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之前，我們在《數(shù)字智能時(shí)代1：數(shù)據(jù)為什么能夠產(chǎn)生智能？》，

(相關(guān)資料圖)

這篇文章講述了數(shù)字化能產(chǎn)生智能的原理是怎么回事。

(為了更好地理解本篇文章，如果沒有看上篇文章，建議之后再去看一下~)

今天，我們接著上篇文章往下講，

本篇文章 具體的 講下 "數(shù)字化" 是如何 應(yīng)用到某些行業(yè) 中的？

本篇先講 兩個 數(shù)字化應(yīng)用的案例：

數(shù)字化 + 保險(xiǎn)

數(shù)字化 + 元宇宙

那么，現(xiàn)在開始：

一.回顧一下 "數(shù)字化"

我們先回顧一下：

數(shù)字化的本質(zhì)是什么？

數(shù)字化的好處是什么？

有時(shí)候我們會把信息化 和 數(shù)字化 搞混，

認(rèn)為 數(shù)字化 主要就是 把 工作流程或者相關(guān)的事務(wù) 轉(zhuǎn)移到 線上計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，

有的可能認(rèn)為:使用飛書(一款提高工作協(xié)同效率的軟件)等輔助工作的軟件就是在做數(shù)字化，

這實(shí)際上是把數(shù)字化 和 信息化 弄混了，

在過去十年里，我們把工作中的很多流程 都 轉(zhuǎn)移到線上系統(tǒng)了，這實(shí)際上是信息化，信息化做的工作 就是 電子化， 具體就是在線上模擬一個工作系統(tǒng)， 把之前線下的工作全部對應(yīng)的線上。

這些工作實(shí)際上是在做信息化，而最近 大家常提到的 數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)字化時(shí)代，

重點(diǎn)不是信息電子化， 而是在于通過業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 實(shí)現(xiàn) “智能化”。

智能化 可以 理解為 通過 收集一些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 進(jìn)行分析(訓(xùn)練) 從而做智能決策，通過智能決策進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)自動化。

怎么理解用 智能決策 實(shí)現(xiàn)自動化呢？

我們 在上篇文章講過， 智能化 實(shí)際上是通過 預(yù)測功能實(shí)現(xiàn)的，

在這里，預(yù)測功能 = 智能決策，

舉例1：自動駕駛技術(shù)

在上篇文章我們講過自動駕駛技術(shù)的例子，在這個例子中，

系統(tǒng) 通過 攝像頭 收集的?道路畫面信息(數(shù)據(jù)，具體如像素大小，像素顏色，像素排列組合)

來 做識別預(yù)測(等同智能決策)，通過圖像數(shù)據(jù)來預(yù)測 道路中間是否有障礙物，

然后如果有，則會執(zhí)行相關(guān)的轉(zhuǎn)彎避讓行為，

舉例2：智能物流

讓我們看一個生活中非常常見的現(xiàn)象，就是快遞服務(wù)，比如京東快遞，

京東關(guān)于物流，是有一個智能物流系統(tǒng)的，

這個物流系統(tǒng)，用簡單的模型來解釋：

1.用于物流線路(汽運(yùn))的 規(guī)劃

2.用于確定每個倉庫存放多少商品最為合適

數(shù)字化 應(yīng)用在 京東的物流系統(tǒng)，實(shí)際上就是通過?收集數(shù)據(jù)

(比如物流歷史線路所用的時(shí)間，某個地區(qū)銷售商品的數(shù)量，某個時(shí)期商品銷售的數(shù)量等)

來 訓(xùn)練一個?預(yù)測模型， 也就是我們上篇文章 所講到的?深度學(xué)習(xí)加工盒(加工函數(shù))。

(深度學(xué)習(xí)加工盒：輸入數(shù)據(jù)，給出判斷結(jié)果)

然后通過 這個 預(yù)測模型 來不斷的 做出 智能決策(比如線路怎么規(guī)劃，比如哪個倉庫最好放多少商品等)

所以，在物流系統(tǒng)這個案例中，數(shù)字化 就是 實(shí)現(xiàn)了 物流系統(tǒng)的智能化(通過智能決策實(shí)現(xiàn):根據(jù)數(shù)據(jù)自動算出 物流路線 和 商品調(diào)用規(guī)則）

