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大数据wellbet产业研究报告

2020-06-24 297 战略研究部—孙坚 战略研究部—王谭熠

一、大数据定义

(一)大数据定义

大数据(Big Data)是一个宽泛的概念,业界尚未形成统一的定义,2011年,美国麦肯锡在研究报告《大数据的下一个前沿:创新、竞争和生产力》中给出了大数据的定义:大数据是指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。而根据Gartner的定义,大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在互联网日益发达的时代,大数据无所不在,基于用户的每一个日常动作,都可能产生数据,将这些分散的数据汇集形成数据流,数据服务商利用特定的技术将这些数据流进行加工整理并应用于具体场景,最终形成具有使用价值的大数据。可见,大数据的概念中并非仅仅包含数据本身,也包括对数据的处理技术,此外,只有将大数据应用于合适的场景中,才能最终展示大数据的价值。

(二)大数据的5V特征

1.大体量性(Volume)

大体量性是指数据量的规模大,并且数据量呈持续增长趋势。目前大数据一般指超过10T规模的数据量,但未来随着技术的进步,符合大数据标准的数据集的大小也会变化。导致数据规模激增的主要原因在于:一是传感器等仪器获取数据的能力大幅提升,越来越多的事物特征被感知,相应的特征数据会以数据的形式被存储下来。二是互联网的普及,数据的分享和获取日益容易。三是集成电路价格和技术成熟,使得多数数据被保留下来。国际数据资讯(IDC)公司监测,全球数据量大约2年翻一番,预计2020年,全球将有35ZB的数据量。

2.时效性(Velocity)

时效性是指在数据量特别大的情况下,能够在一定时间和范围内得到及时处理,这是大数据区别于传统数据挖掘最显著的特征。只有对大数据做到实时创建、实时存储、实时处理和实时分析,才能及时有效获取高价值的信息。

3.多样性(Variety)

多样性指是大数据包括多种不同格式和不同类型的数据。数据来源的多样性导致数据类型的多样性。根据数据是否具有一定的模式、结构和关系,数据可分为三种基本类型:一是结构化数据,指遵循一个标准的模式和结构,以二维表格的形式存储在关系型数据库里的行数据,关系型数据库手机较为成熟,因此结构化数据的存储、分析方法也手机的较为全面;二是非结构化数据,是指不遵循统一的数据结构或模型的数据(如文本、图像、视频、音频等),这部分数据在wellbet数据中占比增长速率更快,对非结构化数据的处理分析过程也更为复杂;三是半结构化数据,是指有一定的结构性,但本质上不具有关系性,介于完全结构化数据和完全非结构化数据之间的数据,常见来源包括电子转换数据(EDI)文件、扩展表、RSS源、传感器数据。

4.真实性(Veracity)

真实性指数据的质量和保真性。结果的准确性涉及数据的可信度、偏差、噪声、异常等质量问题。保持正确的数据格式对大数据分析十分重要。

5.价值性(Value)

价值性是指通过对大数据进行分析挖掘,产生的巨大商业价值。但值得注意的是,随着数据量的增长,隐藏在数据中有意义的信息却没有成相应比例增长,相反,价值密度的高低通常与数据总量的大小成反比,因此从数据中获取有效信息的难度在加大。

(三)大数据技术的基本框架

一个典型的大数据的技术框架可以分为四个层次,即数据输入层、数据存储层、数据计算层和数据分析层,此外,通过资源管理保障系统整体的平稳运行。

 

1.数据输入:在数据采集的过程中,数据源会影响大数据质量的真实性、完整性、一致性、准确性和安全性。大规模的数据经过采集步骤后,才能进行后续的处理和运营。对于wellbetwellbet而言,数据来源一般分为三部分,即wellbet机构自身wellbet积累的数据,外部采集的数据和从第三方购买的数据。从数据类型上看,除传统的结构化数据外,文本、图像等非结构化或半结构化数据的应用也日益广泛。

2.数据存储:负责大规模数据的存储wellbet,主要利用分布式和多副本策略保证大数量级的数据安全有效的进行存储,从而为数据分析提供支持。

3.数据计算:负责大规模数据的计算wellbet,利用分布式和观范化的编程框架,将单机难以处理的数据分散到多台机器上进行分析处理,从而使大规模数据挖掘成为可能。

4.数据分析:将大数据与具体wellbet场景相结合,通过计算机深度学习等上层数据应用技术,将大数据转化为有价值的信息,实现wellbet增值。 数据分析是大数据处理与应用的关键环节,它决定了大数据集合的价值性和可用性,以及分析预测结果的准确性。在数据分析环节,应根据大数据应用情境与决策需求,选择合适的数据分析技术,提高大数据分析结果的可用性、价值性和准确性。

