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大数据是未来的新能源，但数据这个东西很奇妙，会越用越值钱，和我们原来的生产资料很不一样：比如说我们的钱用了一次就没了，不能再用第二次。

生产资料，比如原材料，铁矿等，用完以后也没有了。

但是，数据用完以后还有，而且不影响别人使用。

更重要的是，数据是我们自己产生的，不是别人给的。任何一个企业，都可以产生数据。

第二个是在大数据智能管理时代，商业模式会发生巨大的裂变，下图我用了一个乐高的图片来给大家演示。

大家在做生意的时候给客户提供一套产品组合，举个例子：大家卖蛋糕，遇到客户说，我不要一个蛋糕，我只要一小片，行不行？而且不仅要一小片，还专挑底层那片。这时你说：我只能卖一整个。

但是在数字时代，这就有可能实现，因为数字时代所有的都是数字化，数字化的优势是可以随意切割。

传统成功的商业模式很可能在数字化时代被你的竞争对手给肢解了，他只做其中的一小块，但是他做的比你好。

很多企业在数字化时代遇到了冲击，从而把原来的商业模式彻底给摧毁掉，因此企业要跟上这个时代的发展。

在大数据时代，从管理的角度来讲，可以把管理知识显性化和制度化。

为什么管理知识不能沉淀呢？

很多企业家都非常的困惑，但在现在，在数字化时代，在智能管理时代，其实是可以做到的。

因为在数字智能管理时代，用的是数据加算法加算力，是可以完全独立于任何一个人，完成组织知识的升华，对未来的影响很大。

2.小结：大数据时代的内在逻辑关系--新的商业模式和管理模式

大数据时代，形成了新的商业模式和管理模式，企业的创新会迭代得很快，因为要满足个性化产品和服务的需求，此时"即时创新"的概念就出来了，企业要跟上节奏，商场是非常激烈的战场，是不允许我们思考的。

那怎么样才能达到即时创新？需要大家有"开放/共享"这个概念，对企业家来说更是这样，要保持开放、保持共享的态度。

从业务性的角度来看，科技创新带来新的变化是大数据和机器学习，积极学习算法可以帮助企业做更好的决策，帮助人突破局限性。

在这个前提下，会产生新的商业模式和新的管理模式，因为智能管理只有在上面这些条件的基础上，才能做得更好。

这就是我们在各种场合鼓励企业家要朝智能管理转型的主要原因。

三、机器学习案例分享：

如何使用机器学习识别财务舞弊?

不管在哪个国家，财务造假都是一个比较棘手的问题，而且比较难预测到。

我在过去几年的时间里，做了个研究，如何用机器学习的办法识别财务造假。

在2020年我发表了一篇文章，发表后受到比较高的关注度，很多不同领域的人都很有兴趣，因为我的文章反映了当今数字化时代开放合作的典范。

首先，需要有不同的合作者，比如这篇文章有五位合作者，从商科来说，这已经是到达极限了，通常过去商科的合作者一般是一两个，五个合作者是不寻常的。

但是在智能化管理时代，五个合作者甚至到十个都有可能，另外我们还有三位计算机背景的专家教授，然后我们把这两批完全不同的专家融合在一个项目里，才能做出新算法预测财务。

接着，再从管理问题的角度来识别公司的财务造假。

我给大家摆了一组数据。这个数据是基于我文章里摘录的，我拿美国的上市公司来做分析。

比如，在美国的上市公司里面，每年被发现的财务造假的比例通常不超过1%。就比如说100家公司，有一家是会有财务造假，但只要有这么一家，就可能把所有人都累得够呛。

所以这也是我们尽量把这个蛀虫挖出来的原因。

过去我们识别财务造假都是基于经验和专家制定的规则。即使在现在，也有很多企业基于专家的规则和经验来识别。

但是，在未来我们要基于大数据，基于机器学习的算法，把专家的软知识换成工程化就是硬知识。