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互聯網分析報告精品(七篇)

時間:2022-05-31 16:22:39

序論:寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感,挖掘那些隱藏在內心深處的真相,好投稿為您帶來了七篇互聯網分析報告范文,愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑,助力您的創作。

篇(1)

數據能力:互聯網巨頭發展金融最大優勢

數據金融:金融的本質是數據,以及基于數據的建模和風險定價。互聯網公司及科技公司擁有海量用戶數據,有機會借由數據挖掘和建模,成為傳統金融公司之外的數據金融新貴。全球互聯網上市公司總市值約2萬億美金,而金融市場規模則在300萬億量級。

中國傳統銀行的征信記錄僅覆蓋總人口的35%,遠低于互聯網52%的覆蓋率。互聯網巨頭擁有了極大的數據先發優勢。 雖然中國的央行征信及傳統金融業務數據不對互聯網公司開放,但豐富的社交、線上消費及轉賬行為數據能夠在風控和征信中發揮巨大作用。

據CNNIC統計,截止2016年底,我國網民規模達7.31億,手機網民占比達95.1%,其中手機支付用戶達到4.7億。隨著中國移動互聯和移動支付滲透率的不斷提高,網民在互聯網上留下的數據蹤跡成指數級增長,這些數據不僅包括了基本的實名制用戶信息,更重要的是體現了用戶的消費歷史、社交行為、生活開支甚至是理財偏好。

螞蟻金服和騰訊金融擁有自己的征信數據來源和技術,使其能夠繞開傳統金融,獨立解決陌生人交易場景中的身份及違約風險評估問題。在數據金融的競爭格局下,互聯網巨頭將首先受益數據優勢帶來的用戶價值增長。

隨著移動支付成為大眾習慣,互聯網金融規模保持著高速上漲,截至2016年,中國互聯網金融總交易規模超過12萬億,接近GDP總量的20%,互聯網金融用戶人數超過5億,位列世界第一。

相對的是,銀行卡和傳統金融網點的重要性被不斷削弱。銀行卡是我國傳統金融機構觸及客戶的主要產品,然而隨著電子支付的爆發,銀行卡的吸引力不斷減弱,手機號實名制和生物身份驗證為互聯網金融提供了與傳統銀行卡相同等級的安全保障,網絡資管規模將在一段時間內保持高速增長。

目前全球27家估值不低于10億美元的金融科技獨角獸了中,中國企業占據了8家,融資額達94億美元。中國互聯網金融服務市場規模巨大,增速較高,有望成為互聯網公司的下一金礦 ,在數十億市場空間里,數字金融巨頭已經出現雛形。

另一方面, 經過了幾年的高速發展, 阿里、騰訊等 互聯網頭部公司具有了穩定的市場地位和可觀的市值規模。對互聯網龍頭公司來說,線下商業模式向線上搬遷所帶來的紅利在消退,未來的增長是決定公司戰略的重要因素。

經過了近6年的高速增長,截止2016年底,中國移動互聯網月度活躍用戶數量已經突破了10億大關,但同比增長持續放緩,IOS設備不增反降。

另外一方面,規模型APP(MAU大于1萬)的數量在2015年達到頂峰后,在16年開始下滑,但頭部 APP(千萬級以上)數量仍在持續增加。在新用戶增長乏力的局面上,頭部APP實際上在持續收割中部APP的用戶,互聯網市場寡頭化的趨勢越來越明顯。

隨著移動互聯的滲透率達到網民總數的95.1%,人口紅利逐漸減退,移動互聯網正從增量模式轉入存量模式。增量流量的枯竭,迫使互聯網公司改變一貫以來依靠流量的粗放模式,而更多的依靠增值服務,對存量流量進行再獲取,管理和商業化成為互聯網巨頭的主要著眼點。

對于互聯網和科技巨頭而言,金融市場顯然是具備足夠體量和盈利能力的潛在市場,基于個人客戶和小商戶的數據挖掘和逐漸積累沉淀的風險定價能力有希望成為其在金融領域的競爭優勢。我們判斷,數據金融可能在互聯網盛宴的下半場綻放光彩。

中國互聯網巨頭以支付為入口,以數據為底層支持,基于大數據的理財產品、信貸、保險等的設計、發行、分銷;嵌入場景的消費金融和供應鏈金融;以區塊鏈、云計算為代表數據金融技術能力的輸出,綜合來看,數據金融初具雛形。互聯網巨頭的獲客成本持續低于傳統金融機構,逐漸成熟的互聯網征信體系將進一步釋放巨大的金融衍生場景,互聯網巨頭重構金融的機會正在到來。

與傳統的征信數據相比,互聯網數據能夠更全面地反映用戶消費及資金狀況,海量數據在互聯網各項平臺中不斷積累,信用生態合作者也可以提供后續反饋,形成新的行為和交易數據回路,在反饋中不斷更新個人征信狀況。

深度契合需求, 互聯網金融增量市場空間巨大

需求端:個人客戶和小商戶對金融服務的需求持續存在。傳統金融公司很難滿足長尾曲線中后部客戶對于金融服務便利性、可得性和性價比的需求。互聯網公司依靠龐大用戶基礎、用戶數據持續跟蹤分析和渠道優勢,對更大范圍的客戶進行信用評估和金融服務,如京東金融等。

中國個人消費貸款余額在4萬億量級,長期有望增長至10萬億以上,對應高達數千億的利息收入。綜合考慮保險、投資、眾籌等其他業務,個人金融服務市場空間有望達萬億規模。數據金融公司有機會在增量市場中占據較大份額。

據央行統計,目前傳統的金融機構對國內個人征信的覆蓋率僅為28%,而美國個人征信市場的覆蓋率為92%,以FICO信用分為主要依據的美國個人征信系統已經有了十多年歷史,而央行的征信系統還存在查詢難、記錄少、個人信息在不同銀行割裂等情況。

作為個人金融業務發展的基石,個人征信數據是衡量個人風險和金融服務定價的最關鍵要素。在個人信貸數據偏少的情況下,我國傳統金融機構無法對長尾用戶進行其他維度的數據交叉驗證、分析,導致了個人金融服務市場存在大量空白,需要互聯網巨頭及科技公司進行填補。

長期以來,中國的傳統金融服務局限于以抵押為主的工業制造業和房屋貸款。2010年開始,隨著電商及O2O產業的迅速成長,房貸在消費信貸中所占的比例不斷降低,消費金融比重不斷提高。

我們認為,伴隨著消費升級的大趨勢,中國居民對信貸業務的需求從房貸車貸為主,擴大到日常消費的方方面面(數碼產品、出行、日用品、教育、醫療美容等)。由互聯網公司主導的,嵌入電商場景的互聯網消費金融業務(分期、小額無抵押信用貸款)在很大程度上推動了這一趨勢。我們預計個人金融服務市場將隨著第三方支付的普及進一步增長,個人消費金融市場潛力巨大。

從金融市場規模來看為 ,中國居民可投資資產規模持續上升(年化增速為18%左右),2015年居民可投資資產規模為181萬億,資產結構中僅為35%的金融產品(發達國家金融為產品比例為60%-70% ),提升空間巨大。另外,中國居民的消費需求保持強勁的增長。

