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N新天 4.58 44.03% 13.07
N甘李 91.18 44.00% 30.66
硕世生物 261.08 12.34% 88
金晶科技 3.38 10.10% 73.26
安彩高科 4.69 10.09% 61.16
跨境通 5.90 10.08% 0
爱迪尔 5.90 10.08% 0
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雪榕生物 11.94 10.05% 20.78
旗天科技 5.48 10.04% 0

领跌股

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乐视退 0.35 -10.26% 0
中 关 村 11.12 -10.03% 130.88
恺英网络 3.50 -10.03% 0
新力金融 11.58 -10.02% 375.54
顺网科技 23.55 -10.01% 0
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天齐锂业 23.22 -10.00% 0
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大数据变现最强两个领域:数字营销和金融风控

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大数据变现最强两个领域:数字营销和金融风控-变现,最强,领域,两个,数字,营销,金融,数据,2016年12月21日,由点石资本、微软加速器联合主办,OKCoin协办的“金融科技峰会”在微软亚太研发集团总部大楼举行,来自Fintech金融科技领域的创业精英、VC PE业内众多投资机构、研究机构、智库专家与代表近200人齐聚一堂

大数据变现最强两个领域:数字营销和金融风控

2016年12月21日,由点实资本和微软加速器联合主办的金融科技峰会在微软亚太R&D集团总部大楼举行。来自芬特金融技术领域的创业精英、风险投资/私募股权行业的众多投资机构和研究机构、近200名专家和智库代表齐聚一堂,围绕信心危机时代这一主题,探讨区块链领域的垂直应用——区块链即服务

聚信利创始人罗微:大数据对于解决点对点借贷中借款人的长期借款、群体欺诈、还款能力等问题具有重要的应用价值

聚信利创始人罗浩在讲话中提到,信贷行业有大量的消费金融公司、网络信贷公司、P2P公司,都在收集数据。收集数据的目的是什么?就是判断这个人会不会还钱。信贷机构主要收集三类数据,即谁借、谁审批、谁还,即贷款历史、审批结果、还款数据。借款人有两种,第一种是借过钱,第二种是他没借过钱。

对于借过钱的人,人民银行有信用数据,他们的信用情况很好判断。对于那些从未借过钱的人来说,大约有4亿人需要借钱,而他们的中国人民银行的信用数据无法覆盖他们。这部分是数据能解决的第一个问题。对于一个没有信用记录的借款人来说,很难判断他的欺诈风险和还款能力。现在我们可以看到,信贷市场上银行无法弥补的损失有60%来自欺诈,60%中有80-90%的损失被称为集团欺诈或虚假身份欺诈。在还款层面,数据可以解决很多催收损失的问题,就是根本找不到这个人。数据显示,80%以上的诈骗者会在借款后3个月内失去联系,即找不到人。许多公司都在考虑尝试处理不良资产,但一些相关法律并不完善。

关于在线反欺诈,罗浩提到了数据密集度的概念。在贷款领域,我们可以看到不同的公司使用不同的数据进行分析和判断。他们的强度越来越大,而且是用Cookie(问题是过一段时间就会失效)、有用的设备指纹(问题是一个人有多个设备)、有用的身份证(但政府数据不公开)、手机号(一般一个人有手机号和实名制)、还有一些其他的。

罗浩先生认为大数据在一个行业的应用逻辑非常重要。有了这个逻辑,我们可以有所创新。大数据在互联网信用风险控制领域的应用也是基于这样的逻辑和框架。目前聚信利的产品叫蜜蜂和蜜罐。产品主要解决点对点借贷中的长期借款、集团诈骗、还款能力等问题。截至目前,聚信利已服务客户700余家,包括京东金融、浦东发展信用卡、Fun Staging等市场主流机构。

用友幸福投资董事赵:国内大数据企业的技术和模式将于2008年开放,企业应注重服务

用友幸福投资总监赵在对话中提到,在大数据出现之前,主要有三种数据,一种是一些基础数据,一种是绩效监控数据,一种是更多的BI(指导公司运营,指导企业发展)。大数据出现后,个人感觉增加了四层,即客户感知,这是体验优化和感知优化;二是营销的相关内容,广告营销业务或移动营销;三是深入分析或者专利分析;除了这三个方面,大数据的一种新形式是可视化。大数据之后,这个可视化成为了一个新的细分领域,可视化做出了很多模式。所以大数据出现前有三层数据,大数据出现后有七层数据。

