阿里研究院 – 蜗牛派

数据大治理-毕马威+阿里研究院

蜗牛派 — Mon, 27 Jul 2020 03:21:30 +0000

报告简介：

近年来，我国数据生产力继续保持高速发展，在技术突破、产业创新、引领传统产业转型等多个领域，都实现了显著突破。国家政策对此也给予了大力支持。2019年，十九届四中全会首次将数据与劳动、资本、土地、知识、技术、管理等生产要素并列。2020年又进一步地提出了要“加快培育数据要素市场”。

数据生产力的快速发展，呼唤相应的数据治理体系不断创新。事实上，作为数字时代一个重要的全球性议题，数据治理已经成为法学、经济学等研究的重大议题，各国政府、企业等也都在积极探索相关的治理体系。为进一步梳理和研究数据治理领域的现状与趋势，7月23日，毕马威联合阿里研究院发布了《数据大治理》研究报告，对数据治理领域做了初步探索。

数字经济的发展离不开有效的数据治理，如何治理日趋复杂的数据生态系统，确保在发挥数据潜力的基础上恰当地管理其风险，已经成为全球范围内的一大挑战。传统的监管政策更多地是政府单方面的管理，而数据领域的复杂性，则需要多主体的协同参与，也即本报告提出的“数据大治理”。

毕马威中国首席经济学家康勇指出，“数据大治理”强调多元化参与，不仅包括政府数据治理，也包括企业自律和消费者个人信息保护意识提高等。政府、企业、公众三方协同配合，共同挖掘数据的价值。“数据大治理”的概念扩充了传统意义上的数据治理的内涵，将传统意义上企业端的数据治理上升到了社会层面，追求在保护个人隐私和数据安全、挖掘数据价值、促进数字经济发展的多重目标之间达到平衡，进而实现社会效益的最大化和可持续发展。

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2020阿里农产品电商报告-阿里研究院

蜗牛派 — Wed, 22 Jul 2020 08:32:54 +0000

报告简介：

7月14日，阿里研究院、浙江大学中国农村发展研究院联合发布《2020阿里农产品电商报告》，报告显示，2019年，阿里平台农产品交易额为2000亿元，稳居全国最大农产品上行电商平台。2020年疫情期间，截至4月25日，淘宝、天猫平台累计为全国农民售出超过25万吨滞销农产品。

报告指出，未来五年是数字农业发展的窗口期和机遇期，阿里作为国内最大的农产品电商综合平台，积极打造数字农业新基建，在数字化生产、物流、营销、金融等方面全面发力，积极探索数字农业新业态，助力中国由农业大国向数字农业大国转变，让天下没有难做的农业。我们将报告相关内容分期进行刊发解读。敬请关注。

2019年阿里平台农产品交易额为2000亿元，稳居全国最大农产品上行电商平台。农业农村部《全国县域数字农业农村电子商务发展报告》综合数据显示，2018年天猫、淘宝占全国县域农产品市场份额约75%，为农产品上行主渠道；2019年全国县域农产品网络零售额为2693.1亿元，阿里平台市场份额占比遥遥领先。

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2020粤港澳数字大湾区融合创新发展报告-阿里研究院

蜗牛派 — Thu, 21 May 2020 02:15:14 +0000

报告简介：

粤港澳大湾区“9+2”城市的协调协同发展，正处在以自上而下的制度创新与自下而上的技术创新相结合发展的关键阶段。在数字经济的推动下，粤港澳大湾区的人流、物流、资金流和信息流等资源要素呈现加速流动的趋势。
以信息技术产业为重要支撑，珠三角在人工智能、大数据、工业互联网、云计算等数字产业领域率先发展和不断突破。规模庞大的传统制造业转型升级释放出巨大需求潜力，为数字产业发展、数字技术进步创造了巨大的市场动力。同时，数字技术正广泛应用于生产生活的各个重点领域，珠三角正在培育和加速建立一体化的数字商业、数字产业、数字基础设施、数字社会、数字政府和数字科创体系。
以数字创新为主要引领和支撑的粤港澳大湾区经济体系正在加速形成，需着力提升粤港澳大湾区的数字商业基础设施，助力扩大内需与消费升级；打造“9+2”融合发展的数字产业集群，塑造数字驱动雁阵模式；打造世界级金融科技平台，提升跨境金融服务水平；加快智慧湾区建设，推动产业、城市、交通、物流的智能化；建设大数据公共服务云平台，推进互联网+政务创新。

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阿里巴巴旗下阿里研究院公布数字健康新基建大图

蜗牛派 — Wed, 20 May 2020 09:52:33 +0000

蜗牛派5月20日讯，阿里巴巴通过旗下智库阿里研究院发布了阿里大健康数字基建大图，系统梳理了阿里巴巴在医疗健康新基建的布局。

具体而言，阿里巴巴在医疗健康新基建的布局包括云计算、大数据、人工智能、物联网等构成的“底座”——数字技术基础设施；建立在该底座之上的，是行业应用基础平台。在上述两个层面的基础上，是阿里大健康的数字健康服务系统。这个系统不仅包括针对患者的互联网医疗、医药电商、在线医学科普平台、电子医保卡及电子健康档案等产品和服务；也包括针对行业的追溯系统、医疗人工智能、院内在线管理系统等；同时包括疫情期间助力政府构建的疫情应急管理系统。

阿里研究院-2020中国消费品牌发展报告

蜗牛派 — Mon, 11 May 2020 01:35:16 +0000

报告简介：

近年来中国品牌强势崛起，在第四个中国品牌日到来前夕，阿里研究院发布了《2020中国消费品牌发展报告》。阿里研究院副院长安筱鹏在线分享中国消费品牌发展趋势洞察，以及中国消费品牌先行者的成功经验和启示，为中国消费品牌发展提供参考与借鉴。

