“每一个经纬度所对应的地址、每一个地址所对应的建筑物，都传递着重要信息，让这些信息真实、实时、有效，从而为各行业领域创造更多价值，是我们一直以来的使命和追求。秉承匠人精神，以严谨的态度将房产估值做到实时、精准并具有公信力，不断积累以地理位置为基础的大数据，真正实现‘发现地址价值，让数据为大众服务’的愿景，预见中国大数据发展的春天。”

——张效海

张效海先生从硅谷回国，于2006年创建中国首家第三方线上房产估值平台——房价网（www.fangjia.com）。当时国外在这一领域已十分成熟，并已开始为各行业提供与房产相关的大数据服务。而在国内，无论房产交易还是金融等行业都存在房产信息不对称、数据不透明等问题，还没有能够提供客观真实房产信息的中立平台，房价网的出现可谓率先弥补了这一领域空白。

房价网的创立并非偶然之举，美国University of Florida计算机硕士学位出身的张效海先生，曾就职阿里巴巴和美国Healtheon / WebMD等著名互联网公司，从事技术管理和开发工作。归国前，作为美国倍多科技有限公司中国区总经理，他一手创建其在中国的研发中心，并推动XML数据库产品成功进入中国市场。多年对互联网海量数据处理、交换、分析的深入研究及应用推广经验，让张效海先生敏锐洞察到国内经济发展的需求和巨大的市场前景。

事实也证明，他的决策是完全正确的。作为推动房产大数据在中国广泛应用的先驱者，房价网而今在这条路上已整整走过十个年头，始终坚持将“基于地理位置的大数据服务”全方位推广运用到各行业领域，成果卓著。秉承“发现地址价值”的创业初衷，通过不断的数据积累和技术创新，房价网成功建立中国领先的房产大数据库（CPDB），目前已覆盖全国366个城市和地区，拥有77万小区动态数据信息，服务业务涉及风险管理、反欺诈，以及商业选址、精准营销等多个方面，广泛应用于银行、互联网金融、征信、商业连锁等行业领域，成为国内第一的房产大数据服务商，已成功为国家统计局、中国农业银行、阿里巴巴、Experian、平安集团等政府机构和知名企业提供有价值的数据服务。

关于人工智能（Artificial Intelligence，以下简称AI）技术与大数据

Q: 对于AI这种尖端科技产物的出现，并走进大众视野，您如何看？

张效海：AI技术是计算机科学的一个分支，1956年这一概念被首次明确提出。我大学考研时，中国某些高校已设立这项专业。这项计算科学分支多年来经历很多起起落落。2012年风投资本开始关注，仅5年时间就投入200亿美金。而让普通大众真正了解这项技术，始于2016年Alpha Go 4：1战胜韩国冠军李世石的围棋界人机大战。而后Alpha Go的升级版Master，又以60：0击败一众世界顶尖围棋高手，包括聂卫平老师。Alpha Go的出现，可谓AI技术发展的一个里程碑。围棋是挑战人类智商极限的一种游戏，而这场人机大战传递的信息也表明：机器智商在这一领域已超越人类。

Q: AI这项技术是基于什么发展起来的，它的起点是什么？

张效海：作为对人脑的模仿和延伸，AI这种理论与技术多年以前就有了，之所以到今天才到爆发时机，正是前几年大数据技术的迅猛发展，让AI真正走进我们的生活。可以说，AI是大数据技术的高级阶段，而大数据是AI的起点。

Q: 大数据的发展与应用过程是怎样的，与AI存在怎样的具体联系？

张效海：大数据最初阶段是数据采集，这是所有智能分析的基础。这一阶段工作非常繁琐并富有挑战，关键是要对相关数据进行采集、筛选、存储等处理，为下步工作准备。对准备好的数据最简单的处理是分类，各种类别数据可用于不同目的的查询，初步满足一些简单的商用需求。分类后的数据量还是非常大，为让人脑更容易理解，需要把数据以图形化方式展示出来，即数据可视化。目前很多商业智能（Business Intelligence ，简称BI）系统就属于这个级别。

大量的数据若只做单维度查询和分析，价值很有限，但如果系统能找出不同维度数据的相关性，才更有意义，而这就是数据的关联分析。再进一步，对某一特定目标，用各种维度数据进行分析和评分，从而做出特定意义的判断。这种数据应用，就是金融行业中的征信评分和用户肖像。数据反映的是已知事实，而通过对历史数据分析，我们可以推断未来可能发生的事情，比如判断房产、股票市场走势，这就是数据的预测分析，在金融市场的智能投顾系统，就有这种数据技术的应用。