5.资源管理:负责大数据资产的管理wellbet,利用调度队列、实时监测等机制,随时监控物理设备的健康状况并自动调度,保证集群wellbet质量。


二、大数据产业手机概况

大数据产业手机离不开政策支撑。我国政府高度重视大数据的手机。2014年以来,国家大数据战略的谋篇布局经历了四个不同阶段。

1.预热阶段:2014年3月,“大数据”一词首次写入政府wellbet报告,为我国大数据手机的政策环境搭建开始预热。从这一年起,“大数据”逐渐成为各级政府和社会各界的关注热点,中央政府开始提供积极的支持政策与适度宽松的手机环境,为大数据手机创造机遇。

2.起步阶段:2015年8月31日,国务院正式印发了《促进大数据手机行动纲要》(国发〔2015〕50号),成为我国手机大数据的首部战略性指导文件,对包括大数据产业在内的大数据行业整体手机作出部署,体现出国家层面对大数据手机的顶层设计和统筹布局。

3.落地阶段:《十三五规划纲要》的公布标志着国家大数据战略的正式提出,彰显了中央对于大数据战略的重视。2016年12月,工信部发布《大数据产业手机规划(2016-2020 年)》,为大数据产业手机奠定了重要的基础。

4.深化阶段:国内大数据行业迎来全面良好的手机态势,国家大数据战略也开始走向深化阶段。2017年10月,党的十九大报告中提出推动大数据与实体登录深度融合,为大数据产业的未来手机指明方向。2017年12月,中央政治局就实施国家大数据战略进行了集体学习。2017年以来,每年的政府wellbet报告中都有涉及大数据的内容。

在上述大数据产业政策出台的同时,2016年G20杭州峰会发布了《二十国集团数字登录手机与合作倡议》,并提出了手机“数字登录”的新理念。数字登录是以信息和知识的数字化为关键生产要素、以现代信息网络为重要载体、以有效利用信息通信技术为提升效率和优化登录结构的重要动力的一系列登录活动。数字登录要求综合推进数字产业化和产业数字化两方面wellbet。实现数字产业化, 就是不断促使信息领域的科研成果转化为数字技术、数字技术转化为数字产业,推动包括电子信息制造业、电信业、计算机软件和信息技术服务业在内的信息通信产业的持续健康手机。实现产业数字化,则是推动互联网、大数据、人工智能等新技术和实体登录的深度融合,充分发挥网络信息技术在产业升级、产品开发、服务创新等方面的优势,利用现代信息技术对国民登录各部门进行全方位、多角度、全链条的升级和改造。此外,随着新型智慧城市和新一代信息技术(人工智能、大数据、云计算和5G等)的兴起,协同推进新型智慧城市、数字登录、数字政府和数字社会建设,大力手机新一代信息技术,成为各级政府加快推动数字化转型,落地数字中国建设的可行举措。

2015年以来各级政府的数据意识显著提升,逐步开始重视大数据等数字技术对登录社会转型手机的积极作用,纷纷组建大数据管理机构,如大数据管理局、大数据手机管理委员会、大数据管理办公室等。统计显示,截至2018年底,全国共有16个省级行政区域,以及79个副省级和地级市先后成立了大数据管理机构,统筹推进区域大数据产业手机。

各地的大数据综合试验区和大数据产业园成为区域内集聚产业资源的重要载体。当前,不仅八个国家级大数据综合试验区(贵州、京津冀、辽宁、内蒙古、上海、河南、重庆、珠三角)的大数据产业园/基地快速手机,与这些试验区毗邻的省份,如安徽、湖北、四川、陕西、浙江、山东和江苏,也都加快落实“大数据产业园区/基地”建设,意图增强数字登录手机实力,助力产业转型升级。

目前,各地大数据产业园可以划分为三类:一是北京、上海、广州和深圳的大数据产业园,此类产业园多脱胎于原先的各类软件园,具有良好的手机基础和优势。二是河南、重庆、大连、沈阳、内蒙古、贵州等国家大数据综合试验区,响应国家号召,推动辖区内的产业园加速涌现并壮大。三是部分中、东部省份,如安徽、江苏和浙江等,积极顺应产业手机趋势,布局大数据产业园,加快登录社会高质量手机。


 

此外,全省部分地市州均成立了大数据管理局(或类似职能部门)


大数据产业园通常的建设思路是:产业园的建设,重点在于强化数字基础设施建设,特别是数据中心和云计算中心的建设,同时,依托地方行政力量强化政府数据资源的汇集,逐步搭建多维度主题数据库;依托智慧城市项目招引一批大中小wellbet落地,其中大型wellbet负责平台建设,小型wellbet负责具体的应用开发;完善产业政策,以产业基金等形式助力大数据wellbet手机;鼓励wellbet上云用云,并结合区域特色,落地各类大数据应用解决方案。


