摘要:出行大数据落地三大应用场景

获中车战略投资,科技谷打造交通出行大脑 | 爱分析访谈-ifenxi

2013年成立的科技谷从民航切入 、延伸至铁路乃至轨道交通市场,以出行大数据为核心,建立机器学习即服务平台,落地营销、安全以及信用三大应用场景和服务,构建了较高的行业壁垒。

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切入民航、铁路、轨道交通市场,打造交通出行大脑

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大数据领域,数据是最为核心的竞争力,如何拿到优质、合适的数据,是每一家大数据厂商的重心所在。

民航、铁路系统中,由于信息化建设水平较高,数据的质量以及体量都非常适合用作大数据分析,根据国家统计局数据,2017年,国内民航发送旅客5.36亿人次,铁路发送旅客超过30亿人次。预计2020年,民航、铁路合计发送旅客可到45亿人次;城市轨道交通、出租车、公交车年度出行人次超过800亿,数据挖掘的潜力巨大。但是,由于系统的封闭性,这些数据很难利用起来。

科技谷创始人陈思恩,由于本身已在民航系统中工作近10年,并任美国DataEra大数据公司首席代表,复合背景的加持下,使得科技谷可以更容易进入民航大数据领域;同时,20183月央企中国中车入股科技谷,进一步提升了科技谷的获客资质。

在大数据工具方面,科技谷自主研发了负责底层存储和计算的Smart大数据平台以及负责数据分析、预测的Insight数据洞察平台,并已在多个应用场景中部署,积累了80余种出行大数据算法。

在服务客户时,科技谷所利用的数据包括通过之前服务不断累积的自身数据库、客户自有数据以及通过爬虫或者购买获得的第三方数据。目前,科技谷已经在微软Azure上利用自有数据建立了第三方DMP平台,其中包括航空公司、铁路系统等出行数据,同时,在客户方面,科技谷会帮助其以私有云的方式建立第一方DMP平台,将第一方DMP与第三方DMP相互叠加,进行后续的数据分析服务。

基于此,科技谷的面向交通出行行业应用的联邦迁移学习技术服务平台在国内民航铁路行业应用创新并形成行业新标准,提供可高度扩展的AI架构。同时,证据推理理论是在概率推理领域世界领先的创新研究成果,基于它发展的可解释机器学习方法和循证决策分析与支持系统,可以填补国内的空白,构建闭环的自动学习机制。

出行大数据落地营销、安全、应用三大应用场景

数据和工具都已经具备,那么上层应用场景的开发就至关重要,选择哪些应用场景可以最大化出行数据价值并为客户带来收益,是科技谷需要考虑的问题。目前,科技谷形成了以出行大数据为基础,赋能营销、安全以及信用三大应用场景。

最初从民航数据切入,那么最先考虑的客户即为航空公司,营销是大数据变现最为成熟的方式,并且对于航司来说,营销也为其刚需,因此,营销场景的选择顺理成章。

在营销业务中,科技谷会利用上文提及的客户第一方DMP平台以及自有第三方DMP平台进行数据分析,帮助航司寻找优质客群以及优化产品策略。除此之外,科技谷还提供DSP平台帮助客户进行投放,目前已服务了南航、东航等5家客户。

民航体系中,除了航司以外,机场是科技谷的另一大客户群体,与航司不同,机场对于营销的需求较少,因此,在服务机场的过程中,科技谷更多的是从公共安全角度切入。

在安全业务中,科技谷会利用机场数据对出行人群进行身份评估、研判,并与公安数据进行关联和比对,从而保证机场内部的安全运行。此外,虽然机场的营销需求没有航司强烈,但是现阶段随着机场的生态体系愈加完善,专车等一系列增值服务也开始逐渐兴起,因此,营销需求也在不断提升。科技谷从安全场景切入后,逐渐也在向营销场景延伸,目前,包括广东省机场集团在内,科技谷已服务5家机场集团客户。

2015年,在国家发改委指导下,信用中国网站开通运行,旨在利用政府与社会数据建立信用评估体系。交通运输行业涵盖公路、水路、铁路、民航、邮政等领域的建设、服务等内容,目前铁路、民航、邮政等领域正在分别开展信用体系建设,交通运输部系统建成后将逐步将其纳入交通运输信用体系范围。由于在民航等交通出行领域具有较强的数据以及算法积累,科技谷被选为交通出行信用的技术提供商之一。

