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最神秘的大数据公司Palantir(三)

| 作者 何明科 关注 1 他的粉丝 发布于 2016年4月21日. 估计阅读时间: 8 分钟 | AICon 关注机器学习、计算机视觉、NLP、自动驾驶等20+AI热点技术和最新落地成功案例。

(前两集写了Palantir的创始人及公司情况,下面该介绍产品了,也就是最难的部分。使用和理解Palantir产品的人,应该比Bloomberg还要少。所以本篇将抛弃那些看似炫酷的界面和生硬的算法,准备通过讲故事的方式来介绍Palantir的产品。)

Palantir旗下有两大核心产品支柱,Palantir Gotham平台和Palantir Metropolis平台,前者主要用于国防安全领域,后者更偏重于金融领域的应用。购买Palantir软件大概需要花费500万-1000万美元,而且还有20%的预付款,剩余部分在用户满意后结清,其官方号称至今没有一套软件因为质量问题被退回。

产品的名字来源也颇有些魔幻色彩。Metropolis来自于《超人》漫画,是超人生活城市的名字。而Gotham来自于《蝙蝠侠》漫画,是蝙蝠侠生活城市的名字,其实常常也被当做是纽约的别称。

Palantir最为人津津乐道的案例有两个,一是此前美国政府追捕本拉登行动中,Palantir扮演了重要的情报分析的角色;二是Palantir协助多家银行追回了纳斯达克前主席麦道夫Bernie Madoff所隐藏起来的数十亿美元巨款。下面摘抄另外一些案例供大家享用。

用途1:病毒传染及控制(公共卫生领域)

这是Palantir工作人员给出的虚拟案例。假设大肠杆菌疫情在底特律正在大肆蔓延(举例的人知不知道,现在汽车城很衰落,曾经的繁华,因为失业和房价大跌,这里的政府已经破产快成为一座空城了)。虽然政府知道疫情爆发的大致时间,而且明确了消费者是在哪两家不同的连锁店购买肉制品的,除此以外,政府对具体日期和源头无从可知,因此无法进行隔离调查和控制。

这时候,如果使用Palantir,就可以让监管部门对这些数据进行分析和筛选,然后确认出这些地区哪些供应商的商品染上了病毒,最终将这些出售过“毒肉”的连锁商店进行隔离。这让我想起了2003年北京非典时候在清华使用的“狗牌”,我大清工科男早在13年就实现了Palantir的大数据功能。一旦某个同学疑似了非典,和ta在某一个澡堂/宿舍楼/食堂进行吃喝拉撒的同学,按狗牌颜色进行分级别的隔离封闭。

用途2:无处不在的监视(公共设施领域)

Palantir通过与美国警察合作,能够将遍布在城市及乡镇各处以及警车上的摄像头拍下的照片及视频入库存储,并提取出一些核心信息,比如:车牌号码、人脸及体态等等。在需要的时候进行查找。下图中的这位胖蜀黍一次偶然的机会通过正规程序,提交了自己的车牌号码查询自己的相关信息,结果警察返回了他在最近一年内城市各处的驾车图片。

看起来很爽的同时,这位胖蜀黍也惊悚了。如果在这些图片里出现一些不该出现的信息,特别是涉及到儿童的敏感信息(加拿大海关查中国人的微信表情,就应该理解国外社会对于这个有多在乎),是不是就不太好了呢?以后最有杀伤力的一句话就是,“哎哟,还不错哟,我在Palantir上见过你”。

用途3:军队的暖宝宝(对外军事领域)

Palantir的软件已经被军方广泛采用,下图是美国陆军使用的Palantir用户界面。

Palantir已经被军方广泛运用于分析和预测伊拉克及阿富汗等敏感区域可能存在的炸弹以及地雷位置,或者帮助美军在巴格达选择一条被袭概率最小的路径,或者(如下图所示)分析也门和索马里之间的亚丁湾存在海盗的热点图。而这些分析都是整合了美军(陆海空及海军陆战队)等多方原本孤立而没有联系的数据,通过大数据的分析,在数据之间建立起连续,而最终获得想要的结果。

不过有时候分析只是案头工作,关键还是要靠实力。去年3月份在亚丁湾的撤侨,我军虽然没有Palantir,但是撤侨还是比美军给力。有军舰护航,自然也不用绕着海盗走了。

用途4:商业助手(商业金融领域)

JPMorgan作为顶级投行和商行,需要大量的数据,不仅是提供给自己的客户,而且自身也在需要在交易中或者放贷中根据数据做判断。所以JPMorgan对于外部数据的获取是饥渴的:非农劳动力的供给和招聘状况,零售业状况,房产价格,消费者的信用卡逾期情况……在使用Palantir以前,这些数据都是从各个分散的外部渠道买来,而且互相之间很难联通。

然而在使用Palantir的软件之后,很快就把这些数据无缝得整合在一起,而且还能发现这些数据之间的关联性。一位 JPMorgan 的前苦逼IT员工曾透露,他们每天都需要导入 TB 级的数据到 Palantir。这套系统已经能够帮助公司每年节约了数亿美元不必要的损失,这些原来经常发生的损失包括:抵押房产的不当处理,黑客和欺诈交易,通过房产抵押你来套现等等。

下图是Palantir Metroplis的界面,主要供商业客户使用。随着金融客户的增多,Palantir还推出了Palantir Capital Markets,专门解决金融市场上的各类数据需求。

用途5:复仇利器(公共安全领域)

2011年2月15日,美国海关的一名年仅32岁的情报人员Jaime Zapata,在墨西哥的一条高速公路上被一群毒贩射杀。尽管他开着防弹的SUV并且亮明了自己外交官的身份,但是15名手持自动来福枪的毒贩依然果断开枪。与Zapata同行的另一位探员Victor Ávila幸免于难,逃回华盛顿。美国禁毒署(U. S. Drug Enforcement Administration,DEA) 极度震惊,勃然大怒,誓死要报仇雪恨。然后却无从下手,当时毒贩手脚麻利,留下的证据太少。

他们很快求助了Palantir,并展开了名为Operation Fallen Hero的行动。利用Palantir,在浩瀚的人物、地点以及事件等等元素中间建立复杂的关系链。同时Palantir还吸纳入联邦探员们额外的信息:大毒枭们及他们的马仔们,他们各自的融资渠道以及运毒路线。另外,Palantir还整合了其余的监控信息:银行流水、路边的监控路线、无人机拍摄的视频、线人笔录以及通讯记录等等。这些复杂而孤立的信息,被整合到Palantir的一个完整系统中,进行复杂的分析。

最后的结果令人震惊,Palantir理清了关键人物以及关键组织的关系,并确定了主要嫌疑犯。最后结果是美帝通过跨境执法,侵入到墨西哥及南美多国,缴获了半吨左右的可卡因、30公斤的冰毒以及近300件武器,最终还逮捕了676名毒贩,包括暗杀联邦探员的大部分毒贩。

本文转载自:数据冰山,已获授权。在作者允许的情况下进行了少许调整。

作者简介

何明科,毕业于清华大学汽车工程系及斯坦福大学工商管理学院(MBA),曾服务于BCG和软银赛富等金融机构,曾在美国Mellon Capital担任Trading Analyst从事Trading Cost定量研究。写过书翻译过书,《体验宝马Driven》、《感悟福特》等;做过投资做过互联网产品;目前专注于数据和互联网产品中。


感谢杜小芳对本文的审校。

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