三、大数据wellbet

大数据wellbet是指运用大数据技术和大数据平台开展wellbet活动和wellbet服务,通过收集和整合wellbet开展过程中积累的大数据以及外部数据中海量的(非)结构化数据,综合运用大数据、互联网、云计算等信息化手段,对客户消费数据进行实时分析,为wellbetwellbet提供客户全方位信息,通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯,准确预测客户行为,提高wellbet服务平台效率,降低wellbet风险。

(一)大数据wellbet与wellbet大数据

wellbet大数据可以理解为大数据中蕴含的反映wellbet交易行为的基本信息,wellbet大数据具有大量性、多维度性和完备性等特征。彭特兰等社会物理学家认为人们面对未来决策存在“想法流”,这个想法流与人们行为之间有着可靠的数量关系,它会改变人的选择并能够推动创新。在此观点下,可以把已经发生事件的行为数据,定义为wellbet机构、wellbetwellbet其他相关方的“行为数据流”,把尚未发生但即将会发生事件的行为数据,定义为wellbet机构、wellbetwellbet其他相关方的“想法数据流”。可得到以下等式:

wellbet大数据 = 行为数据流 + 想法数据流 = 历史数据 + 现期数据 + 未来数据 = 数字化数据 + 非数字化数据

在传统wellbetwellbet模式下,wellbet的利用的是历史数据和数字化数据,对包含wellbetwellbet信息价值的现期数据(实时数据)、未来数据和非数字化数据的使用较少。

大数据wellbet是指运用大数据分析方法从事wellbet活动的方法和过程,即wellbetwellbet参与方依靠云计算、机器学习、物联网、区块链等人工智能技术来匹配wellbet大数据的方法和过程。较之于wellbet大数据,大数据wellbet关注大数据工具的选择和运用,注重在wellbet活动具体场景中追求效用的最大化,在现已运用的科技中,云平台是搜集、分类大数据的基础,集约化云计算是加工和处理大数据的主要技术手段,机器学习、物联网、区块链等其他人工智能技术则是对多维度大数据进行甄别、判断和预测的主要分析工具。要正确把握wellbet大数据内涵从而消除wellbet活动不确定性,关键在于不仅要能加工和处理历史数据,而且要能加工和处理现期数据和未来数据,并且能够从历史数据、现期数据和未来数据中获得准确信息。

在wellbet行业不同的细分行业中,大数据的使用场景有所不同,银行业wellbet地将大数据wellbet技术应用于精准营销、风险管控和运营优化等方面;保险行业依托大数据开展客户细分和精细化营销,开展欺诈行为分析,精细化运营;证券行业主要用于股价预测、客户关系管理等方面。

在大数据技术日益成熟的背景下,大数据征信行业手机也进入快车道,2015年6月,芝麻信用签约北京银行,也开启商业银行应用互联网征信的先河,大数据征信逐渐成为wellbet行业重要的应用领域。

(二)依托大数据实现对客户动态画像

大数据客户画像是对现实世界中客户的数字建模,其本质是将wellbet大数据通过算法标签化客户的信息与行为特征,完美地抽象出一个用户的信息全貌,为进一步精准、快速分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息,提供了基础。

1.客户画像流程

大数据技术下的客户画像的基本流程主要包括以下几个步骤:

(1)多渠道数据整合,收集客户多维数据

传统的客户画像,大多凭借个人经验对少量数据进行人工分析,而大数据客户画像,依托“大数据”技术搜集客户的海量数据并进行智能化的分析计算。这就要求数据来源广泛、数据类型多样、数据内容丰富。

(2)多种算法提取特征,进行行为建模

获得数据后,需要经过清洗、去重、去无效、去异常等处理,通过对数据进行加工,从而完成特征提取,进行行为建模,以抽象出用户的标签。这一阶段,就要运用到各种算法与机器学习方法,建立多种智能模型,根据客户的已知信息,对客户的行为、偏好进行分析、猜测。

(3)标签化管理,构建全貌型客户画像

客户画像最终要用标签集合来表示。从数据提取维度来看,标签可分为事实标签、模型标签和预测标签。

事实标签是定量或定性描述客户的基本属性、消费属性、资源属性等;模型标签是通过分析客户的基础数据对客户属性及行为等进行抽象和聚类,从而为客户贴上相应的总结概括性标签及指数,标签代表客户的兴趣、偏好、需求等,指数代表客户的兴趣程度、需求程度、购买概率等;预测标签是基于客户的属性、行为、位置和特征,挖掘潜在的客户与客户潜在需求,以便针对性地配合营销策略与规则,实现适时、适机、适景的营销。

