從兩年前開始，大數據這個詞真真正正從一個IT領域進入到人們的生活當中，時間在推移到2010年時，在當時大數據應用還在各大IT座談會上以PPT的形式展現在專業領域人士面前，對于普通用戶知道的寥寥無幾。而現今用戶經常能夠看到一些網頁上推薦信息，而上面的商品正是近期所關注，并有購買需求的，沒錯這就是我們生活中肉眼可見的大數據。

而大數據又細分了不同的領域，分別為醫療大數據、金融大數據、交通大數據等，每個行業都會有自己的大數據應用。而面對這么廣泛的領域，究竟大數據在哪里才能發揮其最大的長處呢？此次，我們邀請到了九次方大數據CEO王叁壽先生來為我們做一些分享。

2010聚焦金融行業

兩年時間，中國的大數據‘已成大勢’，現今國內的大數據又分很多種，比如以阿里巴巴為首的電子商務大數據，以百度為首的社會大數據，以騰訊為主的社交大數據，而九次方主要專注在金融大數據領域。

九次方公司于2010年便開始進行研發，經過三年的研發，2014年開始正式投入市場，由于當時成型產品少之又少，也讓這個業界翹楚產品在一開始便為公司帶來了收益。也正是自2013年起，大數據開始爆發，這也對九次方大數據從在中國從開始普及到爆發起到了助力。

在采訪王叁壽時他提到：“其實大數據這個行業不是說你砸多少錢才能做出來的，就像爬泰山一樣，你爬不到山頂你永遠看不到太陽！所以原來九次方在做企業數據沉淀，最開始沉淀幾萬家，幾十萬家，幾百萬家，其實后來感覺都不行，那并非大數據，只是有一定量的數據，有一定比例的數據。現今九次方相當把中國法人企業數據已經匯聚完了，匯集了全中國一千萬家公司法人企業數據。基于這些數據，九次方主要是服務銀行、服務政府和金融機構，投資公司、小貸公司、互聯網金融公司等等。”

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九次方大數據CEO王叁壽先生

金融業與大數據的天作之合

正如我們看到的，每個行業都有自己大數據的應用，而為何金融行業與大數據能夠稱之為天作之合呢？我們在采訪時得到了這樣的答復：“大數據分很多條塊，比如政府大數據、金融大數據、交通大數據、能源大數據、醫療大數據啊，九次方在成立初期便在觀察，從而發現其實最容易賺錢的就是金融大數據，它服務的是經營主，和其他大數據略有差異，金融大數據買單群體格外龐大，資金格外雄厚。”

這也是任何其他領域的大數據公司都不具備的一個特點，醫療大數據，賣給生物制藥企業，交通大數據賣給一些交通相關的企業，智慧城市企業。唯獨金融大數據它能夠服務于銀行、基金、證券、保險、投資、小貸、擔保、信托等等各類機構，這些企業也有著極強的買單能力。

而九次方的產品也能夠幫助客戶解決傳統方式無法解決的問題，例如利用大數據做精準營銷、風險控制、產業鏈金融以及互聯網金融。目前旗下的客戶囊括了農業銀行、北京銀行、蘇州銀行、貴陽農商行、重慶農商行、南陽商業銀行等等。

在采訪時王叁壽一直強調：“大數據是互聯網金融之母，沒有大數據就沒有互聯網金融的明天。為什么有很多互聯網金融公司有的做的好有的做得不好呢？主要是因為有沒有數據的問題，像阿里巴巴做互聯網金融為什么做得那么好，它有別人沒有的數據。所以大數據能夠稱之為互聯網金融之母。”

雖然說了很多，但是話題的中心依舊是數據。那么九次方大數據的數據究竟來源于哪里，在采訪王叁壽先生時他給出了答案：“數據來源主要通過海陸空三種渠道。第一種跟地方政府部門合作，共享數據。第二，九次方有一個國內非常先進的互聯網大數據挖掘技術，能夠抓全網的數據，只要網上和企業行為有關的數據都將被挖取。第三，地面部隊會針對重點企業做點對點的拜訪、調研，這便是九次方海陸空三個渠道。現在已經建了20多個省市誠信大數據平臺，然后再跟這些城市合資合作。”

傳統金融模式的顛覆

大數據的引入，可以說讓金融行業有了一番天翻地覆的變革。傳統的金融模式，銀行若是想要銷售自己的產品，可能需要進行走訪，填寫信息后在進行分析，從而鎖定用戶。現今大數據能夠讓銀行在一秒鐘的時間內快速調取附近所有公司數據進行分析，進行精準營銷。

