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大數據重回巔峰?全行業20%的公司參與防疫大戰,“作用僅次于藥物”

2020-03-25
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疫情可以預測,高風險人群也可以追蹤。

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文 | 歐拉 木一

中國的防疫大戰,基本已告一段落。

在這場沒有硝煙的戰場上,藥物扮演了重要角色。此外,還有一個重要的參與者——大數據公司。

“大數據公司在其中的作用,僅次于藥物。”數據寶的CEO湯寒林稱。

在這次抗疫大戰中,大數據發揮了多項作用,比如監測人口和車輛流動、追蹤確診病例、預測疫情。

而一些大數據公司投入上百萬甚至上千萬,參與防疫大戰,“純公益,服務都不收費”。

多位業內人士稱,大數據行業也因此獲得了政府部門的認可,“被認為確實有用,一些行業的污名也被洗刷”。

在這場全球危機過去后,中國的國際地位可能會得以提升;而大數據行業的地位,可能同樣會得以提升……


01 參戰

從2020年1月23日開始,中國內地31個省市自治區,陸續啟動突發公共衛生事件一級響應。

帶領大家參與防疫大戰的政府部門,一度陷入焦慮之中。

最開始,防疫工作都靠人力完成,效率很慢。

比如,對于人群的追蹤和鎖定,就是一個極為繁瑣的工作,且工作量龐大。

北京一個街道的防疫組負責人陳合萍透露,剛開始,他們以小區為單位進行監控和管理。

為了監控人員流動,他們在門口擺了一張桌子,一個個登記。

人多的時候,根本忙不過來,后面排起了大長隊,陳合萍看著都著急。

“不行,我們需要一些更高效的辦法。”很多政府部門工作人員都和陳合萍一樣陷入焦慮,急需新的解決方案。

政府最終找到的幫手,就是大數據公司。

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年后,各地和政府部門走得比較近的大數據公司,幾乎都接到了后者的電話。

正月初二,數據寶也接到了貴州省貴安新區相關部門的電話:“幫我們開發一套防控疫情的系統吧,用于排除確診、疑似人群。”

“從年后開始,很多大數據公司就安排人員緊急回來加班,按照政府的需求,定制系統。”湯寒林稱。

還有一些公司不是被政府“指派”,而是主動出擊。

攝星智能CEO楊理想看到疫情嚴重,在除夕晚上10點,開始開線上會議,部署行動。

“我們要利用大數據開發一套疫情預測系統。”

很快,他們就投入了行動,“團隊兩班倒,誰累了就睡一會,沒有上下班之分。”

各家大數據公司幾乎都在同一時間啟動,加入抗疫大戰中。

1月28日,浪潮幫助云南政府上線了疫情監測指揮系統。

2月6日,阿里巴巴稱,已陸續與28個省、自治區、直轄市合作,搭建了“數字防疫系統”。

而騰訊幫北京市政府開發了疫情跟蹤數據報送系統。

有多少家大數據公司投入了這場防疫大戰?

“大概有20%的大數據公司都參與了,主要是偏政務類的公司。”湯寒林預估。

一支龐大的數據戰隊加入了防疫大戰,開始全面釋放戰斗力……


02 大戰

在大數據公司參戰前,政府部門是如何監測流動人口,并篩選高風險人群的?

剛開始,陳合萍會在小區門口詢問對方坐了什么航班、什么高鐵,并讓其出示訂單記錄。

拿到這些航班和高鐵訂單號之后,陳合萍再去對照,看哪些航班和高鐵上出現過患者。

“核實一個人,起碼要花15分鐘。”

大數據公司加入后,各地的二維碼系統開始紛紛上線。

湯寒林也研發了一套二維碼系統,用戶掃一下,填入基本信息,就能知道他是否有風險。

“我們還同步接入了相關交通部門的數據,用戶填寫自己的出行信息后,我們很快就能判斷他是否撒謊。”湯寒林稱。

確定信息無誤后,再拿它們與高危航班進行匹配,就能很快鎖定這個用戶是否屬于高危人群。

最終頁面顯示的顏色,成為了信號燈。

“高危就出現紅色,安全就出現綠色。”

