2019年，中国人民银行印发了《金融 科技 （FinTech）发展规划（2019-2021年）》，明确提出了近三年以来金融 科技 工作的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施。浙江省把数字化改革作为新发展阶段全面深化改革的总抓手，全面推进“数字浙江”建设。2021年以来，浙商银行深入贯彻中央与浙江省委的战略部署，围绕“两最”总目标全面实施平台化服务战略，在云计算、大数据、区块链、人工智能、物联网等前沿技术与金融业务深度融合基础上，进一步深化数字化思维和理念，提升数字化能力和方法，构建数字化体系与机制，积极打造“ 科技 +金融+行业+客户”综合服务平台，更好服务实体经济高质量发展，实现银行经营提质增效。
一、金融 科技 创新基础
近年来，随着新兴 科技 的快速发展，各类数字化技术不断涌现，在政务、金融、产业链等各领域进行了大量应用，逐渐拉开了各行各业乃至全 社会 的数字化转型大幕。银行业作为中国金融体系的重要组成部分，在经历了近三十年来的电子化、信息化建设和迭代后，对 科技 手段的重要性与 科技 引领金融创新具有清晰的认知。
从20世纪80年代至今，我国银行业在技术变革浪潮中持续推动金融 科技 发展与转型升级，电子化取代了原有的手工 *** 作、登记簿记账模式，信息化实现了数据大集中、应用互联互通以及线上业务办理。当前，随着区块链、人工智能、大数据等技术在金融行业的 探索 与应用，银行业对数字化转型发展也有了新的认识与理解。银行通过金融 科技 深化服务实体经济，在推动银行自身数字化转型发展的同时，还推动了各行各业的产业链转型升级，为经济 社会 全面数字化发展做出了重要贡献。
二、金融 科技 创新挑战
尽管银行业开始加快金融 科技 在金融业务中的应用，但在数字化转型进程中还是存在来自内外部的制约与挑战。
第一，技术成熟度制约业务场景落地。 数字化转型浪潮得益于数字化技术的飞速进步，然而技术在各自领域的成熟度存在差异，每种技术均有各自发展时期特定的业务场景产物，技术的不确定性以及局限性制约了应用场景的落地。以人工智能技术为例，其在图像识别、生物识别技术已经进行了较多应用，但在语义识别、逻辑推理等领域仍处于技术发展上升期，尚未形成具有较好效果的示范应用。另外，如区块链在供应链金融等领域进行了较多应用，但在跨链、链上链下一致性以及作为基础设施构建更大范围联盟链等关键技术上仍然需要突破。因此，银行数字化转型需要将金融 科技 作为核心竞争力，通过技术创新创造场景、重塑流程。
第二，安全自主可控尚待内外部能力提升。 我国银行应用的大部分 *** 作系统、服务器等基础设施以及数据库、技术平台等软件较多依赖于国外相关技术厂商，自主创新与研发能力尚待提升。以区块链技术为例，部分银行及厂商基于Hyperledger Fabric等国外开源区块链底层平台进行二次开发，最终应用于金融业务之中，虽然是开源产品并且实现了国密等符合国情与监管要求的特性，但仍可能存在安全后门、制裁使用等问题。对应领域的人才不足也使得国产化进程较为困难，国产基础设施、软件的能力、易用性、生态等也需要时间来检验。
第三，标准化体系建设需要创新与迭代。 区块链、人工智能、大数据等数字化技术通过产学研、迭代开发等机制快速推进，甚至在关键技术的攻关上采用了“揭榜挂帅”“赛马”等方式加快突破，而标准化建设往往需要在技术与应用进入初步推广期之后进行立项，标准制定的周期相对较长，可能无法跟随新技术、新应用的变化，需尽快建立适合数字化转型的标准化体系快速迭代建设机制，为金融 科技 应用提供规范指引。
第四，互联网对银行组织架构、管理模式带来冲击。 头部互联网公司在零售端产品、架构、运营等方面的理念与管理模式独具特色，银行在吸纳融合互联网典型机制的同时，也对自身的组织架构与管理模式形成了冲击。一是在组织架构上，银行因为特有的金融属性需在审慎框架内进行有限尝试，而互联网公司可通过扁平化管理加快决策，其 科技 公司属性允许进行试错；二是在运行模式上，业务部门与信息 科技 部门相互独立，以需求为驱动开展研发工作，难以支撑数字化转型阶段新技术应用的敏捷反应、快速决策、技术储备，而互联网公司通过以客户为中心、以场景为切入点的理念在零售端布局产品占据了大量入口。银行如何平衡两者，推动产品创新与应用推广，需要根据自身情况进行综合考虑。