2015為個人消費信貸余額為18.95萬億,年化增速為23% 。截止2016年,中國消費性貸款余額的有占比只有20%左右,與歐美發達國家的50%左右的比例相比,有著明顯的差距。經初步測在算,國內互聯網金融服務的收入空間在2萬億左右。

C端的金融需求金字塔可分為基礎的支付,中層的信貸、消費金融及頂層的投資理財三個層次。互聯網巨頭從電商、社交等入口全面進入第三方支付、征信、小貸、理財等領域,并朝著垂直領域不斷縱深發展。

流量入口帶來的場景和數據優勢,使得互聯網巨頭迅速切入支付和征信兩大底層金融功能。在中國市場以騰訊和螞蟻金服、京東金融為代表的一系列互聯網公司在金融領域快速探索。

憑借支付寶占領第三方支付入口后 , 螞蟻金服依托電商平臺積累的海量數據 , 助力金融產品定價與風險控制。螞蟻借唄(純信用個人貸款)2016年用戶數達到1000萬,放款規模為3000億元。

2016年雙十一支付寶全天完成支付10.5 億筆,“花唄” 占20% ,我們估計花唄2017年放款規模在1-2萬億左右 。源于支付寶資金沉淀和理財屬性的余額寶,目前資產規模超過一萬億,理財規模年化增速超過30% 。

云計算將支付寶每秒支付能力提升到了8.59萬筆,遠超VISA(1.4萬筆)等國內外金融機構。依托于淘寶、阿里巴巴和天貓三個電子交易平臺,螞蟻金服獲取了海量的交易數據和消費行為數據,在此基礎上,整個螞蟻金服搭建起了基于信用體系的金融業務帝國。

目前,憑借著覆蓋長尾用戶的消費數據和用戶畫像能力,每筆網上交易的成本降到了2分錢以下,遠低于傳統銀行,保證了各種普惠金融業務順利開展。數據的優勢使得螞蟻金服的產品研發和差異化定價能力顯著高于傳統的保險及基金銷售網點。

中美互聯網金融路徑不同, 中國盈利模式剛剛起步

資料顯示,2016年共有4.5億賬戶使用支付寶,而海外支付巨頭PayPal的活躍賬戶僅有1.97億,支付寶超PayPal成為全球最大的第三方支付公司,2015年支付寶的資金支付總額達到9310億美元(根據花旗研究院數據),而PayPal為2817億美元, 支付寶在活躍用戶及使用頻次數據都遠超PayPal ,但螞蟻金服的現階段營收遠低于PayPal,ARPU提升空巨大。

從收入結構來看,螞蟻金服國內支付服務收入占總收入比例達到40%以上,小微借貸收入占比達18%,天弘基金收入占比17%,托管利息收入17%,螞蟻金服支付規模大,但盈利水平低于PayPal。個人借貸相關費用已經成為 PayPal和螞蟻金服的重要業務內容(12%vs18%),但消費金融和個人信貸產品為PayPal每年帶來86.4億收入,而螞蟻金服的相關服務在收入在60億左右,支付寶憑借著更高的用戶基數和更多的線下支付場景,我們認為未來盈利空間巨大。

與支付寶不同的是,PayPal并沒有向全牌照的金控集團轉型,而是建立了獨樹一幟的情景電商模式和全方位的內嵌式支付入口,徹底改變傳統電商的游戲玩法,極大提高潛在用戶轉化率。憑借市場第一的用戶消費轉換率,PayPal得到了很高的交易傭金作為回報。

我海外互聯網巨頭在基礎的支付和電商層面不斷開發,為傳統商家和銀行卡提供網絡支付和電商入口,本身并不擁有資管、銀行等牌照類業務。底層的支付和消費功能正在成為如Facebook、PayPal等巨頭進一步提升廣告、交易收入,開發ARPU值的法寶。

老牌支付巨頭Paypal通過一系列的收購和投資,將自己的支付入口擴大至所有的社交應用和主流內容網站。目前PayPal不僅能提供移動支付、轉賬、信貸功能,更重要的它正在全面向情境電商平臺轉型。去年九月PayPal收購了Modest,獲得了情境電商的所有關鍵技術:在不同應用場景植入購買按鈕,創建app,管理訂單等。

PayPal的移動電商平臺以及Braintree后臺支付的全閉環支持能在用戶瀏覽圖片、網頁和郵件時擁有全面嵌入式購物體驗,用戶目光所及之處,都可以一鍵購買,大大提高了電商用戶的轉化率和消費規模。該業務目前正在內測,有望成為PayPal新的增長點。PayPal也將是緊接Stripe推出Relay后第二個提供情景電商平臺服務的公司。

在美國,傳統理財產品、中小企業信貸、保險等均有成熟的金融巨頭覆蓋,傳統金融機構深耕社區和家庭,消費者習慣已養成。互聯網企業和fintech類公司不具備渠道優勢,他們更多的扮演“補充”角色。未被傳統金融服務覆蓋的客戶或市場縫隙,由互聯網企業和FinTech企業來補充,其角色更多的是“提高某已有業務的效率”。

大多數中產階級的理財服務是由傳統銀行和資產管理公司、投資顧問公司提供的。近年來,智能投顧平臺(自動化投資平臺)的興起,如Betterment、Wealthfront針對的是年輕一代,主打的是在資產在能夠得到充分的大類配置前提下,以人工智能和機器學習輔助個人投資者優化資產結構。

CreditKarma公司則提供美國居民信用分數的實時免費查詢,根據用戶信用分數推薦對他們更劃算的金融服務(保險、貸款等);由于Credit Karma掌握了三分之二的美國消費者的實際債務負擔,包括債權人和債務利率等信息,系統通過挖掘數據并利用算法使用戶看到符合自身需要的廣告,也就是對網站用戶進行個性化的推薦。傭金收入則來自于成功推薦信用卡、貸款以及其他金融服務。

總結來說,數據優勢和流量入口為中國。互聯網巨頭帶來數據金融的全面成功。2016年春節期間,微信完成320億美金電子紅包的轉賬,是Paypal2015年全年支付額的六倍多。螞蟻金服旗下的余額寶規模達到了960億美金,成為世界規模最大的貨幣基金。

螞蟻金服目前估值為600億美金,距離中國交通銀行4000多億人民幣的市值僅一步之遙。除美國外,中國將成為全世界最大的支付市場和全世界第二大的金融科技市場。中國互聯網巨頭成功開發了國內尚未被傳統金融覆蓋的需求,并走出了一條巨頭進化的獨特路徑。

移動支付為入口 ,數字金融產業鏈全面成型

供給端:第三方移動支付快速普及,2016年交易規模達38.5萬億,微信支付和支付寶市場份額高達90% 。在占據支付業務核心競爭力之后,數據金融公司開始探索信貸業務,在此過程中優先發展征信,并向保險、眾籌、投資等領域延伸。

參照海外發展經驗,我們判斷消費信貸有望成 為 繼支付業務之后,數據金融公司重要的業務之一。傳統金融機構通常通過資產抵押控制信貸風險,對于長尾中后端客戶服務不足。數據金融公司有機會通過數據分析和風險定價模型服務更大范圍的客戶。

