根据企业处于大数据金融服务中的环节及价值的差异，可以将大数据金融分为平台金融和供应链金融两大模式。...平台金融模式中，是平台企业对其长期以来积累的大数据通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析，通过研究并与传统金融服务相结合，创新性的为平台服务企业开展相关资金融通工作。...譬如现在大家熟知的阿里金融，以及未来可能进入这一领域的电信运营商等；供应链金融模式中，是核心龙头企业依托自身的产业优势地位，通过其对上下游企业现金流、进销存、合同订单等信息的掌控，依托自己资金平台或者合作金融机构对上下游企业提供金融服务的模式...那么京东供应链金融的运营模式究竟是怎样的呢？ 总体来说，京东向其供应商提供收账款融资、订单融资、供应商委托贷款融资、应收账款资产包计划等服务解决供应商传统担保不足情况下的融资需求。...笔者认为，无论采用上述哪种运营模式，大数据分析的能力和数据来源的合法性、持续性能力对于企业来说必不可少。企业应根据自身发展特点选择自身适合的模式。 摘自：搜狐证券
原文标题：唤醒海量大数据 三大运营商加码互联网金融 摘要：三大运营商并不甘“为他人作嫁衣裳”，他们有着海量的大数据，但一直处于沉睡状态，如果能够把多年积累下来的客户数据用起来，甚至都可以用来开银行 继中国电信推出金融理财产品...事实上，三大运营商包揽了中国最为海量的用户群，具有庞大的客户信息，按照一位互联网行业人士的话就是“它们的数据量都可以用来开银行”，但长久以来，运营商一直专注于提供通信设施服务，并未对信息内容进行“运营”...，通过与互联网金融的合作，一方面，基金公司可以接触到更为深广的客户群，另一方面，对于运营商来说，这或许开辟了一条新的业务模式。...华南一家基金公司电商部负责人此前对本报记者分析与运营商的合作模式时曾表示，三大运营商的应用场景、客户特点与传统的互联网公司诸如电商卖场有明显差异，比较特殊，运营商有几种业务模式存在与基金公司对接的可能。...他与运营商的几轮接触下来感觉运营商有几个特点：一是总部在具体产品方面的掌控力较弱，也就是说即便是基金公司与总部达成了某种合作意向，但向各个省份推行的时候不一定能推得动，到了地方后还要再打通关，这与金融机构间的合作模式有差异
过去的企业经营模式只要求生产过程的标准化与规模化，现如今的互联网发达，电子商务的崛起让传统企业纷纷开始产业架构的转型之路，从中跨境电商行业也开始从因低廉产品价格转为以市场调研、数据分析、技术革新、营销策略为主的竞争形态...根据跨境电商平台数商云多年的开发经验，目前主流的跨境网站运营模式具体可以分为以下五种： 一、海外代购的跨境电商网站模式 简称“海代”的海外跨境电商代购模式是继“海淘”之后第二个被消费者熟知的跨国网购概念...从跨境电商网站业务形态上，海代模式还可细分为两大类： 1、海外代购跨境平台 海外代购跨境电商平台的运营重点在于尽可能多的吸引符合要求的第三方卖家入驻，不会深度涉入采购、销售以及跨境物流环节。...二、自营B2C跨境网站开发模式 在自营B2C跨境网站开发模式下，大多数商品都需要平台自己备货，因此这是应该是所有模式里最重的一类。...为了提升商品品类的丰富度和货源的充裕度，跨境网站平台通常会搭配以海外C2C代购模式，因此从交易关系来看，这种模式可以理解为海淘B2C模式+代购C2C模式的跨境网站综合体。
一、小程序的3大主要功能场景小程序是一种轻量化的应用，“即用即走”是微信推广小程序的初心，对于运营或产品角色来说，小程序提供了更简单的产品和更丰富的运营玩法，总结来说，目前小程序有3种主要场景： 1.APP...以上，是小程序运营的3种主要场景，从这3个场景出发，可以衍生出小程序推广获客的5种方式。...1.分享+小程序：社交关系带来的流量红利小程序运营的核心思维在于利用微信的流量获得曝光，在社交关系场景中，“分享”是必不可少的思维。...2.公众号+小程序：内容电商的流量变现小程序为公众号运营者提供了丰富的变现方式以及运营玩法，通过电商变现或利用小程序做内容的延展，对于小程序来说都是很好的运用策略，而公众号就成了小程序的“发声渠道”。...以上就是此次分享的小程序3大运用场景和5大推广方式，你get了吗?
笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ? 近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。...为了为特定客户建立适当的信用额度，公司使用机器学习算法来分析过去的支出行为和模式。 这种方法在与新客户或具有简短信用记录的客户合作时也很有用。...值得特别关注的是预测分析，它揭示了预测未来事件的数据模式，可以立即采取行动。...在股票市场中，机器学习工具可以识别交易数据中的模式，这可能会指示操纵并提醒员工进行调查。然而，这种算法最大的优势在于自我教学的能力，随着时间的推移变得越来越有效和智能化。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，共同点是增强金融解决方案的巨大前景。 笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ?...为了为特定客户建立适当的信用额度，公司使用机器学习算法来分析过去的支出行为和模式。 这种方法在与新客户或具有简短信用记录的客户合作时也很有用。...值得特别关注的是预测分析，它揭示了预测未来事件的数据模式，可以立即采取行动。...在股票市场中，机器学习工具可以识别交易数据中的模式，这可能会指示操纵并提醒员工进行调查。然而，这种算法最大的优势在于自我教学的能力，随着时间的推移变得越来越有效和智能化。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
DataOps开始时是作为一个最佳实践系统，但逐渐成熟为处理数据分析的全功能方法。此外，它依赖并促进分析团队和信息技术运营团队之间的良好沟通。...数据ops的好处 DataOps的目标是促进数据科学家、IT人员和技术人员之间的协作，让每个团队同步工作，更快、更智能地利用数据。数据管理越好，数据就越好，可用性也越好。...增强的数据分析:DataOps促进了多面分析技术的使用。旨在引导数据通过所有分析阶段的新机器学习算法正越来越受欢迎。这些算法帮助数据专家在将数据交付给客户之前收集、处理和分类数据。...提供长期指导:DataOps促进战略数据管理的持续实践。它使用多租户合作来帮助协商不同客户机的需求。数据专家可以组织数据、评估数据源和研究来自客户的反馈。...业务利益相关者、首席执行官、数据科学家、IT和通用管理人员都应该能够访问组织的数据。自助服务数据访问程序和支持它的基础设施是必不可少的。深度学习和机器学习应用程序需要不断的新数据流来学习和改进。
运营的三大目标 ?...运营的事情看起来非常多，有可能在一边找图，一边回复用户，过一会还要开选题会、写策划、推消息、找文章、谈渠道、翻数据等，但其实都是在运营的三大目标里： 拉新 拉新是指拉来新用户，最直接的指标是新增用户数。...拉新是个有导向性的过程行为，涉及到过程就有转化，所以核心是转化率，要关注数据不断优化，降低平均用户获取成本。...口碑传播： 除了基础体验好，专门设计一个会被广泛传播的点，然后产生大量的口碑传播，如360杀毒免费、快播可以看片、足记的大片模式。...这三种常见的营收方式，刚好对应着BAT三家的主要盈利模式，比较好理解。 广告： 有流量之后，开放广告位给其他企业，是变现最常见的一种手段。
运营模式可提高整个公司的效率和可预测性。 业务流程的集成通过共享数据将组织单位的工作联系起来。...运营模式类型 SOGAF中有四种运营模式： 多样化（不同的流程和数据） 复制（相同的进程，不同的数据） 协调（不同进程、共享数据） 统一（相同流程，共享数据） 适当的运营模式将取决于业务流程标准化的水平和所需的数据集成水平...该运营模式将推动整个公司提高效率和可预测性所需的技术能力，如下所示： 如何选择运营模式 选择取决于您的业务流程是否相同以及数据是否在此决策树中显示的业务单位之间共享。...突出显示的方块表示应针对每种情况评估的两种运营模式。在实践中，公司倾向于坐在四种模式中的两种模式之间的连续统一体上。...知识星球向大咖提问，近距离接触，或者获得私密资料分享。 喜马拉雅路上或者车上了解最新黑科技资讯，架构心得。【智能时刻，架构君和你聊黑科技】知识星球认识更多朋友，职场和技术闲聊。