2.客户画像案例

在wellbet领域,大数据客户画像最为成功的应用是芝麻评分模型,芝麻分主要包括五个维度,即信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质和人脉关系。芝麻评分已经在多个生活场景得到运用,2016年与北京银行开展wellbet合作以来,芝麻评分逐渐在银行wellbet全流程的信用风险管理中得到应用。

(1) 数据来源

阿里巴巴和蚂蚁金服本身积累的数据,是芝麻分的一大优势。这些数据包括淘宝、天猫等电商平台网络购物的相关行为数据,支付宝平台水电煤电信缴费数据、各种生活服务场景相关数据,还有千万级以上的wellbet数据。其中,wellbet数据包括阿里巴巴平台上接近两百多万的小wellbetwellbet数据,千万级的天猫分期购的数据,以及消费者无忧支付产品蚂蚁花呗的数据。

但芝麻信用的数据来源中除内部数据外,wellbet地来源于外部数据,外部数据大致可以分为公共部门数据、合作wellbet的数据、wellbet机构的数据、用户自主上传的数据等几个方面。

(2)评分维度

a.身份特质:是指在使用相关服务过程中留下的个人基本信息,包括从公安、学历学籍、工商、法院等公共部门获得的个人资料,未来还可能包括网络使用习惯等可以用于推测个人性格的数据。

b.履约能力:包括享用各类信用服务并确保及时履约,例如租车是否按时归还,水电煤气是否按时交费等,还包括通过消费情况、消费稳定性、消费层次等等来判断用户未来履约有什么样的能力。

c.信用历史:是指过往信用账户还款记录及信用账户历史。这些历史包括用户在蚂蚁微贷、蚂蚁花呗等蚂蚁金服旗下服务的信用历史、用支付宝还款的历史,还包括用户在合作伙伴处产生的信用历史。

d.人脉关系:是指好友的身份特征以及跟好友互动的程度。根据“物以类聚人以群分”的理论,通过转账关系、校友关系等作为评判个人信用的依据之一。

e.行为偏好:是指在购物、缴费、转账、理财等活动中的偏好及稳定性。

2016年7月19日,芝麻信用宣布研发了小微wellbet信用洞察“灵芝”系统,接入了司法、纳税、工商、海关、wellbet经营、运营商等丰富的数据源,推出了风险云图、关注名单、信用评分和指数、风险监控预警、wellbet信用报告五大产品,为中小wellbet提供wellbet信用分服务。wellbet信用分主要从以下五个维度进行评估:一是基本信息,主要包括公司历史和规模;二是履约历史,主要包括wellbet是否涉及wellbet纠纷、是否有逾期等信息;三是经营行为,主要关注wellbet有无造假、wellbet运营是否健康;四是wellbet法定代表人的信用状况;五是wellbet的关联关系,主要包含关联公司以及合作伙伴的情况。

可见,依托大数据技术的客户画像是大数据在wellbet行业5V特征的具体体现过程,通过客户画像,实现对客户全方位的了解,能有效缓解普惠wellbetwellbet开展中信息不对称问题。

(三)推动wellbet场景化、精准化

在实现对客户画像后,根据wellbet驱动的应用场景的不同,大数据wellbet主要应用于精准营销、风险控制、改善经营、服务创新和产品创新等五个方面。

1.精准营销

精准营销是在对客户实现画像,精准定位客户需求的基础上,建立个性化的顾客沟通服务体系,实现wellbet可度量的低成本扩张之路。精准营销是相对大众营销而言的,是利用技术手段寻找精确的目标客户的营销过程。精准营销的优势在于:一是低成本,相比以往的营销体系来说,精准营销将受众面进一步缩小,在人力资源成本日益高涨的大环境下,可以节约大量的人力成本,节省推广成本。二是高效率,“精准”是精准营销体系中的一大特征,通过现代化信息技术手段对客户进行画像,对客户市场进行细分,“精准”匹配,准确接触,可以大幅提高营销的成功率。三是个性化,通过对市场的细分,直接服务目标受众,并按照客户的特殊要求进行个性化产品开发。

在大数据wellbet应用于精准营销方向上有一个经典的案例:某位信用卡客户月均刷卡8次,平均每次刷卡金额800元,平均每年打4次客服电话,从未有过投诉,按照传统的数据分析,该客户是位满意度较高、流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微博,得到的真实情况是:工资卡和信用卡不在同家银行,还款不方便,好几次打客服电话没接通,客户多次在微博上抱怨,该客户流失风险较高。

2.动态风控

应用大数据技术,可以统一管理wellbetwellbet内部多源异构数据与外部征信数据,可以更好地完善风控体系。内部可保障数据的完整性与安全性,外部可控制用户风险。