在交通信用业务中,科技谷主要服务政府以及银行客户,利用交通部数据以及自身积累的民航等出行大数据,进行个人和企业的信用分析,以接口、报告等形式服务客户,现已与20余家城商行进行合作。

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近期,爱分析对科技谷创始人及CEO陈思恩进行了专访,就科技谷的产品业务、运营以及交通大数据行业的发展趋势做了深入的交流,现将部分精彩内容分享。

整体能力打包,赋能航司营销

爱分析:自成立至今,科技谷的发展历程是怎样的?

陈思恩:科技谷的定位是出行大数据厂商,利用出行大数据服务个人、企业以及政府客户。

科技谷成立之初,精力主要集中在大数据产品的研发,2016年,开始进行应用场景的开发,实现了出行大数据+安全、出行大数据+营销、出行大数据+信用三大应用场景。

爱分析:Smart大数据平台和Insight数据洞察平台的定位是怎样的?

陈思恩:Smart平台是存储和计算平台,Insight平台是用来进行数据分析的平台,其中已经包含了80余种出行大数据算法。基于Smart大数据平台和Insight数据洞察工具构建的机器学习即服务的体系应该还有更大的应用市场。

爱分析:营销业务中,为客户提供哪些服务?

陈思恩:我们会帮助客户搭建私有云形式的DMP平台,并与我们的公有云DMP平台进行打通,同时,在营销应用场景,我们也有DSP平台帮助客户进行业务投放。

爱分析:数据来源有哪些?

陈思恩:数据由三部分组成,一部分是科技谷自己的数据库,一部分是通过爬虫获取或者第三方厂商提供的数据,最后一部分是客户自己的数据。我们会通过联邦迁移学习将数据壁垒的打通。

爱分析:从互联网上爬取的数据主要包括哪些?

陈思恩:比如说在给铁路做一日一价应用的时候,需要关注OD网络、OTA价格、市场行情、政府公告等数据,这些都会对定价产生影响。

爱分析:为铁路客户提供哪些服务?

陈思恩:主要为12306做用户画像的分析、票价预测,还有收益优化等。

爱分析:铁路是直接跟铁路总公司合作吗?

陈思恩:是的,各地的分局没有权限做这件事情,并且局部的数据很难做大数据分析,但和各个路局也会存在相关场景的单独合作可能。

爱分析:第三方数据提供商有哪些?

陈思恩:一些大型数据库,比如三大运营商、银联、国际出行数据库,通过接口协议调用,可以做数据验证、趋势分析以及综合预测等等。

爱分析:第三方数据提供商是通过客户合作还是科技谷直接合作?

陈思恩:我们直接合作。通过平台技术,科技谷将帮助行业客户整合外部数据,发现源数据领域A和目标领域B之间的共同特征,涵盖营销策略优化和犯罪行为预测、信用体系评估等应用场景,从而帮助行业客户提升运营表现和企业营收,支持它们的数字化转型。

爱分析:为航司搭建DMP平台的周期大概为多久?

陈思恩:大概在3-6个月左右,部署团队人数在3人左右,因为我们所服务的客户都是信息化程度比较好的,从数据治理到后期应用搭建都是比较标准化的。

从安全切入机场,向营销场景延伸

爱分析:安全业务中,主要提供哪些服务?

陈思恩:主要为机场交通服务,机场的数据很复杂,包括值机、离港、安检、边防等,我们主要在做地面服务的安全保障,对于出行人群的身份评估工作,这其中也会研判,并且会跟公安数据进行关联比对。例如我们在某些机场投产的基于多源实例迁移学习的恐怖行为预测在金砖会议期间取得显著效果。

爱分析:航司和机场的业务之间是否有联动和协同?

陈思恩:有好几种系统联动与协同,例如针对空中交通管理与协同方面,空管有CDM系统,航空公司有HCC系统,机场有ACDM系统,还有很多种不同系统组合,涉及到运营、行李、安检、调度、排班、管理等。我们的应用场景主要围绕人,因此会在与旅客出行相关的场景上体现价值。

爱分析:除了安全之外,机场是否还有其他需求?

