作者：中联科创特约嘉宾尹智
英剧黑镜第3季第1集，描述了一个评分的社会，每一个人都有一个评分，能够根据每一个人的几乎每一个行为，以及他人对行为的评价，动态发生变化。这个评分会影响到人生活的方方面面，甚至别人对自己的看法，很大程度上就基于这个评分。所以处在这个网络的人类，无一不拼命的用评分系统鼓励的行为标准塑造自己，期望获得其它高评分的人好的评价，点赞。
当然把人所有的行为都量化评估，并作为唯一评价这个人的依据，是很有一点夸张。不过这个思路，在5G，物联网和大数据成熟期到来的时候，确很有值得借鉴的地方。人应该被自己的行为所定义，这个其实是自古以来的共识，不过近代之前，信息处理和鉴证技术一直没有什么重大进展，除了生老病死，婚丧嫁娶，商贸中举这类事，一般人绝大多数行为是没什么真实记录，行为数据的颗粒度实在是太大，而且作假也不难，很多杀人犯都可以伪造个身份换个地方重启人生，反正数据也不通，即使这样，基于品行的评估体系还是一直被使用，科举之前唯一的社会晋升机制，九品中正制，就是这类，只不过基于的不是严格的数据，而是民间的口碑。但信息时代，尤其是移动互联网时代到来之后，情况就开始变得根本上不太一样了，因为数据采集处理发布，有了一类自动化全天候的机制和工具，电脑和互联网。一个人在网上待的时间越多，这种行为数据集就越完整，颗粒度就会越细，评价也就越精确。蚂蚁金服就是依据网络电商行为给个体信用打分，这已经类似于古代的举荐人的角色。
而5G，物联网和大数据/人工智能技术和应用的成熟，会将这种机制推向更高的一个层次。我觉得，至少有几个方面，基于行为的应用情景，会有大的飞跃:
第一当然还是个人信用应用。蚂蚁金服固然做得还不错，但其数据维度还是过于单一，很多人不在阿里系电商里活跃，这并不代表他们的个人信用，甚至金融信用不好。很多线下的涉及信用的行为数据并没有被采集，更没有被整合到个体信用档案中，在不久的未来，我觉得个人的金融信贷数据，细到每一个分期贷款和还款，会跟交通违章数据一样，实时整合到个体的信用档案中。这样做的好处，自然是让信用好的人，愿意披露更多数据的人获得更多的认可和便利。现在的大数据和人工智能技术，已经可以很方便的获取这样的数据，也可以很有效地识别那些只愿意披露利好自己的数据，而隐藏不利数据的行为。
第二是营销领域。前面我有篇文章聊过，营销的理想境界，是在不显著增加营销成本的前提下，通过一切可以使用的渠道，利用一切可以利用的营销力量，鼓励一切可为自己营销的行为。在5G时代，每一个不同形象，不同传播影响力的人的每一条自媒体内容，每一个自拍，每一次转发,每一个评价点赞，都可以被精准捕捉和处理，并结合个体的影响力评分加以奖励和强化。而对比以往的激励机制，粒度大到一次销售转化（佣金），参考因素少到基本只考虑成交额，未来的行为的正向反馈机制会如此精准，人们会在每一次行为后都会发现其效果。同时，强大的社交应用和5G网络，使每一个人都可以变成一个媒体，每一个个体都可以创造，转播，传输原本只有专业媒体可以处理的内容（实时高清，VR，3D,）。
另一个营销领域的应用是UB（User based）的销售（我觉得更精确说应该是Activity Based）。目前能看到的一个典型例子，就是UBI, 基于用户行为的保险。有的车险公司已经可以根据车联网的数据，动态的制定客户的车险保费，目前参考的数据维度和颗粒度还很粗，仅仅是类似于急刹车次数，开夜车的次数，与前车的距离这样几个参数，但已经是可以开始识别有好驾驶习惯，低出险风险的客户了，而未来随着采集数据分析精度越来越细，我们的车险可能不再是按年买，甚至不是按季度买，可能会根据我们的驾驶行为，按月按星期来调整和支付。我个人觉得基于行为的定价（UBP）和产品提供(UBO)，在服务行业，尤其是会员式服务，自助餐等资源共享型行业，会大有作为。以后购买服务和非独占式产品的定价方式，会大量基于销售对象的历史/实时使用行为和习惯，而不是传统上的成本+利润，这不仅有利于减少资源浪费，也有利于形成客户良好的使用习惯。
—— 仅代表尹智个人观点 Ken's personal view only