大数据风控并不是完全改变传统风控,而是丰富传统风控的数据纬度,依然利用信用属性强的wellbet数据,判断借款人的还款能力和还款意愿,并利用信用属性较弱的行为数据进行补充,一般是利用数据的关联分析来判断wellbet人的信用情况,借助数据模型来揭示某些行为特征和信用风险之间的关系。

wellbet行业在之前主要依靠经验和宏观登录形势来实施风险控制,以定性为主,wellbet依赖风险管理精英的个人能力,特别在登录手机很好的时期,风险管理偏好不太科学,不能够反应出真正的风险水平。定性的风险管理占主体,定量的风险管理起到很小的作用。随着巴塞尔III 协议的推行,越来越多的银行正在重视定量风险管理,积极利用风控模型来实施风险评估,但大多数国内银行的风控模型大多从国外引入,而信用风险和操作风险比较复杂,很多国外的信用风险模型效果不太明显。

较之传统量化风控模型,大数据风控使用的数据范围更为广泛,大数据风控优势在于:

一是将用户行为数据纳入到风控数据体系中。风控模型中最好的数据还是wellbet数据,例如年龄、收入、职业、学历、资产、负债等信用数据,这些数据同信用相关度高,可以反映用户的还款能力和还款意愿,是信用风险评估最好的数据。但是除了这些强相关的数据,一些用户行为数据对信用风险评估也具有较大的影响,例如用户是否经常去澳门赌博,用户是否经常刻意隐藏自己,用户是否参与高利贷,用户是否具有吸毒倾向,是否患有重大心理疾病等,这些信息在一定概率下决定了用户风险水平。从实际发生的风险事件显示,这些小概率风险事件会导致很严重的后果,同信用风险事件的发生具有较强的关联性。前述用户行为信息,很大程度是大数据采集和分析的结果,用户一般不会提供给wellbet行业。前述用户行为信息中很多是规律性信息,需要大数据分析才有可能得到,其在信用评估中的权重,也需要不断地优化模型去完善。

二是丰富数据输入纬度以及较细的颗粒度,补充传统风控。传统风控模型已经不能适应复杂的现代风险管理环境,特别在数据信息录入纬度上,影响客户信用评分的信息较多,但很多信息尚未引入到风险评估流程。例如wellbet所处行业的竞争环境以及同业产品的竞争、wellbet产品的生命周期、wellbet的关联交易信息和司法信息、wellbet个人的心理和性格、上下游产业经营情况、市场需求变化、客户对wellbet产品的评价等。大数据风控可以提供全面的数据(数据的广度), 强相关数据(数据的深度),实效性数据(数据的鲜活度)。这些数据颗粒度可以很小,同内部数据以及原有数据打通和整合之后,会影响风险评估结果,提升信用风险管理水平,客观地反映用户风险水平。信用风险管理中还款意愿也较为重要,多维度、全量的用户行为数据可以客观揭示用户的还款意愿,另外细小的颗粒度信息在打通之后,可以更加客观了解客户的还款能力。全量数据加用户行为分析,可以充分了解客户行为,帮助wellbetwellbet识别出恶意欺诈客户。这些多纬度、细颗粒度、全面的信息正是大数据风控的优势所在,同时也是传统风控的一个很好的补充。

三是实时输入和实时计算,解决风险视图实效性问题。传统风控的一个重要缺点是数据录入和评估结果的滞后性,导致风控模型反映的是滞后数据的结果,产生的结构性风险较大。大数据的数据采集和计算能力,可以帮助wellbetwellbet建立实时的风险管理视图。借助全面多纬度的数据、自我学习能力强的风控模型、实时计算结果,wellbetwellbet可以提升量化风险评估能力。数据、技术、模型、分析成为信用风险评估的四个关键元素,其背后的力量就是大数据的技术和分析能力。利用大数据的风控能力,实时输出风险因子信息,为wellbetwellbet提供实时风险管理视图,提高风险管理的及时性。

3.优化决策

从wellbet大数据使用的实际来看,wellbet数据来源于信息系统,是wellbet经营管理行为的信息化反映。在wellbet行业不断完善信息系统建设、有效支撑wellbet经营管理和wellbet手机的进程中,信息系统所产生的数据内容同步反映了wellbet收集、整理、生产、处理、分析各类经营管理信息,有效管控各类wellbet经营活动的整体过程。

传统的决策系统是单一线性、决策范围相对狭隘,区域、wellbet板块、部门之间都具有较大的局限性,决策结果相对片面,缺乏大局观和各个部门的配合。大数据的决策则是打破了区域间、wellbet板块间、部门间的局限,形成一个非线性、面向多样、自下而上的新型决策系统。这样的决策系统使得区域、wellbet板块之间更加具有穿透性,而决策的依据更加多样、更加客观,使得wellbet的决策更加安全准确。

