阿里王文彬(菲青)

阿里巴巴副总裁王文彬（腾讯科技配图）

腾讯科技讯（朱旭冬）12月14日消息，在今天举行的2012广东互联网大会的分论坛电子商务高端峰会上，阿里巴巴副总裁王文彬表示，阿里巴巴今年创造了很多奇迹数据，包括双十一的191亿和淘宝天猫过万亿。

“但是这些都是前台所展示的数据前面，在后面有很多的数据，我们都知道其实大数据。以前你可能是凭感觉，凭你的理解我现在要定一个消费品，我觉得社会需求就是这样。但是当你的量越来越大的时候，你就需要凭数据。”王文彬说。

王文彬表示，今天有三个流比较重要：信息流、物流、资金流。而信息流背后就是数据。他认为对于阿里巴巴来说，他们是这样理解这些数据的：1，这些数据有巨大的商业价值；2、我们的数据是海量的，而且是多样化的；3、这里发现我们天猫和淘宝的数据，也是宏观的。

他同时表示，阿里巴巴旗下聚石塔项目，阿里金融，以及淘宝最近推出的时光机其实都依靠了数据。

以下为王文彬演讲实录：

王文彬：大家下午好！很高兴能够今天到广州跟大家分享自己的感受，我是王文彬，我今天是想分享整个阿里巴巴对数据的处理，从买家、卖家的方向跟大家分享一下，还有我们做的一些事情。

很多人都知道淘宝，包括天猫，我们总共很幸运的也创造了191亿的营业额，在前段时间我们也公布了整个阿里巴巴、淘宝、天猫交易是破万亿，我觉得这是一个里程碑，也是中国电子商务的里程碑。这个不止属于阿里巴巴，也属于中国，我觉得这是我们中国电商发展的一个必然的路径。在这个前台我们所展示的数据前面，在后面有很多的数据，

我们都知道其实大数据，今年可能是比较流行的一个词。很幸运的，淘宝、天猫面临的就是大数据的考验。我们现在每天访问我们的网站的超过八千多万，可能要将近九千万，我们每天每天超出两千万的订单。我今天的题目也想跟大家分享，我们在这方面的进展和情况。

今天我们看一个电子商务，其实从我们的角度来看，有三个流是比较重要的，信息流、物流、资金流，这是我们这个行业主要的三个元素，我们讲到信息流，就是我们所产生的数据信息。一个消费者进了你的网站，他想要的是一个购买意图，所以才产生了这些数据。其实这个资金怎么去流转到商家。物流，大家都知道，是怎么样把这个货物给到消费者。这是非常重要的一部分，其中贯穿的是这个海量的数据。

这个海量的数据，我们怎么处理？这也是我们这几年一直在做的事情。从这个角度来看，我们总结有几点：

1、这是一个巨大的商业价值。加上所谓的数据，对我们以后的决策有很大的东西，我们也相信这些东西会产生很多的商业价值，并不是我们要去卖这些数据，而是在这些数据上面所产生的附加价值，它会变成一个经济。

2、我们的数据是海量的，而且是多样化的。用户今天的消费行为，商品的数据，他今天交易的名单数据，还有一个是数据方面比较复杂的，举一个例子，比如说今天我们看到的数据，可能是一个用户在淘宝上面下一个订单，这背后有很多数据是互相关联的。我们今天能够通过网站，我们希望给你的是能够实时的知道，你在里面的消费行为，最后我们能够猜测到你的意图，其实这是一个实时性的东西，这也是一个挑战。

3、这里发现我们天猫和淘宝的数据，也是宏观的。我们能够对比，今天我们一台电器，整个在淘宝、天猫售卖的情景，从通货膨胀的这个概率，可能今天很多人都知道，这个经济情形会影响到我们线上的销售，这个就影响到我们的宏观的经济。这个不仅反应了宏观的经济，这些数据也会反应了这个实时的一些数据。

这边给大家看到的，这个图可能不是那么清楚。这个反应的是人均的交易量。所谓人均，蓝色的是高，这边是低。大家可以看得到其实沿海这些城市，大家都可以预料得到，北上广深，我想人均交易量都是非常高的，因为区域的特征是向往，网民的向往比率会比较高。但是可能不知道在新疆上网的比率也是非常高的，新疆是人少，量不大，但是人均的交易量实际上是相当大的。为什么？

我们现在电商是从沿海城市开始往内陆去发展，今天所有的东西是不分区域的，有一些在现实不可以买得到的，他可以在网商买到他需要的一些奢侈品，他也可以买到这边在新疆买不到的东西，这是我们的一个发现。你在淘宝上面一搜的话，你会发现有很多新疆土产出来了，我相信在座也很多人有过这个经验。这个可能就是一个比较细节的图，从我们的角度交易发生的情形，从这个角度来看也是看我们的所有交易量，从宏观的角度来看这个东西。

另外一个我们想说阿里数据能够帮到什么，阿里这个平台我们分了几个角色，今天你可能是消费者或者你是一个商家，如果你是一个消费者，其实很简单的，你是一个消费者在这个淘宝，我们有将近九亿的商品里面，你怎么找到你要的东西，这就是我们的数据必须要去克服的问题。所以这个反应我们的搜索引擎必须要非常的强大，也就是说我们必须要利用你的消费特征，加上你的关键词来猜测你最想要的是什么东西，快速的找到你想要的东西。