三、金融 科技 创新对策
银行的数字化转型不仅是新技术与金融场景的融合应用，更是对体制机制的重塑。以浙商银行近年来的实践为例，银行数字化转型之路有四大核心。
第一，加速 科技 前置，引领业务创新 。浙商银行目前已成立研究院，综合运用区块链、人工智能、大数据、物联网等数字化技术落地金融应用，优化经营模式、改造业务流程，加强数据运用，提升各条线业务和系统的数字化、自动化、智能化水平。同时，浙商银行与知名高校以及头部高新技术企业共建联合研究中心、金融 科技 实验室，加强产学研合作， 探索 区块链、物联网、人工智能等前沿数字技术，加强研究成果落地转化，以 科技 引领业务创新。
第二，强化自主可控，加强技术攻坚 。浙商银行坚持关键技术自主可控、核心应用自主研发，近年来在区块链、知识图谱等底层基础技术与应用建设上完全自主可控，积极拥抱鸿蒙、鲲鹏、麒麟、泰山等国产软硬件基础设施生态，并通过多方安全计算、TEE等技术加强对敏感个人信息数据的保护。自主可控离不开关键技术的研究与创新，浙商银行积极参与各项省部级重点课题项目、“揭榜挂帅”项目等，以最大限度激活企业 科技 人员的创新能力和创新效率，攻坚核心关键技术，助力打造国产自主可控的金融 科技 发展模式。
第三，以标准化建设引领，有序推进技术发展 。浙商银行广泛参与区块链、人工智能、物联网等技术的标准制定。目前已参与《信息安全 区块链和分布式记账技术 参考架构》、《信息安全技术 区块链信息服务安全规范》等国家标准制定，参与工信部电子标准院、北京金融 科技 产业联盟等机构主导的具有行业、产业示范意义的标准制定，为金融 科技 技术的标准化建设添砖加瓦。同时，浙商银行积极参与中国人民银行企业标准“领跑者”活动，加强国家标准、行业标准向行内标准的转化和引导，切实做到以标准为指引，推进产品实施，提升各项技术与应用的标准建设。
第四，转变 科技 管理，创新协同机制。 浙商银行全面构建适应于平台化服务等全行战略发展要求的全新金融 科技 组织架构，实施以产品为中心的创新协同机制，推行一体化敏捷研发机制；实施“引进来、输出去”工程，持续加大 科技 投入和高精尖人才引进力度，培养金融 科技 复合型人才，充实金融 科技 队伍，通过金融 科技 产品输出加强服务实体经济，构建生态，形成标准；强化知识产权保护，持续申请区块链、人工智能金融 科技 基础技术相关专利，截至2021年8月末，区块链发明专利授权数9项，位居股份制行第一。
四、金融 科技 创新
一是区块链和物联网技术双引擎驱动业务创新。浙商银行于2017年在同业首创基于自主可控区块链技术的供应链金融服务解决方案，将企业各类资产转化为区块链电子金融工具，帮助供应链核心企业及上下游企业盘活应收账款，有效解决企业“融资难、融资贵”问题，取得良好的经济效益与 社会 效益。同时，为解决物理世界与数字世界数据一致的问题，提升链上数据的真实性、时效性，浙商银行通过采用物联网技术，采集真实、实时的企业经营动态、动产质押数据，建立了“客观信用体系”，通过边缘端统一管控、原生数据上链、多维度交叉验证等机制，提升银行风险管控能力，构建良好的产业链供应链金融生态，目前已在金属加工、养殖、仓储等行业进行了试点与推广。
二是人工智能、大数据等技术综合运用提升风控能力。浙商银行大数据风控平台综合应用了“人工智能+大数据+知识图谱”技术，广泛引入外部相关数据、模型，填补了客户准入、关联关系、授信审批、贷后管理、预警管理、财务分析等系统支持能力的空白。浙商银行充分整合利用内外部数据构建10亿级企业画像知识图谱，结合自然语言处理、深度学习技术实现舆情分析预警自动化处理，根据大数据风控规则或模型形成预警信号或风控结论，进一步深化金融 科技 各项技术的综合运用，实现了全行风险管控的数据化、移动化、智能化。
五、金融 科技 创新展望