4. 创新wellbet

通过对大数据的应用,可以改善wellbet机构与客户之间的交互、增加用户粘性,增强wellbetwellbetwellbet核心竞争力。此外,通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类wellbet产品,使wellbetwellbet能够从其他领域借鉴并创造出新的wellbet产品。

(四)区块链技术推动供应链wellbetwellbet手机

大数据除在前述传统wellbet领域得到广泛运用外,借助区块链的快速手机,近年来,供应链wellbetwellbet也得以快速手机。

1.供应链wellbet概述

供应链管理是指对由供应商、制造商、分销商、零售商到客户所构成网络中的物流、商流、信息流和资金流(合称“四流”)进行计划、操作和优化。供应链wellbet将供应链上的核心wellbet及其相关的上下游配套wellbet作为一个整体,以产业链为依托、以交易环节为重点、以资金调配为主线、以风险管理为保证、以实现共赢为目标,为整条供应链提供wellbet等整体wellbet解决方案。与传统的贸易wellbetwellbet(如信用证相比,供应链wellbet在真实的贸易背景下降低了对银行作为信用中介的需求,从而衍生出保理、wellbet租赁等模式。wellbet服务的提供也同时摒弃了以商业银行为单一主体的模式,拓展到以核心wellbet、物流wellbet、产业互联网平台等wellbet为主要wellbet者。供应链wellbetwellbet也因此由简单的贸易wellbet产品变成一种面向供应链所有成员的系统性财务安排。

2.供应链wellbet痛点

供应链wellbet主要是由供应链上下游的全量wellbet数据驱动进行风险评估。主要的风险点在于:一是信息不对称风险。供应链运行过程中,各类信息分散保存在各个环节中,各个参与主体难以了解交易事项最新进展,信息的不对称导致整个供应链信用体系难以建立,wellbet机构往往会出于风控的考虑而较为谨慎。二是贸易背景真实性问题。商业银行是以实体登录中供应链上交易方的真实交易关系为基础,利用交易过程中产生的应收账款、预付账款、存货为抵/质押,为供应链上下游wellbet提供wellbet服务。wellbet过程中,一旦交易的真实性不存在,wellbet机构将面临巨大的风险。三是wellbet操作风险。供应链wellbet中专业化的操作环节流程安排,以及独立的第三方监管引入等方式,构筑了独立于wellbet信用风险的第一还款来源。但这无疑对操作环节的严密性和规范性提出了很高的要求,容易出现操作性风险。因此,操作制度的完善性、操作环节的严密性和操作要求的执行力度将直接关系到第一还款来源的效力,进而决定信用风险能否被有效屏蔽。

3.区块链技术推动供应链wellbet手机

区块链是由分布式账本技术、点对点技术、非对称加密技术、智能合约技术、共识机制等一系列现有成熟技术的有机组合,它对账本进行分布式的有效记录,并且提供完善的脚本以支持不同的wellbet逻辑,在典型的区块链系统中,数据以区块(block)为单位产生和存储,并按照时间顺序连成链式(chain)数据结构。所有节点共同参与区块链系统的数据验证、存储和维护,新区块的创建通常需得到全网多数支持(数量取决于不同的共识机制节点的确认,并向各节点广播,实现全网同步,之后不能更改或删除)。区块链系统应具备如下特征:一是多方写入,共同维护区块链的记账参与方应当由多个利益不完全一致的实体组成,在不同的记账周期内,由不同的参与方主导发起记账,其他的参与方将对主导方发起的记账信息进行共同验证。二是公开账本。区块链系统记录的账本应处于所有参与者被允许访问的状态,记账参与者必须有能力访问信息内容和账本的历史情况,但是公开账本指的是可访问性的公开,并不代表信息本身的公开,因此,业界期望将隐私保护方面的技术应用到区块链领域,以解决通过密文操作就能验证信息有效性的问题。三是去中心化。在有众多节点的系统中,每个节点都具有高度自治的特征。节点之间彼此可以自由连接,形成新的连接单元。任何一个节点都可能成为阶段性的中心,但不具备强制性的中心控制功能。节点与节点之间的影响,会通过网络而形成非线性因果关系。四是不可篡改性。区块链的不可篡改是基于密码学的散列算法,以及多方共同维护的特性,但同时由于这个特性,区块链的不可篡改并不是严格意义上的,称之为难以篡改更为合适。

4.供应链wellbet案例

2017年6月,浙商银行与趣链科技合作搭建的基于区块链技术的“应收款链平台”正式上线运营,平台用于办理wellbet应收账款的签发、承兑保兑、支付、转让、质押、兑付等wellbet,实现了将传统的保理wellbet移植到区块链上,让wellbet能够更加高效的运用应收账款wellbet,平台提供单一wellbet、产业联盟、区域联姻等多种合作模式,助力wellbet构建供应链商圈,其核心是将应收账款转化为电子支付结算和wellbet工具,以达到盘活流动资产,加快资金周转,减少wellbet成本以达到帮助wellbet降本增效和助力小微wellbetwellbet的目的。