对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。...在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台（云平台和本地部署），这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的...这块市场因此能够快速成长（对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目）能够马上看到更加直接收入贡献和战略（概念/实验）项目 。...除非老天开恩或者监管机构放松要求，否则风险控制和监管仍然是2016年所有金融机构的首要挑战。 金融服务业采用Hadoop作为关系型数据库进行存取将会大大增加。...更深一层，随着大数据工作在前台，市场营销和风险控制方面形成的工作模式，我们能够看出这里面在办公的中后期业务上有明显和巨大的数据重叠部分，这些重叠能够很容易的应用在现有的数据湖中。
2015 年对于银行和金融业公司来说是一个开局之年，在这一年中他们继续用大数据来帮助他们进行业务和组织架构的演进。...在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台（云平台和本地部署），这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的...这块市场因此能够快速成长（对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目）能够马上看到更加直接收入贡献和战略（概念/实验）项目 。...除非老天开恩或者监管机构放松要求，否则风险控制和监管仍然是2016年所有金融机构的首要挑战。 7. 金融服务业采用Hadoop作为关系型数据库进行存取将会大大增加。...更深一层，随着大数据工作在前台，市场营销和风险控制方面形成的工作模式，我们能够看出这里面在办公的中后期业务上有明显和巨大的数据重叠部分，这些重叠能够很容易的应用在现有的数据湖中。
） 2、核心主机使用的配套软件3套： 其中核心主机存储切换管理软件1套，核心系统性能分析软件1套，核心系统开发工具1套 3、原厂集成实施服务： 包括核心系统生产及同城灾备三点架构环境搭建，核心业务系统数据平滑迁移...采购需求： 2022年5月17日，福建省农村信用社联合社发布《数据库存储（01）采购项目等六个项目》招标公告，预算 7693 万元。...2022年5月17日，福建省农村信用社联合社发布《数据库存储（02）采购项目等六个项目》招标公告，预算未公布。
大数据商业模式与组织架构 以德国电信为例 “一 切都将被数字化，数字化转型是企业转型必由之路：移动设备普及和数据量的爆炸式增长使得传统企业急需通过业务转型应对新形势和新竞争对手的挑战。...2015年7月9号，德国电信国际咨询公司（中国区）副总裁许可博士受“广东移动大数据应用场景及商业模式探讨论坛”邀请在中国移动南方基地合作交流中心地方以“大数据商业模式与组织架构”为主题进行了专业性的演讲...以下为演讲内容节选： 一 运营商大数据探索 从驱动核心电信业务、行业大数据服务及数据变现三大阶段，通过6个方面深入研究与实施，实现端到端的全客户生命周期全流程闭环数据运营。 ?...二 移动运营商大数据特色 电信运营商作为接入、访问的主题，涵盖了8大类数据（用户基本特征分析、用户消费行为分析、用户通话行为分析、用户上网行为分析、用户渠道偏好分析、用户终端匹配分析、用户行为喜好分析...三 国际标杆案例介绍 电信运营商作为接入、访问的主题，涵盖了8大类数据，可以形成深入洞察客户行为的全景视图，未来运营商将整合行业信息化数据及外部其他数据，成为客户身份代理，构建客户全景视图，如德电360
林逸飞说，借助这样的大数据，可以改变甚至是颠覆很多企业的运营模式。 林逸飞举例说，传统银行获取客户往往依赖于地面推广模式，依靠网点、外部服务人员完成对客户的触达。...在这种模式下，资金、时间成本很高，覆盖面又十分有限。但移动互联网可以让这种情况完全改观，触达范围可以短时间内覆盖到过亿客户。 ...搭建大数据生态是发展关键 数据挖掘的前提是有数据资源，作为全国首个政府数据开放示范城市，贵阳走出相对领先的一步，这将为大数据产业发展提供良好基础。...林逸飞建议，在大数据产业发展集聚区建设中，大数据生态搭建十分关键，包括数据提供方、数据消费方、数据撮合，数据深加工和模型算法孵化等，这些是大数据产业可以聚集的关键，而整体生态的开放性和流动性，是维持大数据产业整体活力的基础...见贵阳网：移动大数据：颠覆企业运营模式的催化剂
，那么什么是供应链金融模式呢？...供应链金融模式有哪些特点？...供应链金融模式有哪些特点 1、还款来源可以自偿。...因为供应链金融模式操作较为封闭，所以能够实现更好的风险防控。同时供应链金融模式还能够通过专业化的平台实现融资的全流程控制，防止融资出现困难。...以上为大家介绍了供应链金融模式的相关内容，供应链金融模式对于中小型企业来说是一种非常有利的模式，既能够解决融资的问题，也能够降低风险。