以騰訊和螞蟻金服為代表的支付巨頭以自有數據為基礎,發力征信,謀求覆蓋全方位、全場景的移動互聯金融生態。螞蟻花唄已走出阿里平臺,接入40多家外部消費平臺。京東金融以電商交易和商家備貨場景切入,在消費和供應鏈金融領域縱深發展,通過“白條”拓展消費金融業務,并試水ABS和ABN。

互聯網金融將從以支付、電商為代表的產業鏈前端向以個人金融、資產管理為核心的產業鏈后端布局發展。未來,立足于互聯網巨頭和科技公司的金融服務產業,競爭才剛剛開始。

螞蟻金服:數據+ 科技成就金融巨人

依托于互聯網 消費金融的場景化,螞蟻金服首先打開了電子支付市場,并且將消費金融 、保險、小微企業借貸等業務嵌入了日常的交易場景中 。 在建立起了擁有基金、銀行、支付、保險、眾籌等全牌照的金融帝國之后, 全方位的人工智能平臺被應用于各種服務場景之中,如風險控制、信貸決策、保險定價、服務推薦。加上算法不斷迭代,公司向著全場景的智能金融帝國轉型,數據+科技使得螞蟻金服成為互聯網時代的金融巨人。

信息的融合在技術和算法的推動下,開始產生巨大的價值。以螞蟻金服為代表的互聯網金融公司與傳統金融機構最大的區別在于技術。互聯網公司開始利用技術重塑金融:

自動問題識別(CTR):上下語義匹配及客戶真實意圖識別。采用標準問題映射技術,再找到多方面的服務標準化或需求驅動。由于采用了人工智能識別技術,2016年雙11淘寶自助服務比例達到了97%,自助轉人工的需求猛降,客戶滿意度提高,公開資料顯示該技術運用后,人力和GPU成本下降1億左右,而支付和理財平臺的峰值容量和操作效率反而得到極大提升。

基于遷移學習和深度學習的精準營銷。基于阿里生態體系的海量數據在深度學習的技術框架內達到融合和學習,對用戶、產品、文本等進行同一“編碼”,經過大規模學習和遷移學習后,人工智能能夠將支付用戶的屬性和閱讀偏好、電商購買行為與保險偏好聯系在一起,從而實現基于交易行為和閱讀行為的精準營銷,助力理財和保險產品的銷售和定位。

螞蟻金服在進行精準營銷時,把算法、業務、系統整體打通,大規模提升深度學習效率近6倍左右,并且開始從非結構性數據中提取每個用戶的謹慎性系數。

在螞蟻聚寶的主頁和社區觀點里面,同一個基金面對不同的用戶DNA,會有不同的文字呈現,推薦的內容和原因根據用戶習慣和瀏覽歷史而變化,是個性化定制的模式。目前這些全新的算法提高了業務點擊轉化率將近5.9倍,GMV提高了3.4倍。

小而美的保險:運用機器學習和可解釋模型真正理解用戶的消費行為。螞蟻金服的場景化保險產品,如退貨險、碎屏險等,保費在0.5-5塊錢左右,覆蓋海量長尾人群,場景險保費收入多年維持100%的年化增速,雙11一天保單金額突破1億。

場景保險產品憑借著大數據和機器學習,做到了實時投保,實時差異化定價,實時出險率預測和極速核賠。螞蟻金服使用幾百萬用戶ID數據來培養可解釋模型,即用戶、他所購買的商品和退貨這三者之間的關系,最后得出該用戶的退貨概率。場景類保險依靠此類核心算法,實現了超小金額保單的盈利。

征信業務方面,螞蟻金服根據阿里系(占比30-40%)和其他第三方支付機構提供的征信數據,打造出了“芝麻信用”。芝麻信用除了連接了公安系統的實名驗證與活體檢測技術(掃臉、指紋等),豐富的交易場景和商家的數據接口為螞蟻金服的機器學習貢獻著源源不斷的數據,芝麻信用還涵蓋了信用卡還款、網購、轉賬、理財、水電煤繳費、租房信息、住址搬遷歷史、社交關系等信息。

在面對巨量涌入的長尾客戶時,傳統金融IT的架構無法支撐,螞蟻金服IT架構的云端化徹底打破傳統架構的限制,實現平臺上各類機構之間信息的自由流通,由此產生的呈指數級增長的數據量在平臺上沉淀。未來,芝麻信用將在消費貸款和個人信用商用領域具有巨大空間。

此外,螞蟻金服通過將支付入口和場景結合,借助其天量的大數據資源和強勁的云計算數據分析挖掘能力,全方位地切入生活場景,匹配大數據帶來的客戶側寫和分流能力,實現了高頻和高留存的金融服務模式。目前,螞蟻金服已經成功地將支付端口帶來的低成本流量接入了理財、融資和外部購物等業務中,旗下主要包括以下幾款產品:

螞蟻借唄:個人無抵押小額貸款。芝麻分600分以上的用戶,可以申請1000元-20萬元不等的貸款額度。借唄在推出后的10個月的時間內用戶數達到1000萬,放款規模為3000億元。目前“借唄”的還款最長期限為12個月,貸款日利率普遍為0.045%,具體利率隨借隨還。用戶申請到的額度可以轉到支付寶余額,和從銀行獲得的貸款一樣。

相較于傳統的個人貸款,“借唄”不需要用戶提交復雜的個人材料和財力證明,只需憑借芝麻信用分就能對用戶的信用水平做出判斷和把關,3秒完成放貸。據統計,借唄90%以上的客戶是來自于80、90后,也就是30歲左右。現在借唄有近4成的用戶是來自于三四線城市,這些城市融資渠道門檻高,借唄現金的業務市場潛力更大。

網商貸(原螞蟻微貸):針對個體商戶的純信用個人經營貸款。信用分達到 550分即可為申請,網商貸作為一款貸款服務,其還款最長期限為12個月,貸款日利率是0.018%,微貸技術中包含了大量數據模型,利用網絡數據模型和在線資信調查,輔以交叉檢驗技術來確認第三方客戶的信息真實性,將客戶在電子商務網絡平臺上的行為數據映射為企業和個人的信用評價。

此外,還可以通過云計算判斷買家和賣家之間是否有關聯,是否炒作信用,風險的概率的大小、交易集中度等以此來判斷小微企業的信用,降低風險與運營成本。

網商銀行:小微企業、個人消費者和農村用戶,是網商銀行的三大目標客戶群體。在貸款業務中,除了覆蓋阿里生態體系內電商商戶如淘寶店主和外部接近60家合作平臺(如金蝶軟件、美團)的企業主的“網商貸”外,還包括為農村地區小微經營者提供的無抵押無擔保信貸服務“旺農貸”,截至目前,已經覆蓋了全國4852個村莊。從貸款利率看,目前保持在7%—12%之間,依企業資信狀況浮動。

保險業務:包括嵌入自營產品和 第三方保險銷售平臺業務。保險產品與螞蟻金服的其他業務形成對接,產品設計具有場景化、碎片化和定制化特點。

例如,退貨運費險是依托于淘內零售平臺的銷售,通過對不同用戶歷史數據的分析區別定價,契合了買賣雙方在購物時的需求,實現了保單的迅速增長,商戶信用保險則是針對天貓賣家的保證金設計,螞蟻金服通過數據挖掘來對商家的信用狀況進行判斷,允許商家通過購買信用保險的方式來替代繳納保證金,降低了商家的運營成本。