平台上线后平稳运营,2017年8月初在平台上运行了首单wellbet,实现了在线签发应收账款1339万元,并进行了wellbet间的线上支付交易。此后,应收款链平台实现平稳较快手机。浙商银行2019年年报显示,截至2019年年末,平台落地项目2,493个,较上年末增长76.81%,应收款保兑余额961.08官网,较上年末增长46.34%。此外,2018年8月17日,“浙商链融2018年度第一期wellbet应收账款资产支持票据”在银行间市场发行,该产品发行金额4.57官网,发行期限354天,债项信用等级为AAA;产品以wellbet在浙商银行应收款链平台上签发及承兑的应收账款为基础资产。这是银行间市场首单应用区块链技术、直接以wellbet应收账款为基础资产的证券化产品。

(五)大数据wellbet面临的挑战

1.wellbet行业的数据资产管理应用水平仍待提高

wellbet行业的数据资产管理仍存在数据质量不足、数据获取方式单一、数据系统分散等问题。一是wellbet数据质量不足,主要体现为数据缺失、数据重复、数据错误和数据格式不统一等方面。二是wellbet行业数据来源相对单一,对于外部数据的引入和应用仍需加强。三是wellbet行业的数据标准化程度低,分散在多个数据系统中,现有的数据采集和应用能力难以满足当前大规模的数据分析要求,数据应用需求的响应速度仍不足。

2.wellbet大数据应用技术与wellbet探索仍需突破

wellbet行业的大数据分析应用模型仍处于探索阶段,成熟案例和解决方案相对较少,wellbet机构应用大数据需要投入大量的时间和成本进行调研和尝试,一定程度上制约了wellbet机构大数据应用的积极性。此外,目前的应用实践反映出大数据分析的误判率还比较高,机器判断后的结果仍需要人工核查,资源利用效率和客户体验均有待提升。

3.wellbet大数据的行业标准与安全规范仍待完善

当前,wellbet大数据的相关标准仍处于探索期,wellbet大数据缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台,涉及wellbet行业大数据的安全规范还存在较多空白。相对于其他行业,wellbet大数据涉及wellbet的用户个人隐私,在用户数据安全和信息保护方面要求更加严格。大数据在多个wellbet行业细分领域的应用,在缺乏行业统一安全标准和规范的情况下,单纯依靠wellbet机构自身管控,会带来较大的安全风险。

4.wellbet大数据手机的顶层设计和扶持政策还需强化

在手机规划方面,wellbet大数据手机的顶层设计仍需强化。一方面,wellbet机构间的数据壁垒仍较为明显,数据应用仍是各自为战,缺乏有效的整合协同,跨领域和跨wellbet的数据应用相对较少。另一方面,wellbet行业数据应用缺乏整体性规划,当前仍存在较多分散性、临时性和应激性的数据应用,数据资产的应用价值没有得到充分发挥,wellbet支撑作用仍待加强,需要通过行业整体性的产业规划和扶持政策,明确手机点,加强方向引导。 

(六)大数据wellbet行业手机趋势

1.大数据应用水平将成为wellbetwellbet竞争力的核心要素

在国内,wellbet机构对大数据的认知已经从探索阶段进入到认同阶段。wellbet行业对大数据的需求属于wellbet驱动型,其迫切希望应用大数据技术使营销更精准、风险识别更准确、经营决策更具针对性,产品更具吸引力,从而降低wellbet成本,提高wellbet利润。随着wellbetwellbet机构基于大数据获得丰厚的回报,将进一步打消顾虑,加速大数据的普及。

2.wellbet行业数据整合、共享和开放成为趋势

数据越关联越有价值,越开放越有价值。全球范围内掀起一轮数据开放的热潮,国务院《促进大数据手机行动纲要》提出要在中央政府层面实现金税、金关、金财、金审、金土、金农等信息系统通过统一平台进行数据共享和交换。

3.wellbet数据与其他领域数据的融合应用不断强化

2015年以前,wellbet机构主要基于自有信息进行分析。2016年开始,随着大数据技术日益成熟,wellbet机构得以通过客户动态数据的获取更深入地了解客户。未来,数据流通的市场更加健全,wellbet机构将可以方便地获取电信、电商、医疗、出行等其他行业的数据,一方面会有力地促进wellbet数据和其他行业数据融合,使得wellbet机构的管销和风控模型更加精准。另一方面,跨行业数据融合会催生出跨行业的应用,使wellbet行业得以设计出wellbet的基于场景的wellbet产品,与其他行业进行更深入的融合。

