案例分享丨315打假OUT了 看大数据如何根治造假售假

案例分享丨315打假OUT了看大数据如何根治造假售假每年总有那么几天，令企业大佬们噤若寒蝉，因为“大姨妈”要来。这个“大姨妈”就是央视3•15晚会，她一登台，即牵动着每家企业的神经。“大姨妈”在舞台上“张着两脚，像细脚伶仃的圆规”，左手叉腰，右手撩着手绢，“叫你们造假猖狂，哼！”台下平时“指点江山激扬文字”的大佬们此刻变得“小心谨慎唯唯诺诺”。

话说早在今年3月初，距离3•15晚会还有半个月，网络上已频现各种神预测，将矛头指向网购和汽车两大行业，一时间硝烟四起。那么这种预测是否有道理呢？我们先来看看一张表。

历年3•15曝光企业名单

这是一张历届3•15晚会曝光企业名单。3•15从1991年开始举办，至今历经25年，涉及大大小小企业近百，指名道姓的企业46个。按照曝光企业所在行

业划分，经过统计，结果如下：

日用家电：3次

服装: 1次

公益：1次

材料工程：4次

医疗健康：5次

物流：1次

手机：4次

通信：5次

贸易：1次

投资：2次

汽车：8次

食品安全: 7次

网络安全：6次

可以看出，截至2015年，曝光企业排在前三位的行业分别是汽车、食品安全、网络安全。这里的网络安全包括网络购物和信息安全。所以，汽车、食品、网购一直是近年来消费者最关注的三大领域。据此，预测2016年3.15曝光的重灾区集中在汽车和网购领域，似乎有戏。

我们的分析与2015年百度基于搜索数据发布的《3.15质量大数据报告》结果趋于一致，百度得出的结论排名依次是食品安全、网络购物、汽车、手机安全、家电、婴幼儿、旅游等行业。

百度发布的《3.15质量大数据报告》界面

百度搜索数据是基于民意的调查，相对客观地反映了消费者普遍关注的问题。这与央视曝光的行业数据基本贴合。有了以上数据的支撑，我们不得不对那些有污央视 3•15晚会的童鞋们做一个友好提醒，虽然“大姨妈“曝光了苹果、安卓、尼康、大众、路虎等大牌企业，桑害了粉丝们的自尊心，但我们还是要勇于指出，”大姨妈“是罗嗦了一点，但伦家也不是一无是处呦！

不过话说回来，仅仅依靠“大姨妈”嚷嚷几句，辐射范围和力度还是微乎其微的。指望企业自身提高觉悟，那是不可能也不现实的。怎么办？有办法，因为大数据时代来了。

百度正是利用大数据应用，依托消费者搜索数据打造出《3.15质量大数据

报告》。那么接下来消费者关心的问题能否有效地传递到有问题的生产企业和销售渠道商，这些有问题的生产企业和销售渠道商是否会做出改变，如果他们不改变，怎样利用大数据倒逼他们改变，仍旧是摆在我们面前的难题。

利用大数据打假是个系统工程，百度利用大数据客观反映消费者需求可视作大数据应用的第一个阶段，第二个阶段是利用大数据做企业征信，完善企业信用等级评分制。第一个阶段发现问题，第二个阶段提供解决方案。结合我国实际国情，市场+行政是最见成效的应对方式，所以还应有第三个阶段，那就是依据大数据企业征信，对信用等级低的企业进行必要的行政管理，彰显大数据时代政府治理新举措。

大数据企业征信有别于传统企业征信，传统企业征信只涵盖工商、税务、社保、投资与借贷等基本信息，大数据征信在此基础上汇集了通信、电力、交通、涉诉、网络行为、黑名单等大量外部数据，通过分析企业资产状况、涉诉结果、网络行为特征、信誉与口碑等数据进行量化，从而制定出企业征信报告，评级出企业的信用等级，为消费者、税务、政府等个人和机构提供信用查询服务。

