Q1：从制造业和金融的角度，如何用好BI以及发挥好数据要素的效应?
第一个问题其实还是比较好解决，其实我们也有一个模型，就是说在整个企业的，不管是治理层面，然后管理层面还是运营层面都能发挥很多的效应。其实过去一说这个数据的时候，很多人就会想说数据精准营销,在销售那一端好像是一个大家都会讲的故事，但是其实它起的作用，尤其到现在其实已经是有限了，能发挥的作用也发挥差不多了。
在决策方面咱们举个例子，比如说对市场的一个预测。现在这个电动车技术还没有完全成熟的时候，这个市场已经饱和了。导致的结果就是所有的企业都不能挣钱，说明实际上这是决策上出了问题，就是你对市场的容量没有一个预判。包括我们说制造业在制造过程当中的一些安全其实它的安全比如在现场管理的时候安全靠什么，就是人的行为，你的行为要保证没有问题，然后才会带来安全，其实从数据的角度都是可以做到这种价值的。金融领域当然那就比较多了，现在比较常见的这个就是比如反洗钱、反欺诈，这些方面都很重要，因为金融机构它最核心的能力是什么？是风险，就是你要有风险防范能力。所以风险管理方面，数据都能发挥特别大的价值。
所以我觉得从发挥价值角度，我们所说的叫数据驱动的运营模式。什么叫数据驱动的运营模式？就是我企业的这个经营、管理和运营的三个层面都是由数据来驱动的，我做的每个动作、每个决策、每个行为都是由数据驱动的。但是可能不能一下子做到位，因为太理想化了也不行。
但是说这个数据要素，说实话我现在感觉这个要素和我们原来的劳动力，比如说资本、土地还是不一样的。我个人观点，就是说数据本身并没有价值，数据本身如果不和业务相结合起来，它也没有什么价值，它不像比如土地不跟业务结合也有价值，但是数据不一样，数据就是说你做一个生产要素，它的特点是必须和业务结合起来才能有价值，也就刚才我们提到的数据驱动的运营模式。但同时你会看到数据要素它不是相加的关系，它其实是相乘的关系，前面那几个要素加号，然后后边是乘以数据，然后数据它要一旦是跟这个结合起来，有可能发挥一个比较大的价值。
Q2:您认为今年数据领域里面最热门的概念有哪些？
当然一个是数据入表和数据要素，数据入表虽然面临很多困难，但是可以去做一些包括要素化，就是叫资产化，然后还将来可能变成资本化。但是我觉得还有一个非常重要的一个领域，就是数据加AI。
其实 AI 加是目前最重要的一个趋势，我觉得所谓数据入表也好，数据要素化也好，它真正能显现出价值来，就是我们一定要把原来这个数据的处理，然后收集、整理、分析都要用 AI 给它来赋能。
实际上是主要是还是这个大模型带来的，我们研究机构是这么认为的，就是说现在数字化其实进入了一个新纪元，上一个纪元的数字化是以什么为代表的呢？是以平台化，数据驱动，然后产品质为这些为主要特征的数字化。但是这个数字化实际上已经搞了十几年了，你看平台化，现在中台，大家都不想弄了。那么数据驱动这个还有很长的路要走。但是现在新的就是说你下一个主题是什么？我们现在判断就是说叫双智协同。这双智协同是两个智，就人的智能加机器智能
任何一个领域都应该是人质和机智协同起来，包括咱们数据这个领域，原来设计模型，然后报表那些活应该都慢慢的都要由这个双智协同来取代。
所以我觉得这个应该是一个最重要的方向，所以我们现在提的也是说在数据分析领域，除了我们原来做的什么主数据，什么数据湖，这个什么数据编织这一大套东西以外，最重要的一个主题就是数据加AI，这个是非常关键的一个主题。
Q3:面对数据加 AI的新趋势， 您认为国内大部分企业准备好了吗？
对他们来说其实没有什么准备好不好的问题，关键是说厂商你提供的服务是什么样的？如果你提供的服务就是让人智和机智进行协同的，他很快他就会用起来。因为我们做研究机构，会和这个大模型配合，做一些实验。比如说要回答一个用户的问题，我们有一个叫尚参数智小师妹，这么一个智能的助手，这是我们用依靠大模型开发的东西，然后用我们自己的私有的数据集然后去和他对话啊。我们刚开始的时候觉得他没什么用，就觉得其他的问题好像也不痛不痒的。后来我发现一个问题在哪呢？实际上不是说他不行，而是我们这个人还没学会使用。
后来我们内部每天就要去跟他对话，当一个问题跟他对三轮以上的时候，他就会给你一个特别好的答案，为什么我说叫双智协同？这是一个两个互动的过程，包括我们将来，比如说你们厂商能够提供这样的，就是属于机器智能，和他的用户人智双方结合起来。
所以你刚才说的准备好没准备好？我认为其实他们只要你有，他一用，他自然就准备好了。但是你要是没有，他也就也没得用，所以他也不知道他自己什么样的情况。
Q4:在双智模式下，您认为企业的数字人才应该有哪些要求？
和这个机智进行交互的能力，将来是我们的数字化人才的一个非常重要的技能。
它这种交互不仅仅是咱们说的提示词，它就是要交互，就好像你会提问题会引导，你觉得他回答的不靠谱的时候，要把他矛盾指出来然后他就会再去处理数据，再给你一个答案，实际上你不能认为它是完全正确的，但是你应该是通过跟他的对话和探索，能够把问题挖掘的越来越清楚，所以这一点是我觉得是最核心的，就是说能够跟这个机智进行协同。其他的很多能力慢慢地可能会弱化，包括用 Excel 做什么东西能力，还有一些甚至是人工开发一些数据模型这些能力可能都是会慢慢弱化。
所以将来我觉得两个趋势，一个方向就是对人员的要求门槛降低。因为比如说我要跟机智协同，我可能不需要太高的学历，我只要是善于与人沟通就行。
第二部分是有一部高端的人才，就是属于那种原创性的。因为机器的智能除了基于它自己的模型本身的先验知识以外，它还是要依托于数据的，我们所说的数据就是广义的数据。比如说我们写一篇文章也是数据，写一个研究报告也是一个数据，那这些东西一定是有一部分人要不断的给这个机器注入新的东西的，如果没有人去能够超对话这种产生的东西，那就是等于它的水平就提升不上去了，只能在那个范围里。
所以我觉得将来可能人才就是两块，一块相对来说可能入门的门槛降低了，但是有一块反而升高了。所以我认为就是对企业里，将来尤其是上边这部分人要特别重视，一定要想办法找到这样的人，然后把这样的人放在你的企业里。 | 
