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国产白丝无码免费视频 大数据金融的模式

翁玉素律师2022.02.06828人阅读
导读:

国产白丝无码免费视频 大数据金融的模式大数据金融目前有平台金融和供应链金融两种模式。京东商城是供应链金融模式的典型代表,其作为电商企业并不直接开展贷款的发放工作,而是与其他金融机构合作,通过京东商城所累积和掌握的供应链上下游的大数据金融库,来为其他金融机构提供融资信息与技术服务,把京东商城的供应链业务模式与其他金融机构实现无缝连接,共同服务于京东商城的电商平台客户。银行步入电商领域的成绩以及基因融合是否良好暂且不论,单从数据拥有量来说,大型商业银行的数据均在大数据级别,尤其在金融数据方面有着电商无法比拟的优势。那么国产白丝无码免费视频 大数据金融的模式。大律网小编为大家整理如下相关知识,希望能帮助大家。

国产白丝无码免费视频 大数据金融的模式大数据金融目前有平台金融和供应链金融两种模式。京东商城是供应链金融模式的典型代表,其作为电商企业并不直接开展贷款的发放工作,而是与其他金融机构合作,通过京东商城所累积和掌握的供应链上下游的大数据金融库,来为其他金融机构提供融资信息与技术服务,把京东商城的供应链业务模式与其他金融机构实现无缝连接,共同服务于京东商城的电商平台客户。银行步入电商领域的成绩以及基因融合是否良好暂且不论,单从数据拥有量来说,大型商业银行的数据均在大数据级别,尤其在金融数据方面有着电商无法比拟的优势。关于国产白丝无码免费视频 大数据金融的模式的法律问题,大律网小编为大家整理了债权债务律师相关的法律知识,希望能帮助大家。

国产白丝无码免费视频 大数据金融的模式

大数据金融目前有平台金融和供应链金融两种模式。建立在传统产业链上下游的企业通过资金流、物流、信息流组成了以大数据为基础的供应链金融,建立在B2B.B2C或C2C基础上的现代产业通过在平台上凝聚的资金流、物流、信息流组成了以大数据为基础的平台金融。

1、平台金融模式

平台金融模式是基于电商平台基础上形成的网上交易信息与网上支付形成的大数据金融,通过云计算和模型数据处理能力而形成信用或订单融资模式。与传统金融依靠抵押或担保的金融模式之不同在于,阿里小贷等平台金融模式主要基于对电商平台的交易数据、社交网络的用户交易与交互信息和购物行为习惯等的大数据进行云计算来实时计算得分和分析处理,形成网络商户在电商平台中的累积信用数据,通过电商所构建的网络信用评级体系和金融风险计算模型及风险控制体系,来实时向网络商户发放订单贷款或者信用贷款,批量快速高效,例如阿里小贷可实现数分钟之内发放贷款。

2、供应链金融模式

供应链金融模式是企业利用自身所处的产业链上下游,充分整合供应链资源和客户资源而形成的金融模式。京东商城是供应链金融模式的典型代表,其作为电商企业并不直接开展贷款的发放工作,而是与其他金融机构合作,通过京东商城所累积和掌握的供应链上下游的大数据金融库,来为其他金融机构提供融资信息与技术服务,把京东商城的供应链业务模式与其他金融机构实现无缝连接,共同服务于京东商城的电商平台客户。在供应链金融模式当中,电商平台只是作为信息中介提供大数据金融,并不承担融资风险及防范风险等。

大数据金融风险

(一)电商金融化,实现信息流和金融流的融合

电商金融化是电商企业在电子商务平台的长期发展中,数据积累和信用记录运用的必然趋势,是商业信用对接银行信用的表现。电商以网购起家,通过数据、流量获得销售,再通过销售积累数据、流量,聚集黏性,数据的结构化和层次化明显,对信息流的反应敏锐。

电商金融化的发展目前可以分为两个阶段,第一阶段为电商完成第三方支付,对传统的银行才具有的支付和信用功能的创新和替代;第二阶段为电商羽翼渐丰,开始寻求同银行的信贷合作,代表例子为京东商城的供应链金融模式。如今电商金融化可以说并未发展完善进入下一阶段,但是发展方向出现分歧。一方是以阿里巴巴为代表的金融平台,在获取银行牌照之前,以资产证券化、信托计划等方式筹集资金;另一方是以苏宁云商为代表的金融平台,直指民营银行牌照,希望在成立银行后,将信息流和资金流收归己用。从本质上来说,二者殊途同归,都是在掌握商品流、信息流的情况下,高效、低成本的获得资金流,从而建立自身完整生态圈,对生态圈内商户提供一条龙服务,提高商户黏性,提升竞争对手进入壁垒,期待在激烈的互联网金融竞争时代拥有一席之地。

(二)金融机构积极搭建数据平台,强化用户体验

在电商跨界金融的冲击波之下,以银行为代表的金融机构并没有坐以待毙,银行借道电商,打响反击战。银行步入电商领域的成绩以及基因融合是否良好暂且不论,单从数据拥有量来说,大型商业银行的数据均在大数据级别,尤其在金融数据方面有着电商无法比拟的优势。

自2012年开始,多家银行,如建行、交行、工行等都积极部署自己的电商平台,期待在留住老客户及扩展客户数量数据同时,使客户数据立体化,并利用立体数据进行差异化服务,了解客户消费习惯,预测客户行为,进行管理交易、信贷风险和合规方面的风险控制。

另一方面,数据管理和运用成为银行业面临的比数据收集更严峻和迫切的课题。各商业银行已经在此项上有所动作。中国民生银行计划在2013年建设数据标准和大数据基础平台,2014年建设实时的数据集成平台,2015年建立完备的企业数据服务,支持智能化的服务;交通银行则采用智能语音云产品对信用卡中心每天收集的海量语音数据进行分析处理,收集关于客户的身份、偏好、服务质量以及市场动态等方面的信息等。

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