企业信用评分制和信用查询服务是解决造假售假问题的根本解决途径，是充分利用市场化竞争机制和政府行政管理手段的结果，当然核心是借助大数据应用技术，关键在于找准相关数据源。

对于政府来说，手里掌控一部分企业基本数据，但这些数据维度相对单一，缺乏一些国企领域的通信、电力等数据，更缺乏实时的、动态的，来自社会的网络行为、信用口碑、商家商价等数据，因为大数据最有价值的体现是不同数据的

跨界整合应用。而这部分数据分布在哪里？如何获取这部分数据呢？

像通信、电力等国企数据虽然有别于政府部门数据，但通过政府数据公开平台的建设可以有效打通这部分数据。至于网络数据，基本掌控在互联网企业，他们基于自身业务的需求不愿意开放这部分数据。那么这种数据分散、孤岛数据的现象如何解决呢？

有人认为政府主导联合互联网企业能够解决，有人认为互联网企业主导联合政府能够解决，还有人认为国企主导联合政府和互联网企业能够解决。三者三足鼎立，各自占据一部分数据，都是利益相关方，谁都不服谁来主导。三者的优势是都有数据，三者又都存在劣势，政府和国企缺乏人才和技术，互联网企业缺乏政策和资源，所以能够有效解决这一难题的企业不在三者之中。而独立大数据公司正是这种解决方案的最佳角色。

独立大数据公司的优势在于能够有效连接人才、技术、政策和资源，具备创新动力和实验性，服务意识更强，所以无论政府、国企还是互联网企业都愿意跟独立大数据公司合作获得共赢，这就是时代赋予独立大数据公司的重大机遇。数据堂是独立大数据公司中的典型代表，通过技术积累、人才培养，市场实践，资本考验，开创性地提出和建立了数据银行，通过数据银行，解决了数据资源获取，数据处理和数据资产估值，并且最终以数据产品交易、数据开放应用等服务进行变现与增值。

数据堂在数据获取上分两种数据和四大方式。两种数据分为线上和线下，四大方式包括网络爬取、数据众包、行业合作和政府数据运营。线上数据主要是互联网数据，通过网络爬取和部分互联网企业合作完成采集；线下数据包括企业和政府数据，以及“无中生有”（比如100万条粤语数据采集）的定制化数据。

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就目前来说，数据堂已经汇集了交通数据、电力数据、互联网数据、生活服务数据、金融征信数据、医疗健康数据、人工智能等数十领域大数据资源。像上文中提到的交通数据、电力数据、互联网数据、商家商价数据，包括金融征信数据（企业征信报告）等都已完全覆盖。这部分数据已经或正在被开发应用，服务上千家国内外知名互联网和高科技企业。

数据堂一直关注企业信用评级制的建设，并积极开拓这部分数据源，并进行相关分析和挖掘服务，为地方政府提供相关解决方案，为社会发展进步进计献策。

在美国，信用体系建设相对完善，企业信用评级制也较为发达，像穆迪、标准普尔、惠誉被誉为国际公认的评级组织，业务范围包括金融机构、企业、国家、地方政府和结构融资评级。企业信用评级制在我国还是一个新事物，据了解，迄今为止，我国共有80多家企业先后获得了企业征信牌照，而能做大数据企业征信业务的还属凤毛麟角。

当企业大数据征信评级建立后，为消费者购物选择提供了客观依据，如果企业评级不高，自然遭遇市场淘汰，长期处于低等级的企业还会受到行政处罚，倒逼企业改进经营状况，增加信用等级，从而形成良好信用社会环境。

随着市场发展的成熟，信用体系建设日益提上日程。2014年李克强总理在国务院常务会议上指出“让失信者寸步难行,让守信者一路畅通”；2015年8月，国家发改委和中国人民银行日前联合发文，将沈阳、青岛、南京、无锡、宿迁、杭州、温州、义乌、合肥、芜湖、成都等11个城市列入首批全国创建社会信用体系建设示范城市。社会诚信体系建设刻不容缓。

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