王漢生教授說，最理想的額外收入應該是新興市場。比如我們放假開車出去玩的時候，會遇到堵車。這時候能不能出乙個堵車險？每堵1分鐘，保險公司賠你1塊錢，補償一下你鬱悶的心情。傳統保險公司之所以不做，是因為沒辦法實時監控一輛車的狀態，不知道有沒有堵車，更不知道堵了多久。但現在有了車聯網資料，這種監控就有可能實現。這就是車聯網資料帶來的價值。
所以，如果資料分析可以節省支出，這件事更靠譜，更加可以預期。就拿中國的製造業來說，不管是生產汽車還是電腦，體量都很巨大。這些裝置上的每個功能都是必須的嗎？電腦上真的需要那麼多usb介面嗎？過去我們很難下判斷，因為不知道使用者是怎麼使用這個裝置的。但是今天有了物聯網之後，這樣的資料分析就有可能變成現實，這就是物聯網資料的商業價值所在。
那有了收入、支出、風險這三方面是不是就足夠了呢？還不夠，你還需要乙個可以量化的參照系。舉個例子，你給客戶做了乙個客戶流失預警模型，準確度75%，其實挺靠譜的，但對方一直不滿意，覺得你怎麼連90%的準確度都做不到。原因就在於，客戶對**準確度缺少參照，沒有乙個合理的預期。所以，這時候，你要給他乙個參照系，讓客戶明白，在沒有你的情況下，他自己能做到多少。可能在你到來之前，客戶自己是有流失預警得分的，這個得分一般都不會太高，你可以幫他評測一下。評測之後，你和客戶的交流就很容易了，你可以說，之前這邊的精度是65%，已經挺好了，但現在咱們雙方共同努力，把這個精度提高到了75%，幫咱們公司節省了不少不必要的支出。這麼做之所以有說服力，就是因為有了乙個可量化的參照系。
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