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阿里研究院：过去一年，中国人的购物车里超八成是国货

蜗牛派 — Sat, 09 May 2020 23:05:06 +0000

蜗牛派消息，阿里研究院发布的《2020中国消费品牌发展报告》显示：过去一年，中国人的购物车里装着的有八成都是国货。淘宝天猫数据还显示，90后的人均国货消费金额达到5307元，居第一。而在95后的购物车里，华为、小米和南极人更是取代了耐克、雅诗兰黛和苹果等国际大牌，成为他们的最爱。

此外，在过去的4个月里，天猫上新增了近500个开店以来累计销售超过1亿元的品牌，其中318个是中国品牌，占比超过了7成。疫情以来，近7成老字号开始尝试直播，带动成交额平均增长超800%。

阿里研究院：五一阿里零售平台夜间购物成交金额占比达39.8%

蜗牛派 — Fri, 08 May 2020 23:52:03 +0000

蜗牛派消息，阿里研究院发布《数字点亮夜经济（2019）》，报告显示，2019年，北京、西安等12个大中型城市消费夜化度为43%，其中，夜间餐饮消费占比近4成，夜间文娱消费占比近5成，夜间网购消费占比超4成。夜经济便利度为57%，其中，夜间餐饮商家活跃度为4成，夜间出行活跃度超9成，夜间商户支付活跃度近4成。2020年五一假期，阿里零售平台夜间购物成交金额占比达到39.8%，同比去年上涨3.9个百分点。饿了么平台夜间订单占比33.55%。高德全国路网平均夜间拥堵延时指数为白天的103.9%。

阿里研究院-从连接到赋能 “智能+”助力中国经济高质量发展

蜗牛派 — Fri, 27 Mar 2020 03:13:14 +0000

2019年政府工作报告,首次提出了“智能+”这一重要概念。

基于扎实调研和长期积累,阿里巴巴研究团队从技术大图、最佳实践、产业趋势等角度,对“智能+”进行了系统思考和深入研究。

主要内容?：四个方面:智能经济的经济学含义是什么;“智能+”如何驱动产业创新发展;“智能+”如何改善我们的工作与生活;“智能+”如何助益全球化和经济治理。

十个领域:智能经济概览、智能技术群大图、智能商业洞察;智能制造、智能零售、智慧农业、智能金融;智能化的工作与生活;经济全球化与未来治理。

核心观点? 驱动力:智能技术群的“核聚变”是第一驱动。

本质:在数据+算力+算法定义的世界中,通过数据赋能消费者和企业,推动工具革命和决策革命,优化资源配置效率。

目标:助力经济高质量发展。

我们的期望· 阿里巴巴商业操作系统,将引领数字经济的创新者走向“智能+”时代。

智能经济的未来激动人心,我们期待与各界朋友,共创共享关于未来的真知灼见!

德勤&中国国际商会、阿里研究院-进口普惠驱动消费升级–中国进口消费市场研究报告

蜗牛派 — Sun, 10 Nov 2019 01:26:54 +0000

在持续开放战略影响和强大内需的拉动下，中国消费市场正成为全球消费市场的一个重要的增长极。中国进口消费市场在科技驱动下迎来了模式创新，以跨境电商为代表的新进口模式使中国与全球各国的链接愈加紧密。近日，德勤中国研究中心联合中国国际商会与阿里研究院发布《进口普惠驱动消费升级–中国进口消费市场研究报告》，对中国进口消费市场进行了深入分析与研究，并为海外品牌进军中国消费市场提供参考。

德勤&阿里研究院：数据资产化之路——数据资产的估值与行业实践

蜗牛派 — Thu, 07 Nov 2019 03:22:03 +0000

数据的资产化
数据资产不完全符合会计准则中对于“资产”及“无形资产”的定义，因此，数据资产目前尚未体现在企业的财务报表上。但对于数据资产的确认和计量，从会计角度的讨论其实只是一个起点，这一研究议题更重要的价值指向还在于：如何从广义上认可数据的价值及其对企业价值的贡献。

数据的应用场景
数据的应用场景主要分为内部使用和外部商业化。

内部使用，也称业务数据化，主要指将企业运营产生的数据进行收集整理分析，用于服务自身经营决策、业务流程，从而提升公司盈利能力。

外部商业化，也称数据业务化，是指将数据整理分析后形成可以对外服务的数据商品，如芝麻信用和品牌数据银行等。

数据资产价值的影响因素
影响数据资产价值的因素主要从数据资产的收益和风险两个维度考虑。

数据资产的收益取决于数据资产的质量和数据资产的应用价值。数据资产质量价值的影响因素包含真实性、完整性、准确性、数据成本、安全性。数据资产应用价值的影响因素包含稀缺性、时效性、多维性、场景经济性。

数据资产的风险主要源自于所在商业环境的法律限制和道德约束，其对数据资产的价值有着从量变到质变的影响，在数据资产估值中应予以充分考虑。从实际效果来看，对于数据交易的限制性规定越多，交易双方的合规成本和安全成本自然也会相应提升，虽然作为附带效果，数据合规和数据安全产业会因此得到发展空间，但却可能从整体上对数据资产市场的发展造成重大影响，进而影响到数字经济的整体发展，应以发展和包容的理念去平衡考虑数据的价值创造与风险控制。

数据资产价值的评估方法
成本法、收益法、市场法——传统的三种评估方法在应用于数据资产估值时各具有适用性，但也都存在一定的局限性，目前尚未形成成熟的数据资产估值方法。逐步探索和推进特定领域或具体案例中数据资产的价值分析，将可能是未来一段时间内不断深化这一研究的可行之道。