嵌入自營性保險產品與阿里的業務生態圈形成呼應,在產品上具有場景化、碎片化和定制化的特點,且龐大的用戶和業務資源成為這一類保險產品的核心優勢。

騰訊金融:掘金社交數據,互金帝國成型

騰訊的微信支付為騰訊金融積累了理財用戶及資產方資源的同時,也沉淀了資產匹配、設計和分析的數據。騰訊目前主要研發的數據產品為 “ 財富值”, 該值定義了 客戶財富和風險偏好的系數, 可以幫助理財平臺更準確地找到定向的客戶,目前主要應用在理財通平臺。

在渠道方面,這些經過分析的數據形成結論,通過理財通幫助理財產品、信用卡、車險等的精準營銷和定價;在授信方面,通過騰訊金融云的大數據去做風控;在交易方面,根據交易特征篩選來建立“可疑風險防范”等。

微粒貸:依托騰訊大數據用戶畫像,在符合當期授信條件的用戶中隨機篩選出白名單用過戶并邀請使用產品,首批人數不超過10萬人。2016年底,累計發放規模超1600億元,總筆數超2000萬,筆均放款8000元,覆蓋6000萬人。

微粒貸背靠微眾銀行,在微信錢包和手機QQ客戶端上線,單筆最高可借4萬元,個人貸款總額度在500元-20萬元之間。值得注意的是,微粒貸日利息0.05%,其年化利息為18.25%,高于同類產品螞蟻借唄(日利息0.045%)。

微證券:通過與券商合作將把證券的遠程開戶運用到微信上來,微信用戶可以通過微信進行股票交易。此外年初,黃金紅包的上線代表了微信支付分銷高費率產品,進行金融產品迭代的決心。接下來在基金的接入上,騰訊會借助已經入股的好買基金實現批量接入。

2B端 “連接器力 ”:進一步發力2B端,利用數據金融展開競爭; 全面連接銀行信用卡,將大量線上銀行行為服務接入到騰訊平臺上分享價值;而對缺乏風控能力的P2P、小額貸款公司,騰訊選擇通過提供用戶信用數據(騰訊征信、財富值),向合作公司輸出能力。

年初上線的大量金融小程序顯示了騰訊對進一步向金融機構開發微信導流功能的野心,目前由于監管謹慎的態度,我們對今年小程序在金融產品分銷和傭金分成上面保持謹慎樂觀。

在征信方面,騰訊金融主攻社交數據,搭建社交大數據用戶畫像能力。騰訊征信系統主要依賴三部分數據:騰訊系的基礎業務數據,如社交、游戲等;從合作金融機構拿到的信貸和金融信息, 以及其他外部數據。目前,中國大部分的征信機構都尚未采用社交數據作為征信評估數據,據統計,社交數據在傳統金融機構數據庫占比低于5%,同時社交數據所對應的長尾客群往往在央行征信范圍之外。

騰訊征信最新開發的模型表明,在小額信貸的風險評估中,社交數據的預測能力要強于傳統的借貸數據,騰訊征信開發團隊認為,加入社交數據之后,模型效果會有超過20%的提升,反欺詐測評時效果明顯。未來騰訊征信將深度應用在金融產品分銷和風險評估中,為騰訊金融體系提供準確的用戶畫像。

京東金融:全面對標螞蟻金服 , 金融產品推陳出新

京東金融利用電商平臺場景和海量數據優勢,根據用戶特征,提供信貸、理財產品和保險的分銷服務。供應鏈金融和消費金融服務的場景不僅僅是京東商城,還拓展到了京東生態圈外的很多外部場景。京東金融通過數據及科技能力,為證券公司、消費信貸公司等提供數據和產品。京東金融商業模式開始從2C到2B進行轉換,主要包括以下產品:

京東白條:在京東網站使用白條進行付款,可以享有最長30天的延后付款期或最長24期的分期付款方式。逾期手續費方面,白條也比花唄低,白條逾期利息是0.03%/天,花唄是0.05%/天。“京東白條”上線,與“京保貝”形成了一個完整的金融產業鏈,分別為供應商和消費者提供小額微貸服務。

此外,“京東白條”的分期業務,還可以為京東帶來豐厚的利潤回報。如果沒有“京東白條”這款產品,用戶在京東購物要想分期付款,只能使用信用卡的分期付款業務,利潤全部被銀行獲取。借助“京東白條”業務,擁有的龐大現金流被充分利用,可為京東帶來豐厚的利潤回報。

小金庫:作為京東金融的一款基礎性貨幣基金理財產品,它不僅整合了現金管理、投資理財等多種功能,還實現了購物支付功能,即用戶通過京東小金庫就可實現瞬間支付購物,速度快于銀行卡等付款方式,進一步提升了消費者的購物體驗。

大支付業務作為京東金融的核心戰略之一,“小金庫”的出現完善了京東金融現在的支付體系,京東支付、白條、小金庫等一系列產品形成了很好的串聯,實現了存、貸、轉的打通。

京小貸:“京小貸”是以京東開放平臺的店鋪為貸款發放對象,根據商家的綜合經營情況給予貸款額度,貸款期限最長12個月,商家可根據貸款金額自主選擇貸款期限和還款方式。

京小貸系統會根據店鋪的評級、當前貸款金額、期限、還款方式等條件綜合計算出貸款利率,目前暫定單筆商家貸款上限為200萬元,之后會根據數據適時上調或下調;而且由于“京小貸”是依據商家信用等京東自有大數據確定放貸,無需商家抵押或提供擔保,年化貸款利率在14%~24%之間,利率低于同業水平。

Facebook:電商之心不死 , 全面發掘廣告價值

與國內支付巨頭試圖謀求覆蓋全方位、全場景的移動互聯金融生態不同,Facebook通過將好友轉賬、 移動支付和內置聊天機器人結合起來 ,進一步將金融和廣告、電商業務融合。

長期以來,Facebook通過內置的廣告內容為商家導流,現在公司希望用戶不離開Facebook即可完成購物流程 ,在并將交易記錄留存在Facebook生態系統內,便于深挖用戶價值和客戶轉換率,進一步提振廣告收入。Facebook公布的2016年財報顯示 ,移動端廣告收入的占其整體廣告營收的84%。

2015年Facebook Messenger在美國用戶中推出了P2P支付服務,標志著 facebook正式進軍移動支付領域。2016年10月,從愛爾蘭中央銀行獲得電子貨幣許可證,這相當于Facebook獲得了歐盟通行證,為歐洲客戶在Facebook實現好友間支付鋪平了道路。

今年2月份,Facebook又通過跟P2P轉賬服務公司TransferWise合作,讓原本只限于美國的Messenger用戶互相轉賬功能變成一項跨國服務,實現了外匯匯款。

Facebook還增加了頁面一鍵支付功能,它讓Messenger內置的聊天機器人推送連接,并完成收款,用戶不需要離開APP。如果用戶將信用卡信息存儲在Facebook或者Messenger上,就可以通過機器人在喜歡的店鋪或者服務中購物。Messenger不斷的擴展第三方支付伙伴,比如PayPal、Stripe和歐洲的TransferWise。

