怎样利用大数据进行价值兑现

    直到今年美国才有零星应用的＂商场人流量大数据监测系统＂其实在许多年前就被应用到了澳门和美国拉斯维加斯的赌场，一家赌场安装有上千个摄像头，从顾客进门开始就通过面部识别技术开始追踪，结合每个人的交易情况进行数据挖掘，除了找出老千等不受欢迎的人外，还能挑选大客户，鼓励非理性的赌客加大赌注等方式获取更多利润。

    股市是除了博彩行业外另一个大数据市场，几十年前的股市就是一个利用信息不对称获利的市场，如今大数据分析成为了新一代有效的工具。股票市场每时每刻都有海量的交易信息，大数据分析技术一直伴随着证券行业发展成长。

    之前很多写大数据的文章都会提到印第安纳大学的研究人员研究发现通过分析twitter信息中人们的情绪可以准确预测股市的涨跌，但在google搜索利用twitter数据进行交易的对冲基金只能找到伦敦的DCM一家。原因正如上一段提到的，商业公司尤其是对冲基金都不会轻易暴露自己的运算逻辑，这个道理和《三体》中的“黑暗森林”逻辑是相同的。

    但实际上，我们可以通过种种蛛丝马迹发现twitter信息已经广泛被市场中的对冲基金使用。比如只要好莱坞女星海瑟薇出现在头条，"股神"沃伦-巴菲特的公司的A股股价就会上涨。原因很简单，女星海瑟薇的名字是Anne Hathaway，巴菲特的公司叫伯克希尔-哈撒韦公司（Berkshire Hathaway），两者都包括Hathaway这个词，说明不少对冲基金都使用了实时分析twitter和新闻大数据的技术。

    另外一个例子：一则假消息在twitter发布：白宫发生了两起爆炸事件，总统奥巴马（Barack Obama）在事件中受伤，导致股市、欧元等相关全线在第一时间下挫，道指2分钟下跌100多点，欧元也是强势下行，美国股市市值短暂蒸发约1,400亿美元。 一次偶然的黑客恶作剧，又导致许多使用twitter数据对冲基金被暴露出来。

    再举个发生在身边的例子，大家知道到券商开户为什么要填写一张详细的表格吗？上面会要求你填写你的收入、投资经历等，因为在华尔街，有非常成熟的模型可以通过你填写的表格预测你未来的收益，同时分析大量的交易记录针对不同种类的用户进行相应的营销与服务，目标同样是提高利润。

    金融领域另一块大的领域是信贷市场，国内最近也异常火热，包括阿里巴巴等公司早已进入。新的P2P产业除了在商业模式、效率、用户来源等与传统银行不同外，最关键因素之一就是大数据。通过大数据可以解决信贷产业最核心的坏账率问题。阿里巴巴通过其平台上用户的交易数据、好评率等完整的结构化数据可以非常容易的对用户进行信用评估，但其他平台没有阿里巴巴的数据优势，就需要更多的数据挖掘才能降低坏账率从而盈利，国外最大的P2P公司比如Lending Club是经过了6年不断完善才首次实现盈利，可见这个巨大的市场中我们面对的挑战之大。

（编辑：核心网）

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