從概念提出，到上升到國家戰略層面，在短短不到一年時間里，“新基建”已紅遍大江南北。很多人不明白，為什么各行各業都會把新基建當做推動產業變革的核心驅動力？究其根本，其實和數據智能化發展有關！

新基建是指新型基礎設施建設，主要包括5G基站、特高壓、城際高速鐵路和城市軌道交通、新能源汽車充電樁、大數據中心、人工智能、工業互聯網七大領域。簡單理解，所謂“新基建”，無非是傳統行業和新的技術能力疊加，產生新的效應，帶動主體經濟發展。新基建像互聯網+、數字化轉型一樣，只是一種提法。不同的是，新基建背景下的技術能力將比以往任何時期都更具顛覆力，尤其是數據智能化程度越來越高，成為各個產業進行數字化創新的最關鍵一環。

重新定義大數據價值

從新基建發展趨勢來看，不管是哪個行業，哪一種技術，最終結果都會在數據層面發生效應。所以，要想成功抓住新基建發展良機，應該從大數據角度重新審視數據價值。

“什么是大數據？過去很多人經常用4個V來概括，即數量大、速度塊，更強調真實性和多樣性。但是，在新基建背景下的大數據，有一個典型的變化，那就是真實性數據變成了價值密度低的數據。”金電聯行董事長范曉忻，分析了大數據變化的典型特征。

他認為，真正的大數據是價值密度低的數據，如果價值密度高，就變成了結果數據。另外，多樣性已經轉化為多維特征，只有把價值密度非常低的數據進行多維分析，才能產生影響結果的數據。同時，數據的最終走向，會形成一種約束力，影響整個社會秩序以及信用建設體系。比如：一座寫字樓前有一條馬路，經常有亂停車的現象，安上攝像頭后，只要經過就會被拍照，違規就會罰款。通過數據收集，無形中約束了人們的行為，改變了之前車輛亂停亂放的現象。再比如：中國式過馬路，很多時候都是道德約束，法律可能覆蓋不到更多細節內容，如果通過攝像頭的人臉識別功能進行監控，會對個人素質提升有很多幫助。同樣，國家對各個委辦局的數據打通，也是事實上的數據約束，提升了各個環節的運轉效率，包括金融活動的信用水平。

現在很多企業都在提新基建，其實無論是老基建，還是新基建，都有一個共同的挑戰——那就是優質企業缺錢。“中小企業融資難”雖然是“老生常談”的話題，但確實不好解決。很多金融機構、政府、征信機構等都做了大量工作，但成效一般。作為致力于公共信用數字化市場的領頭企業，金電聯行一直在做大數據信用建設探索，基于大數據與云計算技術創建的客觀信用評價體系，可以為各個行業的數據智能化轉型賦能。

為了解決融資難的問題，我們經常會看到金融機構、征信機構、政府以及企業組成的多方參與的融資平臺，如何把貸款的不良率降到最低？整個過程中的測算體系和技術能力非常重要，你要支持多少企業融資，擴展到多大規模才能實現信息對稱，金融機構如何找到優質的企業進行授信？采用專業的大數據信用建設體系可以有效防控風險，解除每個參與方的后顧之憂，從根本上解決優質企業“融資難”的問題。

五層架構打造產業信用“基石”

金電聯行是一家專業的大數據平臺公司，憑借十三年的經驗積累和技術積淀，通過五層架構的大數據建設平臺，支撐各行各業的信用建設發展。

五層架構包括大數據基礎和數據控制平臺、數據關系管理平臺、數據工程平臺、智能大數據建設平臺和大數據應用AI處理平臺。你可以理解為，從看到數據、數據接入再到數據管控、數據的標準化、原數據管理，甚至是數據的整個生產調動，都包含在其中，最終形成一個閉環體系，幫助用戶處理各個數據層面的問題。

金電聯行提供的大數據平臺底層采用了很多開源技術，但完全能夠做到自主可控，產品具有無人駕駛式的自封裝能力。無論是數據處理，還是數據應用，都能實現全流程自動化。并且，整個大數據平臺能夠滿足現代業務場景下的實時計算能力，這都是人工智能應用走向普適化發展帶來的利好。

當然，技術創新不是推動市場變化的唯一元素，用戶需求才是主導市場發展的核心推動力。金電聯行現階段使用的核心技術在五年前就已經具備，如何把新興技術和業務結合，實現快速封裝，這種能力不是每家公司都具備。從2007年成立開始，公司就在金融、政府等領域開疆沃土，做金融征信業務。那個時候的最大對手，不是阿里云、騰訊云等互聯網公司，更不是一些做算法的企業，而是傳統銀行不肯把數據作為授信依據，必須通過房子、土地等資產評判企業的健康程度。從某種程度來說，金電聯行之所以能夠快速發展，是因為市場需求不斷完善，才有了技術的使用空間。

反過來，從應用落地的角度看，用戶為什么要使用大數據平臺呢？

從金融行業大數據發展現狀來看，主要有幾個重要原因：第一，傳統的集中式架構無法滿足用戶的業務現狀，分布式計算和體系正在主導時代潮流；第二，在互聯網金融的發展過程中，大量的流量轉入銀行等機構，傳統數據倉庫難以承載來自移動端的壓力，需要向新的架構轉移。第三，結果數據隨意買賣的時代將成為歷史，個人隱私數據得到重重保護后，用戶對大數據的應用變得更加迫切。

其他行業也一樣，隨著業務量的不斷增大，也會考慮從數據層面出發，把各種數據打通、管好、處理好，然后通過相應的模型體系去支撐各種各樣的應用場景。比如：工業領域，作為主導中國經濟增長的最核心產業，如何讓工業數據變得更智能，如何讓整個底層基礎設施變得數據化，讓生產數據系統化，其實有很多更科學的解決方案。

總之，數據智能一定是新基建“鋪路”的主攻方向，而以金電聯行為代表的專業大數據公司，正在努力打通不同業務場景，實現底層數據的互聯，讓各個行業以及企業的業務更具生命力。

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