第一个是找到你想要的，第二个怎么样能够满足个性化的需求，第三个，如果我不会用电脑，不会用搜索，我怎么把这些产品介绍给你，最后一个，当下最流行的是什么。从我们背后整个淘宝、天猫，我们想要做的，从消费者的角色，我们今天整个消费者注册大概已经超过五亿，所以对这五亿的网民，从这个角度来看怎么能够帮助消费者找到他们想要的东西。

另外一个从数据的梳理来讲，我们前段时间推出了一个淘宝时光机，这其实是一个很简单的应用，但是其实背后是一个处理数据能力的展现。比如说你今天注册淘宝的时候，过来你发现一些购物行为，在这个时光机来浏览你之前的购物行为。甚至我们可以猜测你什么时候开始有了小孩，因为你可能会买这些尿布，买这些商品。

我想这些东西在这个时光机是一个简单的应用，对很多人来讲，我们希望淘宝对于网民来讲是一个美好的回忆。但是这个应用的背后显现出了淘宝对数据处理的能力，这个数据处理的能力就是我们必须对每一个消费者，我们必须要去分析他的特征，因为在数据分析里面最怕的就是这个不分析。我觉得我们做得相对可以的。

如果你是一个商家，商家最关心的就是我应该卖什么，我的热销品是什么，怎么定制我的营销期计划，哪里有商机。这些都需要数据的分析，其实对于我们来讲这些数据，在这个卖家数据平台，我们最希望能够整体做到从卖家的角度，你今天能够做到这些实时的数据分析。假如你今天是一个企业，假如你是一个制造商，其实你需要看到的是这样子，行业的趋势是什么，市场有多大，特征是什么，用户需要什么样的商品，这个商品的生命周期。

这些对于我们来讲也都有，接下来对我们的挑战就是怎么把这些数据能够更好的开放出去给商家使用。因为从阿里巴巴来讲，我们从第一天，我们的定位，我们是一个平台。以后我们是一个数据平台，在这个数据平台里面，我们希望我们会做一些基础的大数据运转，我们希望这些大数据的应用，最终能够开放给商家应用，这就是我们所需要做的东西。

总的来讲电商企业数据之路，以前你可能是凭感觉，凭你的理解我现在要定一个消费品，我觉得社会需求就是这样。但是当你的量越来越大的时候，你就需要凭数据。以后点上比拼的是数据化，能够利用数据来产生利益，这样才能正确发挥效率。接下来我举一个例子来讲，阿里金融。我们今天是只对淘宝、天猫这些来做一个计算，它的数据模型是我们卖家今天在淘宝、天猫产生的订单，我们可以利用这些数据来做一个模型，所以阿里金融能够做到今天你三分钟可以准入这个申请，一秒钟只有你可以直接获得信贷，也就是我们今天可以直接利用我们的数据模型，能够直接对外放贷。为什么能够做到这样子？

原因很简单，因为我们掌握这些数据，我们能够去处理这些海量的数据。所以这个对我们来说是一个多余的平面，我们其实是希望我们的信贷中是越低越好，我们也希望找到有诚信的商家来做贷款，因为有诚信的商家是最需要这些钱来做过度的。到现在我们放贷的客户数大概是13万，不良贷款率0.72%，累计贷款金额现在大概是260亿，有170万笔，平均贷款额是7000块，每天大概是9000笔。

这个东西作为很多商家是非常重要的，我们现在的优势就是今天当你需要的时候，其实我们可以马上给你这个资金，让你做过度，这是一个短期的信贷，比如说你可能借了几天，一个星期、一个月再还回来，所以说这个其实也是我们希望能够帮助商家更好的做这个经营环境。

我们今天在阿里金融里面或者我们今天做所谓的数据分析里面，其实都是利用到阿里云计算，阿里云计算我们有自主研发的飞天计算平台，对于我们来讲都是非常重要的。这是我们的数据，大家可以看到这张图，在基础服务设施，服务器、数据库、仓储、邮箱这方面，这是阿里的基础设施。这上面我们会开放一个所谓的卖家订单数据、商品数据、用品数据、物流数据，然后提供给第三方服务商进行开发。

这些第三方的软件是外包服务、进销存、仓储、物流、会员，我们可以把这些东西全部交给云计算。在这里面的底层，实际上是所谓的商家平台，以后商家的所有数据都在这里流转，我们希望这些数据在这里面都可以找得到。这样子的话，我们整个工作平台能够帮助商家做整个的运行环境，这个是我们所希望达到的。

在这里面分享一下聚石塔的一些数据，我们的卖家数，大家可以看到，聚石塔里面除以卖家的订单数是非常多的。跟大家分享一下，聚石塔内天猫商家数2万家，累计处理天猫订单超过1400万单。数据推送漏单率为零，聚石塔本身0故障，订单下载效率比未入塔应用快8倍以上，帮助最高单—商家处理定单数65万，日订单数过10万单的商家有12家。当天帮助商家成功阻挡44次异常攻击，实现帮助600商家做弹性升级，双11当天帮助5家线下商家，因现下系统崩溃，紧急上聚石塔的。

从这个角度来讲，经过聚石塔我们希望能够帮商家做更企业化的经营，其实这都是一个数据分析，数据处理，因为我有这些东西把处理做得更好，我们才能帮助商家真正做到营销管理，这个营销的计划怎么去做，这些东西我们希望能够做到数据化，希望能够很高效的做到这一点。

我想这些就是我们整个阿里集团这两年对卖家和买家数据的实践，在这里跟大家做一个分享，谢谢大家！