能做精準營銷的同時，客戶也不需要上門進行購買。有了大數據和互聯網之后，未來銀行支行網點將會被取締（5-10年），以后銀行的網點就是一部手機、一部電腦，沒有支行的概念。并且在5-10年后，伴隨消費主力人群的變更，不會再有人愿意去銀行領號，目送一個個大爺大媽交完水電費后，在辦理自己的業務。

成功案例

九次方大數據公司的產品現已覆蓋到各大金融平臺，在采訪過程中記者特邀王叁壽先生分享了一些著名的案例：“九次方在第一次接觸北京銀行的時候，他們讓我們去演示我們的產品，展示完了非常興奮，他說我們給北京地區五個管理部全都安裝，全都用起來，用起來的時候他們就可以利用我們的系統去控制風險，前一段時間他們就利用我們的系統控制了一筆風險，突然在我的系統里發現它貸過款的一個客戶有一些相關的負面的資訊，于是趕緊讓他們人員去企業查，結果那個企業已經連續三個月沒發工資了。因為我的系統可以實時監控企業的行政處罰、工商處罰、稅務處罰、環保處罰、海關處罰、法院訴訟、正在執行和執行狀態，已經結案的情況都實時監控，一發現我的系統就自動報警。這個企業現有的客戶，或者它即將要貸款的客戶，只要在我系統里有各種處罰、訴訟、糾紛，勞資糾紛、互聯網負面的資訊，說他不發工資，老板跑路，老板詐騙，立刻我們這個系統就報警給北京銀行，北京銀行就可以對他的客戶做預警，他買我的東西一個端口才30萬塊錢，但是我幫他控制一千萬的風險，這個價值是無限的。”

其次便是做精準營銷，中國農業銀行從2015年開始他們有一個戰略，叫“營銷渠道下沉”，原來它的很多公司業務在分行和支行層面做，下一步要下沉到網點去做，這時候沒有一個大數據的工具在支持你的話，你根本不知道它企業在哪！有了這個大數據之后，若想查一下大廈里有什么公司，一秒鐘全出來了，并能夠對這些企業做各種交叉分析。此外在此之前，九次方還曾配合民生銀行做過產業鏈金融。

大數據3.0時代，數據之間的核聚變

大數據演變至今，王叁壽先生將其分為了4個時代，2000年到2005年屬于數據積累階段，而2005年到2014年，屬于數據爆發的階段。現今我們已處于大數據3.0時代。

在大數據2.0時代，數據相互之間的沒有太多價值，而在3.0時代，數據之間能夠相互交易，這也就證明了為何馬云的數據之前。數據交易后能夠產生各大的價值，數據與數據之間的碰撞更能夠引發‘核聚變’。

九次方大數據之前也在推動與騰訊數據進行融合，兩家公司之間的數據融為一體成就了騰訊財經大學，并且在騰訊財經那里面大數據頻道里面的數據均是由九次方大數據公司所提供的。王叁壽先生先生也講到：“它發生這種交易，價值是無限的。”

九次方Inside構建生態產業鏈

在采訪最后，王叁壽先生提到：“在做大數據的時候我一直堅信，如果想超過BAT就是一條路子大數據，做其他的東西沒有辦法超過，BAT是中國IT行業三座大山，怎么也繞不過去。做社交不行，肯定不如騰訊，做搜索不如百度，做電子商務，滴滴打車，大眾點評網這些小眾產品，就算在彎道也無法超車。唯獨大數據和互聯網行業是有相似性的，這30年來互聯網為什么能創造一大批偉大的公司和富豪，互聯網已經滲透到政治、經濟、商業、文化、生活等方方面面，唯獨大數據行業有這個特點。現在九次方已經開始建立自己的生態產業鏈，但是目標不是超過BAT，只是為團隊鼓鼓氣，小米是圍繞移動做生態產業鏈，阿里巴巴是圍繞電子商務做生態產業鏈，九次方就是圍繞大數據建自己的生態產業鏈。”

在其公司內部有一個戰略叫“九次方Inside”，類似于英特爾Inside，九次方像是一個樹根，方便進行嫁接。想嫁接種一個桃沒有問題，你想嫁接種一個蘋果也沒有問題，這就是九次方Inside。

可以說這便是九次方未來的戰略布局。將自身比喻成一個能夠嫁接并良好存活的樹根，讓數據之間進行交互碰撞，從而衍生出比數據本身還要大的價值。互聯網金融的興起，凸顯了大數據的策略優勢，提供了金融模式發展的新思路。當然，除了互聯網公司利用大數據進行滲透之外，傳統企業更應該主動擁抱大數據，利用大數據來針對消費者的行為進行產品的創新，才能在這個移動互聯網與大數據火熱的時代，為企業打開嶄新的道路。