第一、纵横驱动，构建金融 科技 应用创新基石 。一是顶层纵向驱动，设立“金融 科技 管理委员会”，创新 科技 体制机制顶层设计，由“一部N中心”向“一部一公司一研究院”转型，实现组织架构变革；二是业务横向驱动，通过金融 科技 支持团队派驻业务条线协同业务创新，由被动接受转为主动提出，主动在业务模式中融入金融 科技 能力，提升数字化能力转化率；三是 科技 横向驱动，加强基础设施平台建设，建立适应数字化转型、实现快速迭代的研发机制，构建适应不同行业技术输出和业务服务于一体的基础性平台。
第二、对标同业，加强新技术综合运用 。通过对标先进同业的产品服务体系、先进的金融 科技 手段，研究先进同业好的理念、好的做法、好的机制； 探索 5G、区块链、物联网、人工智能、大数据等数字化技术的融合交叉解决方案，激发技术创新的活力，形成新一代金融应用技术，从而加速推动银行业金融 科技 创新进程。
第三、场景切入，聚焦服务实体经济 。围绕企业生产经营痛点、难点，以客户需求为导向、以场景服务为切入点，提供“ 科技 金融 行业 客户”综合服务解决方案，加大对民营企业、小微企业、制造业、乡村振兴、“双碳”、绿色产业等重点领域的支持力度，在有效服务实体经济中推进自身金融 科技 的高质量发展。
文章转载自《中国金融》2021年第22期
不能。众所周知，物联卡是物联网设备三大运营商推出的一种流量卡，不能语音或发送信息(信息可申请)，主要用于共享业、车联网、安防监控、智慧农业、智能穿戴、智能家居等多重科技智能领域。
而目前市场上存在着的不用实名的物联卡实际上只是借用别人实名制之后再转售的，由于这种用于个人市场上的物联卡（不需要实名的）是套用他人或者其他企业身份信息进行登记注册，由此会出现风险。
简单来说，就是各种事物通过网络数据信号联系起来，就是物物相连的互联网。
把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和
管理的一种网络。
例如：
1大数据：加强食品与消费者之间的联系。
食品安全风险管理领域，从生产到流通，涉及到食品链的各个环节拥有着庞大的数据资源。
运用电脑编程（有对数据进行运算处理的程序），有效、适时应用大数据，让我们从这些数据中分析出很多有价值的信息，从而正确应对食品安全问题。
不论是农产品或是加工食品，为了提升品牌竞争力都寻求构建自身的食品安全追溯平台。而在食品安全追溯过程中会产生大量的数据，这些数据成为企业的隐形资产，其核心价值会在合理应用后才会有所体现。
2运用程序软件和各种识别，探测技术对物理信息（yhk等）进行识别处理，和信息交互（动车票的购买）。
物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。
随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力；高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC)，免去进出口取卡、还卡的时间，提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统，能及时了解公交车行驶路线及到站时间，乘客可以根据搭乘路线确定出行，免去不必要的时间浪费。 社会车辆增多，除了会带来交通压力外，停车难也日益成为一个突出问题，不少城市推出了智慧路边停车管理系统，该系统基于云计算平台，结合物联网技术与移动支付技术，共享车位资源，提高车位利用率和用户的方便程度。
部分内容来自：百度百科
维克号
#TMT# 招商TMT电话会议，是不错的产业趋势跟踪资料。大家关心的物联网通信模组和苹果产业链问题，都有详细讲解。传媒：
推荐的3家公司表现不错，继续坚定推荐。
国联股份：TO B工业品电商，最早创立于2000年，做黄页手册，06年转为网上撮合，积攒了客户资源后往电商转型。目前注册用户300万，都是需求精准的客户。受疫情影响，老客户消费下降30%，但是新客户200%增长，目前老客户备货量已经恢复到疫情前，新增长的客户也留下来了，复购率超过94%。长期看，工业品电商公司比较少，对团队要求高，需要对材料有深入了解，TO C电商容易复制线下场景，但是TO B业务是谨慎理性的备货，每单都是合同，需要对细分品类非常了解，既要有对工业品材料的了解又要有互联网思维。公司找到了合理的商业模式，通过集采红利，在交易环节、运输环节取代经销商，自己不备货，不承担原材料价格波动风险，不涉及供应链金融业务，减少了很多风险。过去5年公司复合增速没有低过90%，今年明年做到60%没有，公司目前交易量占行业壁垒不到1%，长期看是蓝海市场。