赵提到,他在做投资调研时梳理了全球1200家大数据相关企业,发现40%的外资企业是技术驱动型的,60%是业务驱动型的,而在中国这一比例变成了28%,甚至不到20%是技术驱动型的。然而,从企业实践的角度来看,与国际企业相比,国内初创企业的方向在差异化实践中仍然具有一定的优势。建议初创企业在为B服务的时候要注重服务,这是用友在传统企业IT化、信息化的时候的2B经验。

用友幸福是用友旗下的人民币基金,对云计算、大数据、企业服务进行金融投资。

华创资本金融服务负责人余振波:金融的人口红利才刚刚开始,大数据出路还要持续10-20年

华创资本金融服务负责人余振波在对话中提到,作为一个VC,当然有赚钱的机会,一个组织只要能成长为平台级的、现象级的企业独角兽,哪里都行。至于大数据行业,其实并不算是投资机构内部的行业,往往从需求、供给等一些分析角度来看待。另外,无论是技术驱动还是需求驱动,投资机构都不会机械地分割一个企业。当然,从技术创新的角度或者从人类社会的发展史来看,技术创新肯定是推动人类社会向更好的方向发展的动力,或者说是最根本的驱动引擎。但是回到商业运作,技术创新必须放在解决社会需求这个更大的命题中。

华创资本是一家早期投资公司,从天使到b轮都做了人民币和美元,两个主要方向是Fintech互联网金融和金融技术,投资了近30家企业,包括铜街、量化学校等互联网金融行业的一些龙头企业。另一个方向与大数据和企业服务有关。

盖瑞是智能的创始人邓雄:大数据其实是一种思维方式,一种公司治理的方法论

邓雄回顾了大数据的发展历史。他认为大数据其实包含两个概念,第一个是技术发展阶段的一种状态,围绕技术体现的实际应用。“大数据”一词在2010年和2011年开始兴起,我们注意到,到2015年,许多知名的国外咨询机构已经删除了“大数据”一词。从技术角度来说,很多工具可以很大程度上支持大数据的收集、存储、查询甚至可视化。在技术成熟的过程中,出现了一个新名词,叫做机器学习。事实上,机器学习在学术界已经研究了60年。2015年,这项技术开始在商业领域受到重视。所以从这个角度来说,大数据其实是整个人工智能浪潮的前奏,因为它代表了数据技术基本功能能力的提升,围绕着对这种数据核心价值的挖掘,已经形成了人工智能或者机器学习等一些场景。

第二个概念,大数据,其实是一种思维方式,或者说是一种方法论和公司治理方式。随着20年前互联网作为一个新名词和新技术的出现,电子商务、在线社交网络等新的商业模式与之相对应。围绕同一个业务,互联网模式和传统模式其实是一种深思熟虑的转型,导致了一些新公司的出现,比如BAT。那么,随着大数据概念的出现以及随之而来的人工智能和AI技术,实际上就意味着在未来20年内,可能会催生一些新的企业管理和人事组织结构调整等一系列变化。这种变化会直接带来一些新的公司,新的商业模式,新的成功案例。在我们看来,这一层可能比大数据的技术层面更重要。

我们现在一直在说的第四次工业革命,我认为第四次工业革命的核心标志是:大数据加人工智能加互联网,这三种技术最终会结合起来形成新的生产力。这种生产力必然导致生产关系的变化。第四次工业革命的创业和投资周期,和第三次工业革命一样,需要20年左右。也就是说,未来20年,科技公司应该在前3年占据主导地位,然后未来3到10年,一些商业模式公司会崛起,未来15到20年,一些新的资本驱动或资源驱动的公司会慢慢占据主导地位。

GAIware主要从事基于大数据和人工智能的技术探索,为招行、华为等大型B端和企业级客户提供基于大数据和AI人工智能技术的预测服务。

友芬数据联合创始人艾辉:营销和金融是大数据应用领域比较好的两个行业

爱辉指出,虽然大数据已经被广泛谈论,但我还是很看好这个行业。大数据在中国哪些行业使用的比较好?其实第一个是在营销领域,营销领域的大数据其实先于股市的大数据存活了下来。每个人都有感觉,比如垃圾短信或者电话营销。其实他们做了数据分析,但是他们的方法不一定能被所有人接受。直到现在,市场营销一直是大数据领域流动性最强的行业。

