本篇選自野村綜合研究所數字基礎開發(fā)部部門經理、高級研究員城田真琴先生近日在“大數據應用中日交流論壇”上所做的題為《日本的大數據應用環(huán)境和發(fā)展狀況》的演講。

本篇主要分為四點與大家分享：

一、日本大數據的發(fā)展狀況

2012到2014期間，大數據是當時非常流行的詞匯，之后被檢索的頻次開始呈現下降趨勢。

之后，人工智能被越來越受到關注，在2014年12月份，“人工智能”檢索次數首次超越了“大數據”檢索次數。

上圖是日本在1998年到2018年20年間部分相關法律的制定和大數據的實際運用案例。

“小松”系統是民間企業(yè)第一個開始運用大數據的例子。該系統早在1998年開始實行。在這20年間，“小松”系統仍是日本國內受人稱贊的例子。

“移動空間統計”應用是手機公司NTT于2013年10月推出的服務。

該應用基于基站數據可以精確推測某地區(qū)大致的手機用戶的數量，從而統計其相關數據，包括該地區(qū)人口分布統計和動態(tài)統計。

在車輛搭乘該系統后，可以了解到車輛的行駛情況。也可以了解到駕駛員的駕駛方式和駕駛偏好?，F在可以根據開車的行駛的距離去算具體的保險費的費率，也就是說，可以通過該系統計算出符合個人駕駛行為習慣的費率。

把線上線下的問題（網絡與現實）綜合地結合起來，大數據可能會發(fā)揮出更大效用。這樣，當本公司數據不夠用時，可以和其他大型網絡公司聯手，運用其他不同行業(yè)的數據，就如日本的積分卡和一些公司的會員卡制度所積累的數據，可能會使這些數據得到更大程度的使用。

有些專門從事大數據處理的公司，跟他們聯手，可以把這些數據的價值使用的更廣?，F在有很多這樣的企業(yè)，著重于大數據的開發(fā)和利用。

但是，當把數據移交給第三方公司時，卻有很多顧慮。當數據可能包含消費者信息，個人信息，這些必須通過想關持有人同意，否則無法移交其他公司進行開發(fā)利用。因此，在相關法律的限制下，有些日本企業(yè)中的人并不十分積極去使用第三方提供的數據。

在日本，乘鐵路是使用交通卡，而且交通卡都是實名制，其中包括個人的姓名，聯系方式及出生日期等。鐵路公司把乘客的乘車記錄交給第三方公司時，盡管對個人隱私做了消除處理，但消費者對此仍然不滿，并提起訴訟，日本國民對于個人隱私保護是特別在意。媒體對此也進行報道，鐵路公司停止該行為。這也成為法律修訂的契機。

日本某大型信息教育公司，委托第三方企業(yè)管理本公司的客戶信息。但第三方公司的員工以有償的方式把該客戶信息出售給其他企業(yè)。事件最終暴露，引起社會的廣泛關注。

上述事件在社會上引起反響，日本政府仍決心推進大數據的使用。

2013年6月份，日本宣布“創(chuàng)建世界最先進的IT國家宣言”。

如何平衡隱私保護和大數據應用，這是一個長期的課題。但是在日本，更多的是放在隱私保護方面，更重視隱私保護。而且作為企業(yè)，也擔心萬一在隱私保護上出點問題，有可能影響客戶的聲譽，所以企業(yè)在大數據的使用方面也是非常謹慎的。

二、《個人信息保護法》的修訂

《個人信息保護法》修改要點

首先關于個人信息在修訂之前，更多指的是名字、地址和出生年月日，這樣能夠識別特定相關個人的信息。但是實際上從企業(yè)的角度來說，像指紋、DNA，或者是虹膜，乃至電腦號碼，手機號碼等信息亦屬于個人信息的范疇。

除了匿名加工之后的信息之外，企業(yè)獲取的個人信息需獲本人的同意才能提供給第三方。匿名加工信息的做法，現在沒有統一的方式，要根據具體內容來定，比如有些把名字、地址、出生年月日或者把其他的刪掉即可，必須根據不同的個案予以思考。其概念的引入，意義重大。

《個人信息保護法》修訂中名冊企業(yè)治理對策

三、法律修訂后的大數據業(yè)務

把數據進行匿名化的處理，在不涉及法律的情況下，提供給第三方。擁有數據方和數據利用方之間形成了數據交換的平臺。這種數據交換平臺，它保證不會涉及到違法的問題，可以讓數據的利用方放心的使用數據交換平臺提供的數據。

“信息銀行”是一項新的業(yè)務。它的出現避免匿名加工信息所帶來對信息資源利用的破壞。信息銀行是通過尊重個人的意志方式來決定是不是提供個人信息，比如這家公司可以提供，那家公司就不提供。而且獲取信息的一方，會向用戶提供一定的報酬。

日本信用評價業(yè)務的先驅：J.Score

它和中國的芝麻信用是比較相近的，也許是參考芝麻信用的做法來推出的業(yè)務。它在銀行、電商獲取一些個人信息，利用AI對數據進行分析計算從而進行評級。提供信息的用戶可以從相關企業(yè)中獲得“AI評分獎勵”。

四、日本大數據應用面臨的課題

2013年，我們做了一個問卷調查，左邊是日本，右邊是美國。從中可以看出，日本的數據科學家，或者數據分析專家只有8%左右，而美國的企業(yè)卻有50%左右，現在已經有很大的差距。如今日本出現大數據熱潮和人工智能熱潮，很多企業(yè)都在致力于培養(yǎng)數據科學家，但是跟美國企業(yè)相比，仍然有比較大的差距。

日本企業(yè)高管，他們從傳統上來說一直不善于用數據來進行決策，更多的是重視直覺，或者是經驗。他們在猶豫不決時，就依靠自己的膽量進行決策。他們不擅長以數據為基礎進行決策，或者在企業(yè)的經營之中靈活的使用數據。

總結

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