接下来就是人工智能中的重要技术——机器学习。这一级别的数据处理，主要是使用大量样本数据输入和相应的输出结果，让机器自动产生模型，寻找并模拟其中蕴含的规律，当有新数据输入，即可用机器产生的模型进行处理并输出结果。但前提是训练模型的数据要足够大和精确，否则就相当于无米之炊。

所以，大数据技术在各阶段的发展和应用其实都是在满足不同级别的智能化需求。当智能化需求实现从量到质的飞跃，相应的技术就过渡到了AI。所以我们说一家持续发展的大数据公司，必将成为所处行业的AI公司。

关于AI技术与房产大数据、金融行业

AI技术与房地产市场的关系

张效海：我始终认为AI在房产领域是大有可为的。房产是一个比证券市场大得多的交易市场。任何一个交易市场，最重要的信息必然是交易价格。但从现状看，中国房产市场存在很多特殊性，一是地域分布广，各地情况不同，既有怎么调控也下不来的一线城市房价，也有房子造好后无人居住的鬼城；二是各市场相关数据非常分散，政府、中介、开发商、媒体等各自只掌握部分信息，都不完整全面。

而房价网十年以来，实际上就是在整合各方的数据，以建立一个能够全面反应房产市场的数字化空间，而通过对这个数字化空间的信息加工和分析，为各行各业，尤其是金融行业提供有价值的服务。

AI技术基于房产大数据领域的应用

张效海：我认为AI的本质是：自动发现数据中蕴含的规律。各种AI算法，包括机器学习和深度学习都是相对标准的，但关键是否有合适的数据来训练。Alpha Go在这方面有先天的优势，那就是有史以来所有的棋谱都可以是它的训练样本。类似的道理，任何要用AI技术来解决房产及与之相关行业领域问题的公司，都必须要有房产大数据的积累。

在这方面，房价网十年来积累了海量的房产数据，足以支持AI的算法需求，也是最有条件来推进这方面应用的企业。而这些AI的应用，目前在金融行业方面尤为突出，因为房产的金融属性在每个国家都是非常明显的。

AI技术基于房产大数据的应用对金融行业的积极影响

张效海：金融行业是最先受到AI技术冲击的行业，它的应用如雨后春笋，越来越多。在国外，高盛部署了AI交易平台Kensho，其纽约交易员从2000年的600人缩减到而今的2人。这样的交易平台可以用AI产生几万个虚拟交易员，让这几万个交易员用不同的风格在虚拟市场上交易，再从这几万个虚拟交易员的交易结果中发现有效的交易方法，然后汇集这些交易方法成为一个超级强大的虚拟AI交易员。这个交易员的能力是远超人类的，但所有这一切都是系统自动完成，不需要人的介入。另一个应用就是采用AI技术来帮助客户投资，全称为“智能投资顾问”，简称“智能投顾”。招商银行是第一家推出智能投顾服务的银行，大家在它的网点，有时可以看到“摩羯智投”的介绍，就是他们的AI产品。

而AI基于房产大数据在金融领域的应用，我们可以设想有一个智能系统，能让信贷产品渗透到各种应用场景，场景中的客户只会看到自己需要的产品介绍；实时评估客户申请的风险级别，并为客户量身定制服务；跟踪贷后客户和押品的变化，及时预警并提出处理建议；监控宏观市场的变化以调整各项风控策略和系数。设定各种参数后，系统可以全程自动化运营，金融机构只要关心运营的结果并对系统适当调整就可。这样的系统有可能实现吗？

我们认为这是一定会实现的，因为大数据和AI技术正在推动信贷行业朝这个方向发展，房价网也已在这方面迈出了实质性的一步。比如今年4月全新上线的PDS（Property Data Service）——不动产大数据服务平台，就是房价网基于房产大数据，自主研发的一款帮助金融信贷企业从源头资产分类、获客转换，到贷前、贷中、贷后服务各业务环节，进行一站式资产管理的专项智能服务平台。针对抵押贷款业务，从精准获客、贷前分析、贷后管理到二次营销，以及抵押资产和申请人的征信情况，房价网都在PDS服务功能上进行了专门设计，能够为资产管理全流程提供全方位的大数据解决方案，可大幅降低金融信贷企业的风控成本和风险。此外，基于房价网的智能化大数据分析模型，PDS还可以根据各指标重要波动、交易结构、信用缓释，给出各指标的权重，并结合周边动态数据的展现对资产进行即时评分评级，从而为金融信贷企业提供灵活易用的不动产抵押贷款整体数据解决方案。我们希望通过这样数据和技术，进一步推动和优化传统金融业的发展，为信贷业务全流程提供更有效解决方案。

