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金融促进大数据产业发展研究报告

发布时间:2021-02-02 11:10:32

Ⅰ 我是做金融的,想问一下大数据对金融行业有什么价值

当然有数据支持,可以说所有的行业,都能够很大幅度的提高精准率,无论是从成本还是从效果,都是大有裨益的。

要了解大数据优势有哪,对我这个行业有哪些突出性的优势。

谁是准确的目标受众?如何在合适的时间、合适的地点、以合适的方式传达给消费者正确的信息?随着数据搜集、存储、管理、分析、挖掘与应用的技术体系的发展,这些问题的答案已经可以显现于眼前。

怎么获取数据:网民通过C2C的互动,C2B的互动,B2B的互动,实时生产数据。这些数据汇聚在一起,就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。原本分散的信息通过分析、挖掘具有了关联性,了解用户真实的态度和需求。

利用数据获客:利用大数据做精准营销的人群定向投放,根据人群的行为轨迹,再结合其他关联数据,如社交属性等数据来对投放人群进行标签化管理。这样才能使得广告投放有千人千面的效果。

对于营销来说,了解用户、分析用户尤为重要,而每年花在数据分析上的人力物力更是数不胜数。对于营销来说,大数据更多的是支持,可以将更多的人力物力节省下来。

做数据精准获客营销,要找对获客系统运营商大数据,需要了解请留言。

Ⅱ 金融行业的大数据前景怎样

放眼全球,金融行业也是大数据的应用重镇,无论从大数据应用综合价值潜力维度,还是平均数据量而言,金融行业大数据的应用综合价值潜力都非常高。
金融行业是所有行业大数据应用最全面、最成熟的行业,因此,其在整个大数据行业的占比也一直较高。据推算2015年,中国金融行业大数据应用规模年均增长率达到97.0%,超过23亿元。据不完全统计,2016年应用规模将达到44.29亿元。
随着金融行业大数据应用的加强已经深入,据前瞻产业研究院《全球金融大数据行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》预计到2017-2022年,金融行业大数据应用市场规模年均复合增长率为55.21%,到2022年,中国金融行业大数据应用市场规模为497亿元。
不过,金融大数据还面临着不少阻碍,如内部各业务间存在信息孤岛现象、外部大数据整合难度大等。相信在大数据起到更大效果时,金融大数据的推进不会太大问题,未来前景广阔。

Ⅲ 企业对金融支持大数据产业发展有哪些意见或是政策建议

乐思软件认为:大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率,不仅具有巨大的潜在商业价值,而且为企业提升竞争力提供了新思路。

具体来说,大数据对企业的作用可以分为以下几个方面:

企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统,以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据,数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化,重点是数据的整理分析。首先,企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统,以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次,企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合,在人为影响起主要作用的顶层,提高决策指标信息含量和科学性;在人为影响起次要作用的底层,推进决策指标量化,完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话,可以减少人为干扰因素,提高决策精准度。

成本控制大数据化。目前,很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统,但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级,打造大数据综合成本控制系统。其一,在成本控制的全过程采集数据,以求最大限度地描述事物,实现信息数字化、数据大量化。其二,推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标,实现成本控制自动化,减少人为因素干扰;细化指标,以获取更精确的数据。其三,构建综合成本控制系统,将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来,形成一个综合评价体系,为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式,可以最大限度降低企业运营成本。

服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力,服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制,利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先,加强数据收集,对消费者反馈的信息进行分类分析,找到服务体系的问题,然后对症下药,建立高效服务机制,提高服务效率。其次,将服务方案移到线上,打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息,比对成功则自动进入服务程序,实现快速处理;比对失败则转入人工服务系统,对新服务需求进行研究处理,并快速将新服务机制添加至系统,优化服务系统。服务体系大数据化,可以实现服务体系的高度自动化,最大程度提高服务质量和效率。

产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求,降低风险,提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析,产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源,应注重从中收集数据。同时,可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统,完善消费者信息反馈机制,实现信息收集大量化、全面化、自动化,为产品研发提供信息源。然后,对收集的非结构化数据进行分类整理,以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化,可以精准分析消费者需求,提高产品研发质量和效率,使企业在竞争中占据优势。

Ⅳ 对于近几年中国金融科技的发展有没有相关的调查报告

近几年,金融科技发展风起云涌,区块链、人工智能、大数据、云计算等前沿科技在金融领域的应用越来越广泛,科技与金融的融合越来越紧密,金融科技正在改变世界、重塑企业、深刻影响着每个人的生活。一方面给世界带来了极大的便利,提高了企业的经营效率,改善了人们的生活质量;另一方面,在金融科技发挥正面作用的同时,也表现出了一些负面的因素,以比特币为代表的一大批电子货币被人们当做投机的工具,加剧了金融投机活动。因此全面了解金融科技的发展及趋势变得很有必要,推荐之前用过的《蒙格斯中国金融科技调查报告》。

Ⅳ 支撑大数据产业发展促进零售业态全面升级

支撑大数据产业发展促进零售业态全面升级

苏宁充分利用在互联网转型的平台优势,依托苏宁“物流云”、“数据云”、“金融云”,全面支撑武汉市大数据产业的发展及零售业态的全面升级,向武汉企业提供完整的互联网转型所需的技术和平台支撑。市商务局支持本地电商平台建设,支持本地传统商贸企业转型升级,将苏宁云平台服务纳入政府采购目录,对本地企业的转型升级提供配套政策扶持。

据介绍,苏宁利用武汉地理及资源优势,集中整合当地各类农产品信息和苏宁平台优势,建设“武汉地方特色馆”,拓宽武汉特色农产品销售渠道,提升武汉农产品的知名度和竞争力,推动武汉特色农业(旅游)产业的发展。同时苏宁支持武汉特色优质农产品纳入苏宁自营采购体系或特色农产品招商体系,推动武汉特色农产品销售。

市商务局则通过政策支持和资金支持等手段,支持并协助苏宁在市内合适的区、镇拓展苏宁易购服务站,发展乡村联络员,通过培育一批电商带头人,帮助苏宁开拓农村市场。易购服务站整合“工业品下乡”及“农产品进城”功能,既可以服务农村消费者,还将特色农产品通过易购平台销向全国。

以上是小编为大家分享的关于支撑大数据产业发展促进零售业态全面升级的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

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