千亿大数据市场向垂直应用延展，金融业IT投入占比最高

拓扑社 · 公众号 · 科技投资 · 2018-04-26 21:32

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首先，我们看云计算对大数据的影响。

云计算对大数据行业最大的影响是降低了整个基础设施的成本，未来会有50%以上的IT预算会投入到应用层，也就是大数据和AI。IT预算的结构将由左边的正三角形，转变成右边的倒三角形。

以银行为例，不考虑上层应用，美国的银行在IT建设上会领先于中国的银行。

根据我们的调研， 中国的银行IT投入的70%都是在硬件投入，剩下30%投入是软件和服务。而美国的银行只有15-20%的IT预算投向硬件，更多预算投入到软件和服务。

第二个影响是容器技术的成熟，降低了大数据业务的交付成本，从原来几个月的交付时间缩短到几周。

第三个影响是，随着SaaS渗透率不断提升，更多的数据汇聚到云端，更加便捷的实现数据互通互联。

其次，我们看AI对于大数据的影响，AI技术可以帮助大数据突破工具软件的天花板，将市场空间放大10倍，同时还可以降低大数据公司对人力的依赖，提高人均产能。

以智能客服为例， 客服软件市场规模是很小的，大概是30至50亿的市场规模，但整个客服市场规模很大。

中国的客服人员有300-500万人，按照平均5-6万的人力成本计算，整个客服市场规模超过2000亿。如果其中有15-20%被智能客服替代，整个市场空间就有300-400亿。

但如果厂商只做客服软件，即使加上数据分析等技术，能够提升人员效率，但依然很难触及到人力这部分市场， 但通过AI技术，能够实现替代人力，厂商就能切入到这300-400亿的市场。

因为各种技术几乎同时爆发，所以我们判断，多项技术融合是未来的趋势，会大幅提升各个行业的效率。

下面这张图是大数据的业务链条，包含数据源、数据的采集、数据标准化、数据分析和数据应用。可以看出，各项技术其实都会对整个链条产生影响。

IoT技术，补全了原本缺失的线下数据和机器数据。 比如营销领域，之前可以拿到大部分是线上数据，用户点击的广告、网页的浏览行为。 IoT的发展，通过WIFI、蓝牙、摄像头等方式，可以监测到用户的线下行为，打通了整个闭环。

用户在线上看广告，官网浏览商品，再到实体店体验、购买，实现线上和线下的融合，有更多方式去提升转化效率。

云计算使数据更容易汇聚，降低数据收集的难度，AI技术增强了数据分析能力。智能财税领域，针对小微企业的代账市场，传统软件不具备自动化和智能化，代账SaaS软件的普及，使越来越多的中小数据汇聚到云端，而依靠机器学习等AI技术，实现自动做账、自动报税。

过去每名会计最多服务20到30家企业，但是依靠SaaS、大数据、AI技术等研发的代账软件，可以服务100到200家，未来还会进一步提升。这会使得传统代账公司的重心会放在获客和增值服务，而非基础做账业务，代账公司的服务半径扩大。

多项技术融合后，客户的需求会更加多样化、复杂化，因此，我们判断做整体解决方案的公司机会最大。

从产业链的角度看，做整体解决方案的公司更贴近客户，更容易获取标杆客户。

提供单点能力的大数据公司，更多是技术提供方的角色，无法解决客户全部需求，在客户预算中只能占到很小的份额，集成商会占据更大的份额。 整体解决方案的公司提供的是自下而上的服务，因此有机会从原来的技术提供商，成为过去集成商的角色。