房产大数据与金融风险管控

Q: 您认为哪种数据才是真正有价值的数据，比如针对金融行业难点——风险管控而言？

张效海：风险管控是金融行业中除链接、匹配外，另一件非常重要的事情。如何用大数据来评估风险，首先需要明确数据的质量，而非数据的数量。在形形色色的大数据中，有很多数据跟金融不相关，比如个人微信帐号，有多少好友，发了多少信息等，这些数据分析不出金融机构到底应该向这个人贷多少钱。那么什么样的数据是高质量有价值的数据？比如房价网基于地理位置的房产大数据就非常有价值：任意输入中国一个地址，这个地址、这个小区、这套房产的市场价格是多少，曾被买卖转手过几次，每次交易价格是多少，以及与这套房产一系列相关的信息，我们都可以实时给出精准的数据。如果这个人住在一套房子里，这套房子市值2500万，而且我们知道他是房产的所有者，那么这样的数据和金融就有极大的相关性，这就是高质量且有价值的数据。

Q: 房价网基于房产大数据在风险管控领域的具体服务应用情况是怎样的？

张效海：互联网金融的准入门槛较传统金融要低，也没有相关的资质要求、行业规定，在风险管控方面过于粗放。传统的金融行业虽然连接跟匹配没有互联网金融做的那么好，但在风险管控方面却是非常谨慎的。而房价网的房产大数据在传统金融行业的应用非常广泛，贯穿抵押贷款的贷前、贷中、贷后各个环节，解决银行在押品实时估值、内评系统数据支持、地址标准化、贷后批量押品的自动化评估和分析、压力测试等各种需求。同时，这些房产数据还可以为咨询公司、征信机构、系统供应商、催收机构等行业提供帮助，用房产大数据协助这些企业更好地为金融行业提供风险控制服务。在提供风险管控服务的同时，目前房价网已将基于房产大数据的智能系统服务进一步延伸至精准营销、资产管理、服务推送等多种场景。

关于房价网

Q: 作为国内房产大数据领域的先驱，房价网目前的发展情况是怎样的？

张效海：很多人知道房价网，是从查房价开始的。过去十年，有超过1亿套房产在房价网进行免费估值。相对于一般房产交易类网站给出挂牌价忽高忽低的情况，房价网所给出的实时房产估价非常接近市场真实情况，这主要得益于房价网背后强大的房产大数据库及成熟的大数据分析系统。不仅可为普通消费者实时评估房价，房价网更是推动房产大数据在国内应用的先行者。现已成功为各大银行、互联网金融、征信、电子商务等各领域提供强而有力的大数据支持与服务，积累了丰富的经验。当然除了金融行业，我们还在为国家统计局、经信委等政府机构提供宏观研究所需的房产大数据统计等支持和服务，时效性强、精确度高的房产大数据服务受到政府机构的广泛认可。同时，我们也在为房产相关的税务核准提供参考依据，与税务系统的相关合作即将进入国家试点项目。

依托强大的数据体系和专业团队，房价网实现了市场信息高覆盖率，在房源采集、基础数据更新、价格实时变动等环节能够做到多重审核，为顾客提供实时、真实、有效房产价值信息，真正维护顾客利益。这其实取决于我们哲学、策略与高作业效率的系统计算结果。就如同统计上基于庞大的样本库，最终得到的房产数据画像也更接近实际，更具说服力。

基于广泛而核心的资产大数据，房价网已成功搭建起一张庞大的关系网。目前，房价网的房产大数据库已覆盖全国366个城市、3228个区域，涉及6亿多套样本信息，成为中国目前数据覆盖最全、覆盖范围最广、精度最高的房产大数据服务商。我们运用自身专利的科学算法与数学模型搭建，通过不断完成对海量数据的反复验证和系统比对，能够实现对每个房产样本的多维度认知，力求发现“每个地址的真实价值”，并使之在更多应用场景发挥作用。我们的目标是“为全国每一套房产建立一个档案”并随时跟踪价格变化，从而建立起一个能够全面反应房产市场的数字化空间，并通过对这个数字化空间的信息加工和分析，为各行业特别是金融行业提供有价值的服务。