文 | 张礼立 大数据在企业运营中到底有哪些应用值得我们关注? 无论规模大小，无论是生产型还是服务型，无论是盈利还是非盈利机构，运营管理，即产品制造，都是每个组织的核心。...制造，即运营管理是供应链的四大环节之一，负责规划，组织，管理所有制造产品所需要的资源，包括设备，人力，技术，流程，信息等。...笔者结合自己企业的发展和管理，以及大量客户和机构的研究与实践，提出了大数据在企业运营管理过程中可落地的八大应用场景： 1消费者需求分析 很多企业管理者都意识到了消费者再也不是营销产品的被动接收器了，通过大数据来了解并设计消费者的需求的产品...Web 2.0时代不单单提供了云计算的接入模式，也为云计算培养了用户习惯。大数据为生产型企业提供创新服务乃至建立新型商业模型提供了历史性的机会。...这样的方法一是客观，二是从大数据统计的角度将员工的绩效指标和行为特征连接了起来，为每个企业创造了一个“最适合”的劳动力模式。
Python 即服务」的平台模式，即让金融从业人员能实现自助式的数据分析与处理。...为此，我想编写一篇文章来介绍一下这种模式，方便于未来查阅。 问题 如何提供一种快速的大数据分析模式，以供金融从业者使用？...只是呢，与通常的数据服务不一样的事，传统的分析模式，可能由开发人员导出报表进行分析，又或者是由拖拉拽的方式（低代码）来让业务人员操作。现代化的分析模式，则是围绕于 DSL 来构建数据自助服务。...基于他们的一些经验，以及系统现代化的趋势，便提炼了「金融 Python 即服务」模式 —— 让业务人员能自助对金融数据分析，以及快速扩展的分析能力，即实现数据自助服务。...于是乎，在这个模式中，它主要由如下的三层所组件： 交互层 —— 组件丰富的可交互式分析工作台。 领域层 —— 持续丰富的金融服务与中间件平台。 数据层 ——自服务分布式数据基础设施。
》还将在上海隆重举办【论坛详情】 在论坛现场，也将颁发“技术案例奖”、“应用案例奖”、“实践案例奖”、“优秀征文奖”四大类奖项 ?...因此，数据驱动能力正在成为企业重要变革和核心竞争力。 互联网金融企业也不例外。在互联网金融发展的过程中，国内互联网金融呈现出多种多样的业务模式和运行机制。...在数据驱动的道路上，该金融理财平台通过神策分析实现了： 1.构建高效金融客户分析体系，实现数据驱动产品优化与科学决策； 2.精准勾勒客户画像，多维度监控增强风控模型； 3.搭建良性循环的精细化运营体系，...客户名称/所属分类 客户名称：某金融理财交易平台 所属分类：大数据技术服务 任务/目标 随着大数据风潮的兴盛，资本撬动的互联网金融行业在精细化运营产品方面有了更深层次的需求，积极谋求数据驱动决策的新发展...神策数据的互联网金融客户希望通过神策数据实现洞悉用户行为，了解用户诉求；摸索客户规律与习惯，深度挖掘数据价值；科学指导运营与管理，不断提升用户产品体验。
三大应用场景大幅提升营销收益 金融行业向来是对新技术最为敏感的接受者之一。实现数据价值变现是金融数据化运营实践的主要目的之一，从实践来讲，最主要有三个方向：精准营销、风控以及增值业务开发。...通过数据分析对用户进行了差异化分取和运营，给用户提供差异化的服务。...今年很多银行在通过APP做营销，非常关注流量问题，如果将来以单一流量为标准，而不是说短信多少钱、流量多少钱，而是当流量成为了硬通货，银行与企业间可以建立这样的一个模式，将用户积分换取相关的流量，这个流量拿到了以后用户之间是可以互换的...另外它本身有一个非常强大的数据集市可以进行百万级数据秒级响应，因为在整个风险模型里面是有非常大的计算量的，也需要具备这样的计算能力。这些产品特性对金融领域内具体的平台运用有了一个很好的支持。...永洪也期待与更多的金融企业合作，成为其构建金融大数据平台的最佳合作伙伴。
恒生电子董事长刘曙峰表示，大模型是信息技术的最新突破，刷新了人们对机器智能的认知，同时也在刷新行业应用传统AI模型的模式。...另外一种形态则是恒生电子正在探索的“合纵”模式。 刘曙峰表示，在金融领域，由大模型供应方主导的“连横”模式会碰到的很多问题，比如数据产权的归属等。...合纵模式下，可以充分发挥大模型产业上下游的合作，提高金融领域AI应用的水平的同时解决数据安全和隐私保护等问题，为金融数智化提供更加强有力的支撑。...2014年开始，恒生电子正式启动了AI的研究工作，打造了NLP、OCR、CV、知识图谱等能力，同时将AI技术能力赋能到智能客服、智能投研、智能运营、智能营销、智能投顾以及数据与风险相关的业务系统。...在模型层，通过将准备好的数据和语料结合在一起，做金融数据的预训练，同时也可以做监督的微调，调完之后就可以得到一个金融版的大模型。在金融领域的产品化上，还要持续训练插件。 如何构建更专业的金融大模型？
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