陈思恩:从安全切入后,会有营销的需求,比如机场专车等,机场也需要引导消费者进行消费。

爱分析:机场项目的部署周期为长时间?

陈思恩:比航司更久,因为机场的数据更加复杂一些,会有更多时间用在数据治理阶段,周期一般在6个月左右,部署团队在3-4人左右。

爱分析:机场主要是私有化部署?

陈思恩:是的,因为机场做安全业务都是封闭的,数据只进不出,如果需要更多的数据增值服务,可以通过接口来调用,例如,调用公安局城市公共安全管理平台。

开展交通信用业务,服务银行、政府客户

爱分析:信用业务,主要提供哪些服务?

陈思恩:信用部分是跟国家发改委以及交通部合作,主要面向交通出行领域做信用评估,其中,我们主要负责机器学习算法部分,不会涉及到里面大量的实施工作。该业务主要服务公路建设、水路建设与运输、道路运输(客运、货运、公交车、出租车、网约车、危险品运输、大件运输等)、海事监管、铁路、民航、邮政等大交通场景。

爱分析:提供的产品是报告吗?

陈思恩:产品包含以下几个组成部分:1个信用信息共享平台:全国交通运输行业信用信息共享平台。5个行业信用应用:公路建设、水路建设与运输、道路运输(客运、货运、公交车、出租车、网约车、危险品运输、大件运输等)、海事监管、安全生产。32个省级系统:32个省级信用信息共享平台和网站、各省信用应用。N外部应用:铁路、民航、邮政、汽修等。

爱分析:在服务银行客户时,是否会与银行数据进行打通?

陈思恩:大数据是跨界产物,把出行大数据和金融大数据打通可以形成新的应用场景,我们会和银行进行合作,比如将银行的零售业务数据加密放在我们的平台之上,进行处理和分析,最后将形成新的零售产品组合建议结果反馈给银行,应用在营销场景中。

爱分析:信用业务是否会成为今后的主要营收发力点?

陈思恩:信用业务现在刚刚起步,但是后续会成为重要发力点,因为客户的付费能力更强,随着产品和服务的升级,后续客单价会逐渐提升,同时,信用业务中,我们拥有交通部和民航、铁路、轨道交通数据,交通出行信用建设全国只有我们一家。

出行大数据市场竞争较小,数据、算法构建优势

爱分析:除了营销、安全以及信用场景,科技谷业务是否会向其他场景延伸?

陈思恩:目前不会考虑向其他场景延伸,出行大数据市场很大,并且这个领域中竞争对手较少,2020年三大板块交通出行大数据市场份额111.79亿。

爱分析:在该领域中,有哪些竞争对手?

陈思恩:与其说是竞争关系,不如说是竞争与合作关系,铁路方面,主要是与铁总合作;民航方面,主要是中航信;信用方面,交通出行信用这项业务刚刚开始,只有我们在做。

爱分析:科技谷的竞争优势体现在哪些方面?

陈思恩:一是因为数据我们已经构建一套联邦迁移学习机制,二是多家行业龙头企业部署科技谷SmartInsight作为其中心平台,以加速整合一系列关键业务部门的企业级数据。

爱分析:场景化能力体现在哪里?

陈思恩:例如营销场景,是否能帮助客户设计产品,并转化为收益,我们服务的是业务部门,如果只是输出预测服务,最终没有投放等环节,是没有意义的。

爱分析:目前,科技谷的团队规模是怎样的?

陈思恩:团队总人数在80人左右,其中研发团队在60人左右。

爱分析:目前,各条业务线的客户数量是多少?

陈思恩:在营销业务中,主要与航司、铁总合作,目前已经有东方航空、南方航空、墨西哥航空以及印尼鹰航5家航空公司客户;安全业务中,主要与机场合作,目前包括广东省机场集团在内的4-5家客户;信用业务中,主要与政府以及银行合作,银行主要面向城商行,目前在跟20几家客户进行接触或合作。

爱分析:获客主要是通过哪些方式?

陈思恩:与中航信、中铁网络、中国航天科工、中国银联等合作形成独特的行业出行大数据,构建人工智能体系服务行业客户,获得稳定产品与数据服务费,之后形成更大的动态出行数据库,结合国家发改委信用及交通部信用工程,打造智能交通大数据中心及交通运输行业信用体系。