn)控制領(lǐng)域充分發(fā)揮作用。 

記者：用戶行為規(guī)避金融風(fēng)控，是否被業(yè)界所認(rèn)可呢？ 

李丹楓：近期【友盟+】與融360聯(lián)合建模，上線了基于互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)民行為的風(fēng)控評分產(chǎn)品，大家的接受程度還是蠻好的。在個(gè)人隱私規(guī)避的情況下，在每筆貸款的時(shí)候，都可以讓用戶簽協(xié)議：比如很多P2P公司，需要用戶提供給淘寶賬號了解一些基本的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的建立。用戶允許用行為數(shù)據(jù)做判斷的這個(gè)層次的風(fēng)險(xiǎn)并不大。而目對于前市場接受度，【友盟+】也在拭目以待?；凇居衙?】與融360聯(lián)合建模的產(chǎn)品，用戶也在測試當(dāng)中，當(dāng)然風(fēng)控不是立竿見影，我們有耐心等一段時(shí)間，也許明年的這個(gè)時(shí)候，會有比較好的判斷。 

記者：數(shù)據(jù)可能離不開用戶行為的分析，用戶行為的數(shù)據(jù)在整體的大行業(yè)里，有一個(gè)什么樣的存在價(jià)值？ 

李丹楓：【友盟+】在風(fēng)控領(lǐng)域的探索是有很大意義和存在價(jià)值的！行為數(shù)據(jù)是用戶很難作假的數(shù)據(jù)，不經(jīng)意中的一些行為是很容易反映出用戶本質(zhì)的。行為數(shù)據(jù)應(yīng)用最明顯的是在廣告營銷領(lǐng)域。在金融領(lǐng)域我們也期待有好的效果！我們也希望在其它場景下這些數(shù)據(jù)同樣能夠發(fā)揮很大的作用。比如我們在傳統(tǒng)領(lǐng)域幫助傳統(tǒng)企業(yè)做好客戶管理，更好地了解他們的客戶。今年嘗試做了一些用戶生命周期、用戶流失的預(yù)測，【友盟+】也會不斷地在這個(gè)領(lǐng)域里頭繼續(xù)耕耘?；氐皆瓉淼哪蔷湓挘谥袊居衙?】用戶行為數(shù)據(jù)體量是***的，【友盟+】有責(zé)任去挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，從而應(yīng)用到商業(yè)當(dāng)中，幫助企業(yè)更好的做數(shù)據(jù)管理， 

記者：怎樣才能更好的凸顯數(shù)據(jù)分析的價(jià)值性和高效性？ 

李丹楓：首先需要找到應(yīng)用的出口，依靠純分析數(shù)據(jù)而沒有實(shí)際的應(yīng)用，這個(gè)有些本末倒置。所謂的實(shí)際應(yīng)用，是有龐大的客戶群體從而形成一個(gè)產(chǎn)品，而不是以咨詢的方式，因?yàn)槊總€(gè)客戶都會有不同的需求，這個(gè)不是【友盟+】的目的，【友盟+】希望通過已有的數(shù)據(jù)量形成平臺性產(chǎn)品，眾多的用戶在產(chǎn)品上面受益，這個(gè)是對價(jià)值挖掘最核心的東西。 

記者：現(xiàn)在會說到數(shù)據(jù)挖掘，一提到數(shù)據(jù)挖掘，就會提到機(jī)器學(xué)習(xí)，這兩個(gè)有什么區(qū)別嗎？ 

李丹楓：這兩個(gè)我認(rèn)為本身沒有什么區(qū)別，機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘大家都有一點(diǎn)點(diǎn)不同的定義，在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，大家用的方式方法，用的系統(tǒng)沒有本質(zhì)的區(qū)別，我們這個(gè)崗位叫數(shù)據(jù)科學(xué)家，不管在數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，我們應(yīng)該都是適合的。很少說你是個(gè)數(shù)據(jù)挖掘科學(xué)家，你是個(gè)人工智能科學(xué)家，我個(gè)人認(rèn)為這些是沒有區(qū)別的。 

記者：【友盟+】是如何在海量數(shù)據(jù)中做到精準(zhǔn)分析的？ 

李丹楓：【友盟+】精準(zhǔn)分析分成幾個(gè)層面，精準(zhǔn)的定義不同，比如說我經(jīng)常去閱讀財(cái)經(jīng)有關(guān)的新聞，但是看見財(cái)經(jīng)廣告從來不點(diǎn)，對一個(gè)廣告主來說，我就是對財(cái)經(jīng)廣告沒有任何興趣的人。但對于一個(gè)新聞媒體來說，我對于財(cái)經(jīng)類目非常有興趣，所以精準(zhǔn)的定義，在這兩個(gè)場景里面精準(zhǔn)完全不一樣。對于新聞媒體來說，定義我為成對財(cái)經(jīng)感興趣，這是非常準(zhǔn)確的。對于廣告來說則不同。我們需要在數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)候把不同場景區(qū)分出來。精準(zhǔn)對于數(shù)據(jù)科學(xué)來說，最重要一點(diǎn)是要準(zhǔn)確定義目標(biāo)。目標(biāo)函數(shù)做任何一個(gè)模型之前，都是非常重要的一點(diǎn)，在不同的場景下，定義不同的目標(biāo)，會有不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練這個(gè)模型，所以未來【友盟+】在這個(gè)方面，要把精準(zhǔn)做的更好。 

還有一些其他的精準(zhǔn)分析，包括：短期行為、長期行為?！居衙?】做精準(zhǔn)的好處，可以通過一些比較可靠的標(biāo)注過的數(shù)據(jù)，這些比較可靠的標(biāo)注數(shù)據(jù)我們可以做出更好的模型，包括性別、年齡，都是通過這些非?？煽康臄?shù)據(jù)源得來的。當(dāng)然最重要的：數(shù)據(jù)也好，體量也好，定義好目標(biāo)和精準(zhǔn)的實(shí)際意義，從而區(qū)別對待，不同的場景，有不同的精準(zhǔn)定義。 

記者：【友盟+】除了在精準(zhǔn)分析上與其他平臺有一些差異，還有什么***的優(yōu)勢？ 

李丹楓：【友盟+】***的優(yōu)勢有三點(diǎn)：

• ***點(diǎn)，是數(shù)據(jù)體量確實(shí)非常大且覆蓋了全域數(shù)據(jù)包括：pc、移動、線下、IoT，截止到第三季度【友盟+】每天收集線上線下各類應(yīng)用場景數(shù)據(jù)260億，每天可觸達(dá)全球獨(dú)立活躍設(shè)備14億；服務(wù)APP應(yīng)用110萬款；服務(wù)大中小型網(wǎng)站共計(jì)近600萬家網(wǎng)站。

• 第二點(diǎn)優(yōu)勢，【友盟+】是阿里的全資子公司，有雄厚的技術(shù)實(shí)力和和數(shù)據(jù)挖掘能力。

• 第三點(diǎn)優(yōu)勢，【友盟+】在數(shù)據(jù)行業(yè)里耕耘很久，在行業(yè)的積累上也是具有強(qiáng)大的優(yōu)勢！

記者：謝謝李丹楓老師今天為我們大家?guī)淼膶ＴL內(nèi)容。

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