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。...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...，实现阿里生态圈的闭环，在未来将有望对大企业进行融资。...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
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”。...比较有代表性的是星巴克的用星说，通过小程序购买星享卡，好友之间可以互相赠送。 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?
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。
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。...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。...找出这个原因，可以通过数据分析，比如找到跳出率异常的页面和步骤，也可以通过用户访谈，了解流失用户为什么离开，还可以通过可用性测试，观察用户使用中的障碍。...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。
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。
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。 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。
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。
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。...通过大数据方式，找到进行员工调度的最佳模式，缩短管理时间，实现技能与岗位的周期匹配，劳动力效率最优化。让劳动力的管理成为可预测的，且基于分析学的方法来实现人才资源的管理。...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。
当下，大数据已成为产业创新的催化剂，而移动互联网的发展，更为企业的数据获取提供了更好条件。...大数据是产业创新的催化剂 “大数据的定义比较学术的是所谓4V的定义，即多样性、大量、速度和价值，前三者描述了大数据的特点，而最终如何让大数据产生价值才是核心。”...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。 ...见贵阳网：移动大数据：颠覆企业运营模式的催化剂
，则构建成了「金融 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？...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。
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。
飞行模式下使用该APP看看如果一个请求失败了会发生什么。将测试设备连接到电脑上并检查开发日志文件有没有例外、警告或其他奇怪的异常之处。...反馈数据分析 2 测试数据的运营 a收集和整理数据 基本数据、跟产品类别无关的数据和跟产品类别相关的数据。...大付费额度用户的专门分析。也可以说是VIP系统，分析与追踪这些用户的行为特点，基本上这属于一个客户关系维系系统。 4. 知识库。...单个APP的用户分析价值有限，如果综合多个APP的数据，形成一个针对用户的标签库，这样对于APP产品运营来说就更有针对性了。...三 总结 测试数据的搜集整理后进行一系列的分析，其实和运营的工作是重叠的，针对早期种子用户的行为习惯喜好分析得到更多的数据做更多的事情，以及确定正确的运营方向是非常重要的。
美国第一资本银行和美国银行这样的大型金融机构就承担了这个工作。但是现 在小银行后悔了，因为没有自己发行的信用卡，它们就无从得知客户的消费模式，从而不能为 客户提供定制化服务。...这样就可以提供 更好的健康服务，降低再入院率和医疗成本。这个相关关系是机器从一大堆数据中筛选出来 的，也是人类可能永远都发现不了的。...一旦得以有效利用，大数据就可以变革公司的赢利模式和传统交流方式。我们举一个典型 的例子，通过得到竞争对手所没有的行业信息，欧洲一家汽车制造商重新定位了与它的一个零件供应商的关系。...而这些设备监控到的汽车零部件的工作状况，能够在整合之后用来提高汽车的质量，因此，能够掌握这些数据的公司拥有非常大的竞争优势。...在商业环境更加和谐的情况下，也许会发生上面说到的情况，但是既然 汽车制造商已经在这个项目上花费了一大笔钱，它就会利用这个数据挽回一点点损失。
》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。