2月11日,杭州市政府也與阿里合作,推出了“杭州健康碼”。

用戶填寫信息后,也會出現一個顏色碼。

綠碼通行;黃碼需進行7天以內的集中或居家隔離;紅碼需進行14天的集中或居家隔離。

這套二維碼系統的效率,確實比人工高了很多。

陳合萍在上線掃描系統后,發現一個人的通過時間,從15分鐘變成了0.5分鐘,“效率提高了30倍”。

在追蹤人員的流動方面,各家大數據公司各顯神通。

比如,在北京,不少小區和店鋪的門口,掃碼填寫手機號,就能顯示這個人最近14天是否離開過北京。

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三大運營商證明行動軌跡的方法

這個系統看起來挺神奇,它背后的技術支撐方,是各大運營商。

“運營商有信令信號,知道你是否漫游到某個區域,運營商才是最強大的數據商。”有業內人士評價。

最近,網上流傳著一個段子:春暖花開,一個北京驢友去爬野山,四下無人,不用戴口罩,好不愜意。

突然,一條短信襲來:“河北歡迎你。”他一驚,趕緊返回,在小區門口掃碼:外地返京,隔離14天。

雖然這個故事充滿黑色幽默,但也從側面說明了大數據在防疫中的作用。

一旦有人確診,各部門如何追蹤這個人接觸過的人群?

“調取支付的數據,可以用于追蹤。”一家大數據公司的負責人羅西說。

比如,上午10點鐘,一個確診病例在一家超市購買了一些物品,并用手機完成了支付。

那么,在10點零2分和9點58分支付的人,就是排在這個確診病例前后的人——他們就是近距離接觸者。

人的流動可以被監控,車的行程,也可以被追蹤。

羅西稱,用攝像頭掃描一下小區門口的車輛,識別車牌號之后,就可以知道對方是不是去過高危地區。

“我們也接入了高速、收費站等數據,基本可以鎖定一輛車的行動軌跡。”

各地對于高危的定義并不一樣,所以系統還得定制開發。

例如,江蘇鹽城做社區排查的時候,會看對方是否去過淮安,“因為當時淮安的疫情比較嚴重”。

疫情是可以預測的嗎?

“可以預測,根據疫情發展的不同階段、不同地區政府管控力度的差異等,可以建模預測。”楊理想稱。

他舉例稱,在疫情發展初期,主要考慮的是一個地區的疫情傳播模式、速度。

而到了后期,就要考慮人口流動速度、政策是否嚴格等因素。

比如,政府控制人口流動后,60%的人口不動,和30%的人口不動,對疫情的走勢會有不同影響。

“這樣基本能算出來拐點在哪里,什么時候能復工,誤差率在1%至3%之間。”楊理想稱。

監控人群、車輛的流動,甚至預測疫情,大數據在這場防疫大戰中,確實發揮了重要的作用。


03 未來

“大數據在防疫中,起到了僅次于藥物的重要作用。”湯寒林稱。

這對整個大數據行業,將產生怎樣的影響?

多位業內人士稱,行業的污名,在一定程度上被洗刷。

過去幾年,部分大數據公司野蠻發展,導致數據被過度使用,大量用戶隱私外泄。

“每一次大數據行業被嚴打,老百姓一片叫好,其實我們覺得蠻心酸的。”羅西稱。

而在這次防疫工作中,大數據公司表現不錯,確實解了政府的燃眉之急。

一些大數據公司甚至在前期投入數百萬,去支持系統的開發。

“大都是免費給政府使用,后期的服務也是免費提供。”羅西稱。

湯寒林后期還上線了企業復工的查詢工具,“都是免費的”。

“免費提供服務,且確實有作用,這讓政府部門對大數據公司和大數據行業的看法有了一定的改觀。”羅西稱。

當然,這些大數據公司還有更長遠的考慮。

比如,解決眼前的疫情難題后,可以再為各地政府搭建“防疫系統”——這個領域的市場非常巨大。

而目前全球疫情非常嚴峻,這些在中國已經成熟的大數據工具,還可以輸出到國外。

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“國內免費,是匹夫有責,但國外使用,自然是要收費的。”羅西稱,這些大數據公司在前期積攢了足夠多的打怪經驗,往后就可以征戰全球了。

楊理想稱,自己的疫情預測系統,“現在韓國和日本也在使用了”。

推想科技CEO陳寬稱,經過這次疫情,大數據、人工智能等行業會逐漸褪去神秘外衣。

“大家不會再覺得這些技術虛無縹緲,而是會覺得,它們確實在我們身邊,能幫助我們。”

他認為,這次疫情中積累的有價值的數據,會給予大數據行業“養料”,助力這個行業快速發展。

這次抗疫大戰中,大數據成為了一位主角。

“感覺行業有些揚眉吐氣了。”羅西稱,大家感覺到自己被需要,行業士氣提升了不少。

在上一次SARS的疫情中,中國的電商平臺崛起;在這一次的疫情后,中國大數據行業是否會重回巔峰?

*文中部分受訪者為化名。


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