通過涉足這些全新領域,Facebook希望進一步提振Facebook Messenger用戶的參與度,幫助Facebook增加用戶粘性。值得注意的是,Facebook所有金融相關的業務都是通過尋求第三方合作完成,表明公司目前尚未有正式進軍金融產品服務的計劃,繼續提高廣告收入是現階段公司的最主要目標。

此外,Facebook與PayPal達成合作協議,Facebook用戶在其網站上購物時可以使用PayPal進行支付。此舉一方面可以提高用戶黏著度,另一方面在線支付功能幫助Facebook獲取用戶的銀行卡信息以及他們的購物、支付信息,同時借助大數據技術,Facebook可以準確地預測用戶的個性與品質這種高度敏感的信息,來更好的定位潛在買家,從而在廣告投放方面獲得巨額利潤。

目前,Facebook已經通過對用戶行為進行全方位的跟蹤及發掘,利用其數據優勢在精準營銷上面獲得了巨大成功,Facebook的廣告收入在過去的三年持續超預期。

Facebook在去年10月重新推出Marketplace平臺,用戶們可以通過買賣群組發表自己的出售信息。Marketplace可以根據用戶所在位置,自動顯示附近區域待售的物品。

該模式類似于簡版淘寶+附近的人功能。用戶也可通過App的搜索欄,按位置、類別及價格等選項尋找特定商品。Facebook目前還不支持收付款以及物流服務。公司希望的是用戶能更長久地停留在頁面中,形成瀏覽和購買的閉環,進而驅動其廣告收入的增長。

另外,Facebook也大力發展征信技術,核發貸款的金融業者可透過這項技術,審視個人在社交網站上經可靠節點鏈接的親近朋友,交際圈采樣的得出信用評分低于某個水平以下,那貸款機構就會拒絕核貸給你。

相較于傳統的信用評分方法,銀行可以利用該專利將用戶的人脈關系作為信用評級的參考因素。基于社交評分方法:主要包括用戶信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈關系五個維度。

以數據為基礎的模型和算法成為競爭壁壘

成功的要素:支付依托客戶粘性,信貸依托風險定價能力。依托于互聯網巨頭的數據金融公司具備客戶規模優勢,騰訊和阿里在移動支付端占據先機和數據優勢。但從支付到信貸業務拓展,仍需面對從數據到定價模型的挑戰。對于信貸而言,擁有數據資源是成功的必要不充分條件,后續仍需要通過數據的深度挖掘和模型有效性驗證來提升風險定價能力。

除騰訊、阿里、京東等龍頭公司外,未來也有可能發展出來獨立的風險定價技術服務商,擁有算法和技術優勢的創業公司亦值得關注。

傳統銀行業建立的一個數據或者IT中心,是封閉或者半封閉的,而互聯網巨頭在移動互聯時代,一開始就要接受來自于網上的各種檢驗、釣魚、攻擊、竊取,從而進化出了世界一流的數據分析和風險定價能力。

以螞蟻金服旗下的數據大用戶網商銀行為例,這家沒有網點的民營銀行服務小微企業的數量突破了80萬家,主營為針對小微企業的無抵押無擔保的純信用貸款。 小微企業信用記錄少、風險識別復雜、 控制難度大,但 網商銀行憑借自身研發的風控模型和全流程的數據分析,使得網商銀行的不良率低于國內銀行平均水平。

網商銀行目前的風險控制模型有100多個,其中最有特色的當屬水文交易模型和滴灌經營能力模型。

滴灌模型:當小微企業的經營規模和資產情況達不到貸款門檻時,網商銀行可以通過這家企業的歷史數據判斷它的經營趨勢,并且通過行業數據估計公司業務潛力。它如果被認定具有一定的發展空間,依然可以得到相應額度的貸款。

水文交易模型:預測小微企業的后續經營狀況,從而判斷是否授信。傳統金融機構習慣通過財務分析和人工審核的方式放貸,如果一家企業目前的經營相對困難,即處于“低水位”,傳統金融機構往往不會向其發放貸款。但網商銀行可以從其歷史銷售情況和行業景氣程度的大數據分析中預測其很可能在幾個月后“水位回升”,那么企業也很可能獲得貸款。

京東金融投資美國互金Zestfinance,全新信用模式落地中國:美國科技公司ZestFinance的信用模型將應用于京東金融的消費金融體系,建立大數據信貸審批模型,利用谷歌高維機器學習算法和大數據對借款人進行信用分析和評分,而貸款方則可以購買其風控技術,以評估借款人的信用風險,同時達到降低自身成本的作用。

該模式是通過借款人授權,獲取其在銀行、電商、社交網絡等地的數據,并在此基礎上結合網絡標記數據、其他合作方數據等對借款人進行信用評估,確定可貸款,授予一定信用額度后,將用戶推薦到消費金融等平臺上的貸款方,并收取服務費,同時提供營銷獲客服務。

與螞蟻金服以支付為入口、依托賬戶體系、獲取金融全牌照的發展路徑不同,京東金融從業務場景切入,通過供應鏈金融、消費金融服務打通產業鏈,以數據技術為核心競爭力,為金融機構和非金融機構提供菜單式、嵌入式的基礎設施服務。

B2B出身的阿里巴巴在經過淘寶、支付寶以及天貓三個產品,對海量用戶交易數據、風控管理可謂是駕輕就熟。從其阿里小貸壞賬率僅為1%的績效水平來看,阿里利用數十年里積累下的用戶信息實現了大數據的完美轉型,在電商技術上取得不菲的成績。

與其他企業相比,阿里在互聯網金融領域中的思路和戰略最為清晰和超前,而縱觀阿里金融的業務布局,幾乎涵蓋全產業鏈:支付寶、余額寶、基金、阿里理財、阿里保險、阿里小貸、阿里擔保等,還包括阿里云所提供的金融云服務。同時,阿里也是擁有牌照最多的互聯網公司:第三方支付牌照、基金牌照、擔保牌照和小貸牌照。但最助力阿里巴巴成長的還屬支付寶。

阿里借助支付寶可謂是“一招先吃遍天”,第三方支付覆蓋場景廣闊,不僅有網購、電信充值,還包括水電煤繳費、信用卡還款、日常小額多頻轉賬匯款等,極大地便利了人們日常生活。隨著阿里國際化的戰略轉型,2012年6月阿里與Qiwiwallet成功聯姻。據悉,Qiwiwallet是俄羅斯最大的第三方支付工具,其服務類似于支付寶。買家可以很方便地對Qiwiwallet進行充值,再到阿里巴巴旗下的全球速賣通購買商品。Qiwiwallet完善的風險保障機制,可以免去24小時的審核期限制,支付成功后中國賣家可立刻發貨。另據Hitwise的數據顯示,2013年第二季度支付寶和財付通占我國第三方支付平臺點擊訪問超過90%的市場份額。其中,支付寶超過60%,財付通以29.4%排名第二。

在“2014中國互聯網金融高層論壇暨第七屆中國電子金融年會”上,阿里巴巴小微金融服務集團金融事業部總經理袁雷鳴肯定了大數據對客戶的流動性需求預測的價值,通過十幾年來支付寶為阿里帶來的穩定的用戶基礎,到2014年第一季度,余額寶整個存量的規模已經超過2500億,有接近兩千萬的客戶,平均的戶均投資金額只有4000塊錢左右,充分的體現了碎片化的資金的特性。其中在用戶構成上,年輕化成了余額寶最主要的特點。數據顯示,余額寶的平均年齡28歲,18-35歲占比82.8%,年輕用戶未來再發力將為阿里帶來新一輪的增長點。

