担心产业泡沫？金牌投资人章苏阳教你辨别泡沫中的“水”和“汽” | 大咖周语录

数据猿导读

对于大数据的概念以及大数据在各行业的应用，每个人心中都有不同的看法。小编每周都会整理大数据牛人们的精彩观点，让你在最短的时间获得最精的思想荟萃。后续，数据猿也会邀请更多行业大牛通过线上线下等形式，对目前大数据行业的现状进行深度交流，汇集更多“大咖语录”给大家。

作者 | jean

中国分级诊疗的痛点要靠AI来解决，如何实现？微软亚太研发集团程骉给出了思路；没有泡沫的领域不是好的投资方向，火山石资本章苏阳教你分清分清泡沫中的“水”和“汽”；合作大数据项目之前，润医疗张琨这里有一封信是写给你的……更多精彩内容尽在本周的【大咖周语录】

微软亚太研发集团程骉：中国分级诊疗的痛点要靠AI来解决

中国的医疗市场颇为复杂，市场痛点非常明显：患者普遍对社区医院的信任度不够，动不动就要找专家，尤其是三甲医院的医生，既要搞科研又要接受日常小病的问诊。导致问诊的细致程度和工作状态不能得到充分的保证。

可以利用AI技术缓解分级诊疗的尴尬现状，比如做一个智能辅助系统，通过建立医疗知识库辅助医生问诊，自动回复一些常识性的问题，提高医生效率。

具体实现思路如下：

接入数据源。大致有3种数据：网上抓取公开非结构化的医学文本、没有归档的专家知识、半结构的电子病历；

数据挖掘。构建知识图谱，根据医学问答建立知识索引，接下来是如何进行语义搜索，如何让机器理解一句自然语言；

应用层面。基于以上所有构造，最终实现点对点的自动回复、健康管理、以及医疗随访。

原文链接：http://www.datayuan.cn/article/9502.htm

火山石资本章苏阳：没有泡沫的领域不是好的投资方向，但要能分清泡沫中的水和汽

人工智能必然是一个极具市场前景的行业，很多人觉得人工智能存在大量泡沫。我认为，存在泡沫某种程度上是产业积极发展的一种正面信号，没有泡沫的领域不是好的投资方向，但也得有个度。投资人最重要的任务就是辨别出泡沫里的“水”和“汽”。

火山石资本创立后一共投资了12家企业，其中9家都与技术有关。但我所看重的并非是单纯的技术，而是这个技术一定要满足行业发展过程中的刚性需求。这个刚性需求包含两方面含义：现在的刚性需求和未来的刚性需求。比如自动驾驶领域未来绝对会占据大量市场，这个领域的刚性需求是什么？5G是基础能力，这就是未来的刚性需求。

我们在投资时会坚持一条原则：所投的企业或项目一定是在未来两三年内能够做起来的。

原文链接：http://www.datayuan.cn/profile/9521.htm

聚道科技CEO李厦戎：基因数据处理的最大难点是处理流程太长，创业公司要重点突破

基因数据处理最大的难点就是，数据处理流程太长。因为基因测序、分析、解读、应用的过程都是在不同的组织和机构中完成的，而每个阶段都有不同的问题和需求。我们面临的问题就是，如何用一套系统帮助这些组织、企业展开合作？如何理解不同角色对数据的需求？如何解决这些问题和需求？

对于创业公司来讲，尤其要注意三点:

第一，如何提高数据处理速度、降低数据的处理成本，尤其是更好的基因数据压缩是非常有价值的技术点；

第二，数据安全和规范化也是可以着手的一方面。在这一点上，行业内目前没有特别完整的方案，尤其是对基因检测这样一个较为特殊的领域；

第三，行业中还需要更好的解读系统，能够帮助医生更好的去看数据——数据的可视化展示与操作也很重要。

原文链接：http://www.datayuan.cn/profile/9486.htm

罗格数据CEO鲁钰锋：税务行业痛点急需解决，传统税管员模式将受到冲击

税务数据更具备大数据的特征，更能够准确分析经济运行的状况、企业经营状况。尤其是，税务行业的痛点急需税务大数据来解决。

税务机关原有的管理模式是税管员制度，实施“以票控税”。随着商事制度改革后，市场主体的数量由原来的2000万激增到了近8000万，而税务干部的数量并没有增加，传统税管员模式越来越受到挑战。但利用税务大数据可以分析出企业存在哪些风险，可以将征管资源配置到中高风险的企业，而尽量不去打扰低风险的企业。

另外，对于税务数据来讲，一张发票可能就是一粒金沙，无数张发票汇聚一起就是海量数据。基于税务大数据可以为企业建立多维标签和全息风险画像系统，税务机关人员可以根据企业的信息画像和风险画像体系，全方位了解企业经营情况和风险情况，如果监控到企业有特殊风险点，就可以及时采取提示、辅导和干预手段。

原文链接：http://www.datayuan.cn/profile/9552.htm

华润医疗集团信息管理部总经理：找我合作大数据项目之前，先想好以下4个问题

很多公司追着我们要合作大数据项目，面谈后，发现兜了半天圈子，其实就想表达“您能把数据给我们用么？”，真的很心累，为了沟通更加有效，以后再找我合作大数据项目之前，先准备好下面几个问题：

1、关于研究方向的深入思考。首先不接受没有特定研究方向的合作，在用数据做什么用途上一定要说清楚，研究目的、研究方法、研究成果的初步设想，这样才能知道我们有什么，你们能干什么。

2、隐私保护的具体方案。患者信息是个人隐私，不能无条件共享。但在数据脱敏后以及明确适用范围后可以合作；在数据的传输、使用过程的管理制度、操作流程，软件、硬件安全技术手段也要明确。

3、对应用技术做出一定深度的说明。动不动就说自己是xxx研究院的Fellow或是美国名校PHD，但你们木讷的目光让我怀疑。我们要的是大数据、机器学习、AI，而不是我们早都玩过的报表、BI，技术上希望能拿出新东西，并做详细说明。

4、关于利益共享机制的设想。我们提供了奶，你们要拿来做什么？我们提供了数据，你们以后怎么赚钱，对我们有什么好处最好有个说明。不能用数据直接买卖交易，不能因为合作给甲方带来任何风险和麻烦，甲方不缺钱，但如果有了巨大的经济回报，也希望可以分享成果。

原文链接：http://www.datayuan.cn/article/9537.htm

来源：数据猿