第二个领域,我们现在好像是在金融行业。现在和互联网金融、消费金融一样,是国家鼓励的行业,这个行业也会影响整个中国经济的发展。这个领域的基础是信用报告,也就是风险控制。其实,风控的核心在于我们如何通过大数据和人工智能技术快速操作风控,降低风险,提高效率。所以这两个行业是我们认为在大数据应用领域比较好的行业,有很深的挖掘潜力。

目前,仍然存在一些问题制约着中国大数据产业的发展。比如数据交易。在美国,数据交易是受法律规范的,但实际上中国并没有专门规范数据交易的法律。如果立法不解决,中国的大数据产业,在金融领域,实际上还有很长的路要走,将面临一个长期的混乱阶段。我相信中国未来一定会经历这样一个阶段,大数据的潜力不仅仅在金融和营销领域,在医疗等各个行业也是如此。大数据的价值在于,我们可以打开很多数据场景,丰富领域,挖掘数据的潜在价值。

友芬数据是金融和信贷领域的第三方大数据公司,为机构客户提供信用风险控制服务,包括风险控制模型和一整套风险控制解决方案。基于优秀分数数据的风控制模型可能不同于主流风控制模型。主流风险控制模型主要通过数据的统计回归和大量结构性数据的分析来优化模型,而优分是基于信用场景和信用逻辑开发的初始模型,与主流风险控制模型是互补关系。

清远科技CTO余家伟:大数据概念第二次流行,大数据创业进入更稳定的发展期

清远科技是专注于新一代混合云的初创企业,主要为大中型企业用户提供混合云平台解决方案。于嘉玮说,在大数据行业,如果我作为大企业客户的合作伙伴来看,我们遇到的最大对手就是阿里。阿里的方案非常昂贵,其核心价值其实是拥有大量的数据源,所以这是其他大数据公司难以抗衡的优势。溢价空间很大。有了如此大量的用户数据,客户可以根据现有的数据进行分析。所以我觉得一般的平台,或者说电子商务平台,可能留给创业公司的空间相对较少,更多的空间存在于垂直领域,可能是银行和医疗的核心领域。

大数据平台还涉及到用户隐私问题。这可能属于隐私信息安全立法层面,会有一个规范的、长期的发展过程。大数据的概念应该属于第二红,前两年特别火,沉寂了一段时间之后就是第二红。从曲线来看,这是一个相对稳定的时期,相信对大数据企业来说是一个比较好的发展机会。

个人认为,在中国,大数据在金融行业的应用,从产品的角度来说,应该是世界上最好的,碾压美国的技术。回到国内,发现支付宝和微信支付简直太方便了。这个信用卡方便多了,可以碎片化时间在上面买基金理财。从另一个角度来看,金融行业绝对是喜欢拥抱大数据领域新技术的行业。我们现有的客户包括中国银行、中国人民保险等大型金融机构,更不用说很多小型互联网金融企业了。按照银监会的规定,金融行业的数据中心必须是两地三中心,这对我们企业帮助很大。我们很难想象这样一个行业会如此积极地拥抱技术,包括非常脚踏实地的上交所和深交所的技术人员。所以我觉得大数据技术在我国金融行业的应用创新应该是很有前景的,大有可为的。

点实资本副总裁徐雪婷:Fintech的应用空间想象力很大,投资布局还不算晚

点实资本副总裁徐雪婷认为,Fintech其实并没有大家想象的那么先进,可以简单理解为金融+技术,是金融和技术的深度融合。通过底层技术(最新)技术、传统财务信息收集来源、风险定价模型、投资决策流程、信用中介角色等。从而极大地提高了传统金融的效率,拓展了传统金融服务的场景,或者重构和创新了金融业务。

Fintech现在受到资本青睐的原因有很多。首先是它的应用范围很广。Fintech的技术,作为底层技术,比如区块链,不仅可以与金融结合,还可以赋予物联网、网络安全、身份。信息管理等行业影响巨大;只是在金融领域,其应用空间也非常广阔;第三,它的规模确实会很大。如果以单笔智能投资为例,预计到2020年市场规模将超过一万亿。Fintech的应用空间和想象力真的很棒,但是一个企业未来能不能赢,不在于技术,而在于与商业场景的结合,让技术真正得到应用。目前市场上的创业公司还处于摸索阶段,机构进入的机会还是很大的。

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