在阿里金融生態一片叫好以及外貿蓬勃的大環境下,阿里或于8月赴美上市的計劃就有其天然吸引力。正如武漢科技大學金融證券研究所所長董登新指出:“赴國外上市可以延伸企業觸角,募資外幣、外匯資金。同時,還可以起到境外廣告作用,對于企業國際化戰略大有好處。”這充分體現了阿里作為國際第二大電商的遠見卓識。有分析據此估計,老虎基金入股阿里巴巴給出的估值大約在1280億美元,未來IPO上市,阿里巴巴集團的估值可能沖刺1500億美元,其融資規模有望創下2012年5月Facebook上市以來最大的IPO。

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>> 我國互聯網信息管理研究 互聯網對我國政府管理的雙重效應 新媒體時代政府危機中信息管理的困境與對策 機遇與挑戰:互聯網時代的政府管理 我國政府績效管理的困境與對策建議 我國政府危機管理中的溝通困境與對策 從雪災看我國政府的危機信息管理 “互聯網+”時代的政府信息安全 “互聯網+”時代企業的創新困境與驅動 基于“互聯網+”時代的政府信息化管理轉型研究 互聯網時代實體書店的困境與對策 移動互聯網時代廣播廣告經營的困境與對策 移動互聯網時代新聞類APP的發展困境與應對策略 我國互聯網金融發展的困境及對策 我國政府部門績效管理的困境、原因及對策分析 淺議我國政府績效管理面臨的困境及對策 我國政府績效預算的現狀與困境 “互聯網+”時代的我國醫院微信信息服務研究 互聯網時代我國文化安全面臨的挑戰和對策 我國政府危機管理中信息公開存在問題與對策 常見問題解答 當前所在位置:.

[2]人民日報.政務指數微博影響力報告[R/OL].(2016-11-09)[2016-11-30]..cn.

[3]騰訊.柴靜紀錄片成新現象級視頻,網絡播放量迅速破億[EB/OL].(2015-03-01)[2016-11-30]./a/20150301/022132.htm.

[4][美]詹姆斯?N?羅西瑙.沒有政府的治理[M].張勝軍,劉小林,等,譯.南昌:江西人民出版社,2001.

[5]翟光勇.網絡計量學視角下的政府網站“信息孤島”實證研究[J].新聞與傳播研究,2010(6)

篇(3)

傳統電視風光不再,互聯網電視正成為新生代年輕人的新寵

新生代消費主力回歸客廳,正給營銷市場帶來一個不可想象的新機遇

《2015中國互聯網電視發展研究報告》中顯示,2015年成為中國互聯網電視用戶增長最快的一年,互聯網電視覆蓋用戶月均增長速度超過100%,年用戶總量超過4000萬。尼爾森《2015年互聯網電視用戶使用行為調研及廣告到人監測分析報告》中顯示18~34歲新生代購買力人群占互聯網電視用戶的45.4%

如何把握全新的互聯網電視營銷市場?

1.全面覆蓋

在龐大的互聯網電視市場中,形成幾個類型的陣營,相互紛爭搶占現有市場覆蓋,如:智能電視廠商、內容版權方、牌照管理方、電視系統提供商等等。然而,“秀視智能”早在三年前就有了前瞻性地戰略,另覓新路。是最早在技術上創建了互聯網電視廣告資源整合平臺,智能大屏廣告管理系統,智能大屏收視行為數據管理平臺,智能終端內容管理系統等多個技術核心平臺,覆蓋全國95%的互聯網廣告資源,承載行內流量及數據監測60%。

2.投其所好

另外,秀視也是最早實現數字化大屏廣告投放,程序化大屏廣告購買的營銷公司,并創建“益家互動”互聯網大屏廣告運營公司。在很早就開始打通牌照方及互聯網電視廠商數據接口,在內容上,與華數,CIBN等多家內容提供方取得了獨家合作,將廣告植入在精彩的電視節目中。秀視智能通過內容IP合作與多樣化娛樂應用,來提升互聯網電視娛樂生態的體驗,連廣告都有了精準投放系統和內容個性化推薦系統,同時他們還實現跨平臺合作,打造品牌原生內容與獨家定制。

從行業領導者“秀視”完成的市場布局上,可以看到未來互聯網電視發展的方向:不再是單方面的市場資源的搶占,也不再是單方面的內容輸出,而是互聯網電視營銷生態圈的天下。

篇(4)

在移動應用方面,娛樂需求地位穩固。移動即時通信依然是網民的首選,游戲的日均使用時長最高。騰訊系應用的布局最廣,橫跨社交、視頻、應用商店、瀏覽器、音樂等多個領域,而應用渠道中,360手機助手的用戶覆蓋率達32.1%,居各渠道之首。

此外,報告顯示,移動互聯網已經度過了需求集中于通信與社交方面的“萌芽期”和以購物與娛樂為代表的“初步發展期”,邁入到“高速發展期”。這一時期,出行、醫療、教育、餐飲等與生活密切相關的細分領域應用紛紛涌現,多元化生活服務為用戶帶來極大便利,線上與線下聯動(O2O)成為趨勢。典型應用的不斷涌現,也讓O2O行業迎來用戶增長與資本市場融資雙重熱潮,移動端的消費閉環正逐漸形成。

在以智能終端為主要載體的移動互聯時代,聊微信、刷微博、玩游戲、手機支付等大量移動應用,讓越來越多用戶貢獻了海量的數據。深入整合、挖掘這些大數據,企業能夠提高對市場的洞察,增強競爭優勢,改變他們的運作甚至是完全變革商業模式。但是,大數據分析因為技術和投入的門檻高,在國內市場還處于初級階段,往往只具有簡單維度的統計能力。而技術成熟的互聯網巨頭推出的大數據分析報告,又因其定位原因很難保持中立。

TakingData數據服務部高級總監陶京琪表示:“TalkingData長期鉆研分布式運算架構、海量數據處理、數據挖掘算法,大數據已經成為骨子里的基因。期望TalkingData中立、專業、多維的大數據服務能夠在已成紅海的移動互聯網領域,給更多公司帶來更多價值。”

從創建之初,TalkingData就定位于“第三方的中立數據平臺”,對于使用移動數據的企業來說,扮演的是橋梁和裁判的角色。據介紹,此次的報告,TalkingData使用自己研發的移動大數據統計分析平臺,將10億移動智能設備數據作為數據藍本,從多個維度對移動互聯網用戶數據進行對比分析,為移動數據使用者提供真實可靠的行業觀察結果。

篇(5)

據中國互聯網絡信息中心的報告統計,截至2010年6月底,中國網民數量達到4.2億人,突破了4億人大關,使用互聯網已經成為中國百姓日常生活的重要組成部分。同時,互聯網由于具有不受時間、地域限制,開放性強的鮮明特點,越來越成為人民群眾表達心聲、提出意見和建議的重要渠道。而工商機關肩負市場監管和行政執法重任,工商行政管理工作與經濟社會發展、百姓日常生活有著廣泛而密切的聯系,一直受到社會各界的廣泛關注。隨著網絡技術的不斷進步及上網設施的日漸改善,網民數量不斷增多,互聯網中關于工商行政管理工作的評論、意見及建議也迅速增多。顯然,工商機關加強網絡輿情的收集、分析工作,并積極主動地開展輿論引導工作,是在新形勢下堅持執法為民、積極履行職責、樹立良好形象的必要手段。