那我們再回顧剛才的問題：

數(shù)字化 的本質(zhì)是 什么？

答： 通過收集業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，訓(xùn)練決策系統(tǒng)模型，通過智能決策 實(shí)現(xiàn) 業(yè)務(wù)系統(tǒng)的智能化，自動化。

數(shù)字化 的 好處 是什么？

答：因?yàn)?系統(tǒng)智能化 后 會根據(jù) 實(shí)際情況 自動 做業(yè)務(wù)決策，從而提高了效率，降低了成本。

二.講解如何數(shù)字化的兩個行業(yè)案例

接下來我們著重講一下 數(shù)字化 具體 是如何應(yīng)用 到保險(xiǎn)業(yè) 和 元宇宙的。

1). 數(shù)字化 + 保險(xiǎn)業(yè)

a.車險(xiǎn)

b.壽險(xiǎn)，意外險(xiǎn)等

我們 數(shù)字化 應(yīng)用 到保險(xiǎn)業(yè)，具體的效果就是 可以做到 保費(fèi)個性化。

具體就是 每個人 根據(jù)自身的情況 ，所交 的保險(xiǎn)費(fèi)用 都不相同，

這樣，被系統(tǒng)判定 風(fēng)險(xiǎn)系數(shù) 低 的客戶 就可以少交一些保費(fèi)，這樣保險(xiǎn)公司也可以做到更細(xì)致的風(fēng)險(xiǎn)管控， 通過合理的風(fēng)險(xiǎn)管控運(yùn)營 就可以實(shí)現(xiàn) 效益的增加，成本的降低。

這樣 數(shù)字化 的好處就很明確了： 能使 效益增加，成本降低。

那么 問題來了，數(shù)字化 是如何實(shí)現(xiàn)的 保費(fèi)個性化的呢？

讓我們再回顧一下，數(shù)字化的 主要 功能 是 做智能決策，

那么用在保險(xiǎn)業(yè)， 實(shí)際上就是通過 數(shù)字化系統(tǒng) 對 客戶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)預(yù)測。

只有基于 數(shù)字化系統(tǒng) 對客戶做出的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，才能做保費(fèi)不同的個性化服務(wù)。

整個過程如下：

收集用戶相關(guān)(與保險(xiǎn)相關(guān))的行為數(shù)據(jù)----->做出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測---->個性化保費(fèi)設(shè)定

那么這個保險(xiǎn)相關(guān)的數(shù)據(jù) 是 如何收集的呢？

(現(xiàn)實(shí)中 此行業(yè)還未完全實(shí)現(xiàn) 數(shù)字化 ，下面舉得場景例子 是 保險(xiǎn)行業(yè)數(shù)字化成功后的一種可能推測，舉此例子主要用于理解 如何收集收據(jù) )

舉例1：車險(xiǎn)數(shù)據(jù)的收集

未來的新能源智能汽車，都會有自己的一些數(shù)據(jù)系統(tǒng)，會把開車的行為操作記錄下來，

(未來也有可能記錄 路線信息)

保險(xiǎn)公司 通過 和 車企的某種合作方式， 在客戶客戶允許的情況下 可以 獲取到這些開車操作的行為數(shù)據(jù)。

然后 通過 數(shù)據(jù)的不斷輸入 和 反饋(具體就是真實(shí)客戶是否發(fā)生意外)，來訓(xùn)練這個預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的模型。

于是，當(dāng)預(yù)測模型訓(xùn)練好的時(shí)候，會出現(xiàn)這種效果，開車 比較注重安全(比如開的慢，穩(wěn)，急剎車少)的 客戶 的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù) 則會降低，從而實(shí)現(xiàn)保費(fèi)降低。

舉例2：壽險(xiǎn)，意外險(xiǎn)等的數(shù)據(jù)收集

保險(xiǎn)公司 會 和 一些 公司(比如飯店，健身房，智能穿戴設(shè)備)合作， 在客戶允許的情況下可以獲取到 這些公司關(guān)于 客戶的數(shù)據(jù)，從而做出風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的預(yù)測。

這樣，生活習(xí)慣健康的 客戶 的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)很有很可能 會降低，從而降低保費(fèi)。

本章因長度限制先到此，下篇文章將仔細(xì)講下 數(shù)字化+ 元宇宙的應(yīng)用。

其中 元宇宙 的 很多 實(shí)際應(yīng)用場景 和玩法 都會講 清楚，

未完待續(xù)。。。