TD高鐸：笑臉指數或應加入好城市評判標準

「如今，人來人往，每個人都在自己的城市裡奔波忙碌，卻失去了曾經最珍貴的笑容。好城市的標準是什麼？我認為人的笑容最能代表其生活狀態，在做新一線城市排名時，建議添加一個『笑臉指數』，用人臉識別演算法識別每個城市典型人群一段時間內是笑臉、冷臉還是沮喪著臉，應該很能代表這個城市帶給人的幸福感程度。」——TalkingData 高鐸

「城市，是人類最偉大的發明。」而忙忙碌碌的城市人，往往是「不識廬山真面目，只緣身在此山中」。近期，由第一財經、第一財經周刊、新一線城市研究所舉辦的「新一線城市峰會」在上海舉辦，TalkingData 副總裁高鐸作為分享嘉賓出席了本次峰會，在《中國好城市在發生什麼改變？》的圓桌論壇上，與嘉賓們共同探討了有關大數據與城市商業的話題。

城市趨同化明顯 盲目「環環相扣」

談到近5年中國城市變化最大的是什麼？不難發現每個城市越來越像，上下班路徑相似；城市的核心的商業、辦公區都在城市「中心」。我們居住在各個城市周邊，每天早上往城市「中心」擁擠，每天晚上往城市四周遷移。

高鐸認為：「現在很多城市都是環環相扣，從這個角度來看這些城市的規劃是有問題的，都是山寨北京二三四五六環的模式，模仿最大的政治經濟文化中心建設思路，沒有考慮這個城市的現狀和真實的經濟商業情況。」

數據與城市規劃銜接 壁壘在於數據打通成本

如何將數據與城市規划進行銜接，是一個非常有意義的話題，高鐸認為，「在對大數據高度認同的背景下，很多規劃院需要大數據公司提供數據輔助城市規劃的決策。近年來，有很多規劃機構、研究機構找到TalkingData，一起研究城市人群的行為、生活、購物等人本特徵數據，由於數據散落在不同企業和場景裡面，需要專門的技術公司進行收集、脫敏、打通與融合」。

「但這並不是一蹴而就的事情，比如近期我們與某機場的商業區做的數據分析。線下數據、線上數據和行為數據屬於不同企業，每家都有自己的數據組織方式，很難直接做數據映射，溝通成本很高，技術轉換成本也很高，導致合作成本非常高。不過，隨著市場的演進，譬如城市規劃設計研究院的大力推動，數據獲取成本將得到改善，前面所說的壁壘就不存在了」。

酒店選址 實時數據與傳統模型結合

在圓桌會議的問題環節，錦江盧浮亞洲酒店管理公司副首席執行官周維女士，向高鐸提出一個話題城市確實是寸土寸金，我覺得要有一些高科技的東西來輔助做決策。酒店開在哪裡可以賺錢？能不能應用舉例？

高鐸回答說，「這是一個大數據如何輔助酒店選址的問題。先舉個傳統選址的例子，比如以前麥當勞開店前會派調研員統計周邊的物業、商家、出入的車輛等情況，統計指標，建立一個模型，通過模型計算確定能否開店。如今，基於大數據的玩法則有了新的選址模式，對連鎖線下商業來說具有重要參考意義。」

「酒店選址這個事情，應該是大數據和傳統選址模型的結合，數據源增加了新的流動的實時的數據源，但大數據應對傳統問題還沒有固定的模型，可以借用原來的模型進行優化和計算。可以通過TalkingData智能數據服務平台分析周邊房價數據，通過地圖服務調出周邊所有的商家數據，再通過相關的網站抓出商家的價位，就可以知道周邊的商業布局情況。再融合TalkingData流動的終端數據，分析區域周邊人流的變化和消費習慣特徵，借鑒原有的選址模型進行適當修正，就可以計算出來這個地方是否適合開酒店。」

TalkingData智能數據服務平台（Smart Data Market）

在酒店選址或其它需要數據服務作為決策支撐時，可以通過TalkingData智能數據服務平台（Smrat Data Market）打通不同行業應用場景，提供運營商、房產、金融、徵信、風控、營銷等多種場景的數據服務解決方案，並提供簡單直接的API服務，和註冊即可使用的Data App服務，還開放了Lookalike，情景感知，預測引擎等人工智慧服務，幫助現代企業轉型升級為數據驅動型企業。

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