網絡輿情既具有一般社會輿論的共同屬性,也具有自身獨有的一些特點

網絡輿情既然屬于社會輿論的一種表現形式,便具有一般社會輿論的共同屬性。比如,它以某個涉及人們共同利益的問題或事件為討論對象,有大量的公民對這個問題或事件發表意見,并且形成一種具有共同傾向性的意見,這種共同意見會直接或者間接地對社會產生重要影響。

同時,基于互聯網的跨時空、開放性特點,網絡輿情在傳播方式及輿論主體等方面與社會輿論有所不同。社會輿論往往通過人們的街談巷議、口傳心授來傳遞信息和表達觀點,并以一定的意見、情緒、態度甚至行動傾向表現出來。而網絡輿情的產生、形成并發揮作用是通過互聯網,社會公眾通過互聯網中的新聞跟帖、論壇跟帖、博客、播客以及QQ等即時通信工具、搜索聚合等途徑,來表達自己的情緒、態度和意見等。值得注意的是,作為網絡輿情主體的網民只是社會人群的一部分,網絡輿情只是反映了以網民為主的某些社會群體的意愿。因此在許多情況下,不宜簡單地將網絡輿情直接等同于社會整體的意見與情緒。

與傳統的社會輿論相比,網絡輿情還具有直接、突發、互動以及內容豐富等特點。

互聯網是完全開放的,它拓展了社會公眾的公共空間,給了所有人發表意見和討論時事的便利,使每個人都有機會成為網絡信息的者,使每個人都有選擇網絡信息的自由。這樣,民眾發表意見的渠道就更加通暢,往往在一個事件發生幾小時甚至幾分鐘之后,就會有相關的意見和情緒等在互聯網中發表和表現出來,從而使網絡輿情能夠直接表達民意并發揮作用。

在突發性方面,傳統的社會輿論往往需要經過一個時期的醞釀和準備才能形成,因為街談巷議等形式的局限,從事件信息傳播、公眾關注并參與討論,一直到社會輿論的形成一般需要數天甚至數十天的時間。而網絡輿情的形成則非常迅速,一個熱點事件的出現加上大量情緒化的意見表達,在當事人不經意間,就可能迅速成為激發網絡人群共同關注甚至共同譴責的導火索,使當事人在猝不及防的時候成為眾矢之的。

一般來說,網上輿情的討論主題極為寬泛,話題的選擇往往是自發、隨意的,任何人都有選擇主題、話題和選擇寫什么、怎么寫的自由,而網民又分布于社會各階層和各個領域,因此,政治、經濟、文化、軍事、外交以及社會生活的方方面面都可能隨時成為網絡輿情焦點,而且各種各樣的文化訴求、思想意識、價值觀念、生活準則、道德標準都可以充分體現。

在互聯網中,網民普遍表現出強烈的參與意識,這就使網絡輿情具有較強的互動性。在互聯網中,只要某一問題或事件被報道或者被發現,就會引發大量網民自覺參與討論、發表意見、進行評論,并且很容易在眾多網民之間形成互動,贊成方的觀點和反對方的觀點同時出現,相互探討、爭論,相互交匯、碰撞。這種網民之間的互動、實時交流,使各種觀點和意見能夠快速地表達出來,使討論更廣泛、更深入。

當然,網絡輿情的局限性也是顯而易見的。比如,許多網民受素質、學識方面的限制,或者受現實生活壓力的影響,在發表意見時,容易缺乏理性,比較感性化和情緒化,甚至有些人把互聯網作為發泄情緒的場所,很容易出現庸俗、灰色的言論。如果不加以及時引導,可能引發更多情緒化的議論甚至形成有害的社會輿論。

工商機關網絡輿情收集、分析及引導工作的現狀

從工商機關的網絡輿情收集、分析及引導工作看,還存在不足,需要認真研究相關問題。

1.缺乏快速、有效的網絡輿情收集及日常監測機制。

目前,各地工商機關還只是停留在人工收集、篩選階段,難以形成日常性收集能力和持續性跟蹤能力,往往只能依靠個人的感覺、經驗等收集網絡輿情信息,判斷是否出現與工商行政管理相關的網絡輿情熱點問題,使網絡輿情監測面較窄,反應速度較慢。當特定事件發生后,難以從互聯網的海量信息中及時、有效地獲取深層次、高質量的網絡輿情準確信息,給科學決策以及應急處置造成困難。

2.缺乏全面、科學的網絡輿情分析機制。

網絡輿情分析是通過對網絡輿情信息的定性分析與定量分析,得出一種趨向判斷和價值判斷的過程。網絡輿情分析工作是一項系統工程,必須在平時打好基礎。但從實際情況看,各地工商機關在網絡輿情分析方面還存在隨意性強、方法不科學、缺乏系統性等不足,難以及時提交準確、嚴謹的分析報告。

3.缺乏引導網絡輿情的管理機制。

把握正確的輿論導向,是構建和諧社會的重要前提。建立網絡輿情收集及日常監測機制,加強網絡輿情分析工作,都是為了讓工商機關在把握正確的輿論導向方面掌握主動,讓網民的意見、情緒等朝著有利于維護市場秩序、有利于保護消費者合法權益、有利于推動科學發展的方向轉變,及時化解矛盾,解決問題,從而變被動為主動。但從目前情況看,各地工商機關還普遍缺乏引導網絡輿情的管理機制。

工商機關應當積極采取措施,深入研究網絡輿情課題,力爭在營造良好執法環境、正確引導社會輿論方面掌握主動

網絡輿情成為社會輿論的重要組成部分,是近幾年才出現的新情況。由于網絡輿情課題的理論研究剛剛起步,關于網絡輿情的產生、傳播、處置、引導等,人們還缺乏全面的認識。但著眼于適應新形勢的需要,工商機關應當積極采取措施,加強網絡輿情研究,在營造良好執法環境、正確引導社會輿論方面爭取主動。

1.設立專門崗位和人員,切實加強網絡輿情的日常監測、信息收集及引導工作。

如果條件允許,工商機關應當設立專門崗位,配備有專業素質的人員,負責對網絡輿情的日常監測、信息收集工作。在網絡輿情分析方面,由于涉及范圍較廣,可以根據實際需要,成立領導小組,由相關內設機構分別派代表參加監測組、調查組、信息反饋組,具體開展網絡輿情的監測、評估、預警工作,并及時向本機關領導提交網絡輿情分析報告。當出現某種特殊情況,需要針對某一階段的網絡輿情實施引導時,應當由本機關領導進行集體研究決策,確定引導原則及實施方案。