第一步：核心数据来源 无论是业务还是数据都需要有渠道来源，对于供应链金融而言，就必须选择一个核心企业，通过这类企业来获取核心的交易数据。这种企业有三大类四大标准。...一般的产业链可以寻找这样的三大类企业： 第一、具有绝对市场地位的企业 由于现代工业及全球信息化的快速发展，现代企业已不再如传统仅仅进行原材料采购或集中生成，而是采用整体的供应链采购以及生产外包的模式，涉及的供应链以及生产活动可能会遍布全国乃至全球...但由于财务数据属于结果性的数据，无法实时或及时的对企业运营状况进行监控或预警，因此在供应链金融的模型中财务数据仅仅是一个辅助数据。...这种规则引擎模式的分析在支付宝的支付模型中有非常好的体现，例如支付宝在其风险模型中采用了六大维度（ 账户、设备、位置、行为、关系、偏好 ），在模型中采用了1万多条规则或策略，来判断支付行为是否有危险。...第四步：优化风险及信用体系 传统供应链金融的风险及信用体系是基于传统银行的风险管理及信用体系。但在新金融的模式下，传统体系显得笨重及片面。
1 前言 本综述调查了大语言模型（LLM）在金融领域的应用，重点关注现有解决方案。...我们回顾了利用预训练模型、微调特定领域数据以及从头开始训练定制LLM的方法，为金融专业人士根据数据、计算和性能需求选择合适的LLM解决方案。...如下常见金融任务的大模型表现情况： - 情绪分析（SA） - 文本分类（TC） - 命名实体识别（NER） - 问答（QA） - 股票走势预测（SMP） - 文本摘要（Summ） 3.2 大型语言模型...在预训练阶段，公共数据集与金融专用数据集结合的趋势明显，彭博社GPT是一个例子，其语料库由普通文本和金融相关文本混合组成，主要依赖于50亿个彭博社专有代号的子集。...表2 从头开始训练的金融LLM快速概述 5 如何将LLM应用于金融应用的决策过程 5.1 确定LLM的必要性 LLM在缺乏训练数据、需要常识知识或新兴能力时具有优势，适合处理分布外数据和高度差异的对话
通过分析用户的交易数据、行为模式和历史记录，识别出潜在的欺诈行为和异常交易，提高金融机构对欺诈风险的识别和应对能力，保护 客户和金融系统的安全。 智能客户服务。...换言之，如果不能引导大模型“向 善”，那么它随时可能伤及人类本身，带来不可估量的后果。 金融行业是数据密集型行业，涉及海量的金融数据和复杂的金融业务。...对于大多数金融机构而言，自建大模型并不现实。调用通用大模型叠加金融客服领域的数据，可以使模型更加符合金融行业的特点和要求，提高模型在金融领域的适应性和准确性。...在数据合规层面，充分重视数据质量问题，从数字化改造的源头进行标准化建设，对数据进行清洗和筛选，设置严格的评估指标和方法。部署模式以专用、自主可控的私有化部署，满足数据保密性和数据所有权的要求。...类似 SaaS 付费模式，金融机构选择采购软 件 / 解决方案，按照服务调用次数付费，按照内容生成数量付费。大模型服务提供商按需定制大模型能力，金融机构按需支付相应的服务费。
大数据自动化系统运营相较于传统营销，可以更好提升品牌营销效率，精细量化营销ROI，扩大销售效益。...下面我们就一起来看看大数据自动化系统运营的优势： 1、全渠道管理 不管是“跨渠道”还是“全渠道”，营销人员都在尝试将各种营销渠道，如将PC/Mobile Web、APP、微信公众号、小程序、企业第三方平台整合起来...通过自动化跨渠道打通ONE_ID，不断沉淀全渠道用户数据，实现数字化用户数据管理；整合全渠道的数据，帮助企业高效判断营销场景触达的有效性，让企业找到更有价值的营销渠道。...（2）推送时间个性化 基于对消费者行为数据的收集，找到合适的时机，发送营销内容，更有助于营销转化。...通过自动化数据系统，你可以对整个营销链条的监测，从曝光量、点击量、打开内容页面到购买量，对每个营销环节进行实时监测和数据分析，让每一次营销操作不只是停留阅读和曝光数据，还注重于用户积累和转化数据，以便指导后续营销活动开展
那么如何做好数据分析呢，今天推荐一篇关于互联网运营中的十大数据分析方法。 1 细分分析 细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。...在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。 4 同期群分析 同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。...9 用户分析 用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。...用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。 10 表单分析 填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。...它是实现数据跨系统共享交换、创新应用的底层逻辑和关键规则体系，是解决（大）数据混杂、提升数据质量、促进数据创新应用的前提，也是集成信息资源目录体系、交换体系和开放体系三合一的管理平台，为优化政务数据体系
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