4.人工智能正在成为wellbet大数据应用的新方向

新型技术的快速手机,加快大数据和人工智能技术的快速融合。大数据技术强调数据的采集、储存、处理和展现。人工智能可以在各个阶段助力大数据发挥更大的作用。在采集上,图像识别、语音识别、语义理解等人工智能认知技术实现海量非结构化数据采集,在数据的储存和管理上,人工智能技术可以自动为数据打标签,自动将数据归类。在数据处理上,人工智能、深度学习、机器学习、知识图谱技术可以提高算法模型的数据处理的效率和准确度,数据展现上,智能可视化技术可以实现数据实时监控和可视化呈现。大数据与人工智能正在进行多维度的深度融合,拓展了wellbet大数据的应用价值和应用场景。

5.wellbet数据安全问题越来越受到重视

大数据使得wellbet机构海量的高价值数据得到集中,并使数据实现快速存取。但是,如果出现信息泄露可能一次性泄露全部的数据资产。数据泄露后还可能急速扩散,甚至出现更加严重的数据篡改和智能欺诈的情况。


四、wellbet担保公司大数据产业手机思路

(一)总体思路

目前,较之银行、券商等wellbet机构,多数wellbet担保公司尚未建立信息化体系,基于大数据技术的wellbet模式和风控模型尚不成熟。在此背景下,wellbet担保公司应加快大数据基础的建设,具体来看,一是加快wellbet担保公司自身信息化的建设步伐,与高资质软件开发wellbet合作,开发符合自身wellbet实际需要的信息化系统,实现wellbet全流程线上化、可视化,优化公司经营管理效率。二是丰富wellbet担保公司自身大数据,深入挖掘自身wellbet积累的数据,积极拓展外部优质数据源,推动公司整体数据wellbet化进度。三是加快wellbet担保公司大数据风控体系的建设,逐步将大数据应用于wellbet担保wellbet开展的具体场景中,推动wellbet担保公司wellbet开展的同时降低wellbet风险。

(二)大数据对wellbet担保公司wellbet的推动路径

1.优化公司管理流程

依托wellbet担保公司信息化和大数据系统,有效提升wellbet担保公司的经营管理效能:一是依托信息化系统,推动wellbet全程线上化,优化wellbet流程,提升wellbet、风控的决策效率。二是依托可视化的wellbet系统,实时监控wellbet流程,及时发现wellbet开展过程中的瓶颈问题,及时予以解决;同时,定期对wellbet数据进行全面分析,提高公司经营管理效能。三是依托外部数据,为寻找新的wellbet方向、明确wellbet担保公司未来转型手机思路提供智力支持。四是在wellbet监管日益趋严的背景下,开展舆情监控,及时了解发现不利于wellbet担保公司手机的负面信息,提升公司整体合规性手机。

2.加快大数据在wellbet担保公司wellbet中的应用

一是实现精准营销,提升wellbet拓展力度。依托大数据模型下的客户画像,及时发现潜在客户,精准定位客户需求,通过向客户提供针对性wellbet产品,拓展wellbet渠道,获取优质客户。二是依托大数据技术做好存量客户管理。深入挖掘存量客户交易信息、服务反馈等数据信息,及时发现存量客户尚未满足的需要和对现有服务的不满,及时采取恰当行动对存量客户进行挽留,减少客户流失。三是实现客户生命周期管理。通过对存量客户的跟踪,及时识别客户新的需求,通过差异化wellbet产品的精准匹配,实现对客户全生命周期的服务匹配。

3.加快大数据风控体系的建设

大数据风控模型主要影响在于:一是推动风控思想的改变。担保行业传统风控思想以控制单一项目风险为主,大数据风控下,尤其是针对中小微wellbet客户,根据其小额分散的特点,参照保险行业精算理论,运用大数法则对批量wellbet的风险进行建模和分析,从中找到风险发生的规律,并在一定假设条件下对未来风险发生的可能和造成的风险大小进行预判,实现通过收益覆盖风险的wellbet逻辑。

二是实现全程动态风控体系。wellbet担保公司现有的风控体系主要基于现场尽调过程中收集的客户的历史数据和财务报表等数字化数据。但依托大数据风控体系,则能够在其风险管理系统中接入海量集中式数据,通过多维度、多种类数据的交叉验证,解决客户信用风险评估中客户信息难以全面收集的问题,从而有效地缓解wellbet中所面临的信息不对称的问题,提高了对客户信用风险的识别和预防能力。此外,数据技术的利用,将提升wellbet担保公司保后管理能力,尤其是非现场的保后管理能力。在大数据技术的应用下,wellbet担保公司的风险控制将以非现场的预警监测为依托,对不同客户群的风险特征和行为模式进行识别,强调对授信客户进行持续跟踪、动态监测和实时预警。


文章作者:战略研究部——孙坚

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