2.實行分層管理,建立網絡輿情的信息收集和日常監測機制。

如今,互聯網中已經按地域或者行業的不同細化出了不同的網民群體,形成大量的城市論壇、社區論壇、行業論壇等。網民根據自己所處的行政區域或者愛好等,選擇不同的論壇登載信息、發表意見。這樣,各級工商機關應當根據自己的需要,在網絡輿情的信息收集和日常監測方面實行分層管理,分別針對本機關轄區情況開展工作。應當根據網絡論壇或者網站的活躍程度、網民參與程度等,將網絡論壇或者網站劃分為不同的日常監測等級,確保對重點網絡論壇或者網站實施重點監測。

工商機關應努力建立和完善網絡輿情收集一體化平臺,加強網絡輿情分析及預警工作,切實做到反應迅速,方法科學

工商機關應努力建立和完善網絡輿情收集一體化平臺,充分運用網絡技術及信息技術手段,建立網絡輿情信息自動收集系統,對重點網絡論壇和重點網站進行實時監測,對海量信息自動篩選、過濾,縮短網絡輿情信息的收集和整理時間,切實做到反應迅速,方法科學。

在加強網絡輿情分析方面,設立網絡輿情評論員是一個好辦法。應對評論員進行專門培訓,使其熟悉網絡知識,掌握統計學、心理學、新聞學以及危機公關方面的知識。評論員主要負責對涉及工商行政管理的網絡輿情進行日常分析,預判其中的發展走向、輿論熱點、媒體關注焦點,確定網絡輿情級別和重要程度,對網絡輿情走向作出正確判斷。對一些影響面大、可能導致事件升級的網絡輿情信息,應密切關注事態發展,保證第一時間獲知事態信息。相關分析報告應當做到及時、準確、全面,對重要的網絡輿情做到早發現、早報告、早處置。

在建立網絡輿情應急預警系統方面,應當將網絡輿情管理納入工商機關的應急處置方案。可以根據網絡輿情的性質、影響程度、影響范圍等方面的不同,將應急響應等級劃分為特大級、重大級、較大級和一般級,實行紅、黃、橙、藍的“四色預警”,并建立相應的應急處置機制。

篇(6)

騰訊自動續費的錢不能退。

深圳市騰訊計算機系統有限公司成立于1998年11月,由馬化騰、張志東、許晨曄、陳一丹、曾李青五位創始人共同創立。是中國最大的互聯網綜合服務提供商之一,也是中國服務用戶最多的互聯網企業之一。騰訊多元化的服務包括:社交和通信服務QQ及微信/WeChat、社交網絡平臺QQ空間、騰訊游戲旗下QQ游戲平臺、門戶網站騰訊網、騰訊新聞客戶端和網絡視頻服務騰訊視頻等。

2004年騰訊公司在香港聯交所主板公開上市,董事會主席兼首席執行官是馬化騰。2018年3月7日,騰訊和聯發科共同成立創新實驗室,圍繞手機游戲及其他互娛產品的開發與優化達成戰略合作,共同探索AI在終端側的應用。2018年6月20日,世界品牌實驗室(WorldBrandLab)在北京了2018年《中國500最具價值品牌》分析報告。騰訊居第二位。2018年9月15日,QQ寵物正式停運。2018年10月16日,騰訊入選《2018年中國大陸創新企業百強榜》。

(來源:文章屋網 )

篇(7)

【關鍵詞】學前教育;信息化;試題庫

一、學前教育的發展與改革趨勢,正如《2014上海基礎教育信息化趨勢藍皮書》所言:技術與教育互相滲透呈現出教材多媒化、資源全球化、教學個性化、學習自主化、任務合作化、環境虛擬化、管理自動化、系統開放化等結構性特征。統計數據顯示:2012全球移動互聯網產業(包括終端、移動數據接入、移動互聯網服務和網絡設備)總收入約7500億美元;移動用戶數達到64.3億,其中3G用戶14.8億;全球智能手機出貨量約7.2億部,同比增51.6%;前摩根士丹利互聯網分析師,KPCB合伙人MaryMeeker在年度互聯網趨勢報告中指出:中國移動互聯網用戶目前達到中國互聯網用戶總數的約80%,中國的移動互聯網用戶已達到“關鍵的大多數”;2014年IDC數據顯示,中國智能手機網民數量達5.27億,使用率超過傳統PC。《中國網絡教育行業市場前瞻與投資預測分析報告前瞻》顯示,近年來,我國在線教育用戶規模呈現逐年上升的趨勢,2012年,我國在線教育用戶規模為5905.6萬人,同比增長13.8%;到2013年,我國在線教育用戶規模達到6720萬人,同比增長13.8%;從大家耳熟能詳的QQ、微信、京東、天貓,到各類企事業單位、高等院校的“掌上某某”,基于移動互聯網開展生活、學習、娛樂或者工作已經成為很多人的習慣,使用移動智能終端已經成為一種習慣。由此可見,正如吳吉義等在《移動互聯網研究綜述》中所預言的一樣:“移動互聯網被視為未來網絡發展的核心和最重要的趨勢之一”、“尤其是移動互聯網與其他應用平臺的有機結合體,必將成為未來人們進行移動通信和獲取互聯網服務的首要模式”。

二、試題作為考核某種技能水平的標準,既是衡量教學效果的有效方法,也是提高知識與技能的有力手段。作為教育資源庫的重要組成部分,學前教育模擬題庫目前存在一些不足.第一,通常以試卷形式組織、以文本如Word或PDF等方式呈現,無法實現在線應用;第二,建設學前教育類資源庫時,如2009年湖南省教育廳信息化專項建設項目“湖南學前教師教育資源庫”,試題往往以“碎片化資源”方式呈現,容易被忽略;第三,通過檢索國內知名的學術庫如CNKI、萬方等,不難發現,以“學前教育模擬題庫”等相關關鍵詞的研究非常少;第四,通過知名搜索引擎如百度、Bing等搜索發現,結構化、系統性的學前教育類題庫幾乎空白,優質試題資源的流通、共享非常困難;第五,通過搜索蘋果AppStore和谷歌應用商店,沒有相關應用。郭文斌等人通過進入CNKI檢索主題為“學前教育”自2003至2013年的所有文獻,對3833篇有效文獻關鍵詞做出的統計與分析表明,“大多數研究成果圍繞宏觀政策和政府職能展開,對于行之有效的操作層面的研究則較少”。

三、因此,從移動互聯網的視角來做學前教育模擬題庫研究,探索模擬題庫與信息化的深入融合,具有研究理念的先進性和研究內容的必要性。其一,從微觀層面、結合技術手段、跨學科著手學前教育研究,更具實際意義。其二,適應移動互聯網的發展,以“需求引導、應用驅動”,有利于知識發掘與傳播。其三,基于開源平臺,以開放、兼容的思想來做APP開發,成本小、可持續改進、可持續研究,切實、可操作。其四,選擇學前教育國家精品資源共享課為藍本,通過信息標準化及資源建模等手段加工資源,并將其以模擬試題的方式提供給用戶訓練、考察、考核各個章節、知識點與技能點,通過案例法、訪談法等多種研究方法、結合后臺數據分析,可以了解用戶行為,并試圖摸索出學前教育模擬題庫結構、系統及應用上的共性。

參考文獻

[1]張娜.學前教育課程模式設計研究:[博士學位論文].武漢:華中師范大學,2013.

[2]吳吉義,李文娟,黃劍平等.移動互聯網研究綜述[J].中國科學:信息科學,2015,45(1):45-69.

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