在数字经济时代，大平台正在开采数字化的石油——大数据，而开采出来的大数据则用于人工智能（AI），因为AI会是数字化时代的电。

之所以说AI是数字化时代中的电，因为AI和电力一样，将是改变工作和生活方方面面的一项通用技术。如果用简单的供求关系来分析，当一项技术变得够便宜，就会带来足够多的新应用；此外当一项技术变得够便宜之后，跨界的应用也会不断兴起。电力作为工业经济时代的通用技术就是如此。

1800年，退休的美国首任总统华盛顿的别墅一年需花费一万多美元购买蜡烛照明。100年之后，同样一栋别墅一年的照明费用只有100年前的四百分之一。这是新技术变得日益便宜之后带来的普及效果。华盛顿时代只有富人才能晚上点得起蜡烛夜读，电力普及时代任何一个大都市的家庭都不会为电费而烦恼。

而AI越来越便宜，带来最直接的效果就是“预测”的成本将越来越低，从而给商业流程和商业模式带来全新的变化，就好像100多年前电的普及一样。

也有人用狂歌热舞（DANCE）这个词来形容AI主导的数字经济时代。DANCE是五个英文词的缩略语，分别是:

1、大数据（Data）

2、算法/人工智能（Al-gorithms/AI）

3、网络（Networks）

4、云（Cloud）

5、硬件的性能改善（Exponentialimprovementsinhard-ware）

其实DANCE的五点缺一不可，恰恰是大量数据产生，算法不断更新，移动互联和未来的物联网让连接无所不在，云端让数据的存储和使用更方便，再加上硬件的不断更新升级，推动了这样一个科技以几何级数增长变化的时代。而数字经济时代的五点要素中，AI是贯穿始终的应用技术，也成为当下各个领域跨界研究的显学。

如果说AI的最大特点是更好地解决预测问题，思考商业模式创新就需要把商业面临的各种实际问题转变成预测问题来思考。比如说，营销的流失预警分析是不是可以看做预测问题？又比如说，智能推荐是不是预测客户喜好的问题？

回答都是肯定的。一般而言，用户留存和用户流失是一组相对的概念，诸如获得一个新客户的成本是保持一个老客户的5倍。经过众多商业实践总结出来的数据都证明了一个事实——提升用户留存率，减少用户流失，对于任何一家企业来说都是非常重要。

而随着互联网特别是移动互联网的高速发展，传统模式下的很多发展瓶颈得到了重大突破，成本结构也发生了显著变化。但对于企业来说，用户留存依然是反映企业及产品核心竞争力的关键要素。

在AI看来，只要有足够多的数据，就可以很好地创建各种预测模型，利用模型去解决问题，去预测复杂的问题。当有不符合分析模型的异常数据出现，AI即可自动匹配分析。

客户的智能推荐也可以看做一种预测问题。推荐系统根据用户的某些信息给用户建模，同时给频道建模。再根据不同的算法对用户兴趣与频道信息进行筛选匹配，找到用户感兴趣的频道，然后推荐给用户。根据用户行为记录等，对用户进行划分，对同一群体的用户推荐其余用户喜欢的；同理也可以根据内容元素给内容分类。

更准确地预测也可能颠覆整个电商领域的商业模式。如果电商可以准确预测消费者的需求，商业模式可以有什么变化？目前，电商已经可以比较准确地预测一定区域内用户对一些大宗商品比如说肥皂或者洗衣粉的需求，并因此可以在靠近社区的仓库中提前布货。未来，如果预测的准确度可以进一步提升，像亚马逊这样的电商巨头很可能不再需要用户在线或者在手机上搜索下单，而是直接把用户需要的商品送到客户家里。因为准确度非常高，配送十件商品至少有九件满足客户的需求，亚马逊只要做好一件商品的退货服务即可。

在数字化时代中，最了解喜好的不再是父母、爱人，是电商、音乐、阅读平台，最懂你财务状况的不是你自己，而是平台。生活数据被一项项浓缩成一个用数字组成的用户画像，在此基础之上才能展开更多的服务。

但是，正如维克托.迈尔舍恩伯格在《大数据时代》中描述道的那样：“大数据提供的不是最终答案，只是参考答案，为我们提供暂时的帮助，以便等待更好的方法和答案出现。”

赛诺数据科技(南京)有限公司(简称“赛诺数据”，品牌名称"Datakey" )系北京赛诺贝斯营销技术股份有限公司（股票代码：836311）旗下专注于AI+的领域公司。

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