锋尚文化：目前没有太多可比公司。主要业务是高端文化创意，最高端的是国家大型项目，奥运会开幕、春节晚会分会场等，在文化设计里面是对设计水平要求最高的。另外就是类似宋城演艺的景区秀的总包，从剧本创作、设计、到灯光舞台，首演成功后业务就接下，不涉及运营那块，虽然没有长期稳定的运营收入，但也减少了很多风险，因为国内景区运营很多亏损。赛道不是特别大，但是公司作为竞争优势最明显的品牌，大型国家项目背书，再去拿下沉订单就会容易，未来能做文旅秀，互联网平台、电视台晚会、光影博物馆网红打卡等项目。公司以创意设计为主，不涉及工程，没有垫资，现金流很好，上市前有5-6亿在手现金，上市融了20亿，未来通过其他方式转化为EPS，比如说参股好项目，目前在郑州项目参股了40%，未来看落地后的运营效果。长期看好公司，疫情过去后文旅需求增加，明后年的冬奥会、建党100周年、全运会等大型活动是非常多的
三人行：国内比较好的4A公司，客户包括大的国企央企、大的消费品牌公司，原有老客户的量在增长，比如说伊利投放的量越来越大，新客户也在不断持续，今年突破运营商、银行、快消品的可，出现了 汽车 的一汽大众、一汽奔腾，京东、快手互联网作为媒体投放平台之外转为化为广告主，未来看好 汽车 、互联网客户的增长。
通信：
前3季度总体收入6000亿，同比增长37%，净利润242亿，出现了同比下降。毛利率略有下降，疫情影响下全行业的管理、销售费用率下滑。联通和中兴通讯占行业一半，剔除后，营收同比增长1%，利润下降4%。单3季度收入2100亿，同比增8%，净利103亿，同比增长6%，3季度情况比前3季度好。剔除两家公司后，营收同比6%，利润同比增40%，3季度中兴通信对行业的影响非常大。
分板块看，光模块、物联网，军工信息化、北斗业绩非常不错，通信设备、光钱光缆压力大。光模块重点公司新易盛15亿，天孚通信8800万，光迅18亿，基本上都超预期。4季度到明年，行业利润存在压力，2季度末3季度初是业绩最好的点，基站推进比较紧，是拉货最好的阶段，由于财务惯性的3季度表现还是不错，但是4季度会往下走，基站建设量不如之前那么大。3季度好的板块在4季度存在压力，但是都是短暂压力，到了明年进入到新的建设节奏，明年算上广电和移动合建，加上宏基站，明年100万站是大概率，110-120万站也有可能。
中兴通讯3季度业绩低于预期，低了几个亿。压力主要在于毛利率，在2季度已经有所反应，有5-6%的下滑，3季度下降趋势进一步确认。2-3季度体现了5G低毛利率的水平，今年两次重次重点设备招标，移动无线2期把价格压到了16万，下降速度很快，给公司比较大的压力。除此以外费用率、现金流都在往好的方向走，对未来还是充满信心，明年价格还是会下降，但是幅度比今年收窄，公司降成本能力强，利润有d性。
广和通和移远通信业绩相当不错，甚至超市场预期。物联网赛道未来几年业绩兑现不断出现，移远通信净利率低，收入增长、行业卡位很明确。广和通深耕高价值赛道，具备龙头投资价值。
亿联网络之前有质疑，通过事实证明是盈利能力很强，在全球在具备强竞争力的龙头，在未来视频通信领域还是具备全球抗衡的能力。公司和可选消费影响，受到疫情压制，明年疫情消退、海外逐步恢复后，还有不出错的机会，明年还是新产品的爆发。
计算机：
中小市值：
春风动力：业绩和股价表现都不错，国内两轮车、海外四轮车需求比较旺盛，明年有2款新车型车型放量。发动机产能4条线，年底达产2条，明年产能明年放出来，明年产能和爆款车型都会出来。
安车检测：检测进度低于预期，影响了业绩。后续需求是确定的，订单持续落地；检测服务重点观察青岛推进进度和检测站的并购进度，青岛在国内检测站领域是比较乱，如果经过赋能后数据持续向好的表现，比较有说服力；最后看并购基金逐渐落地。
上海新洋：3季报业绩不错，墙布经销端增长非常快，单季度同比增长105%。另外保碧进场，通过物业平台模式去突变，目前在前景准备的阶段，年底明年量就体现出来。公司产品力非常好，一刷就上墙，销售模式从纯C端转型B2B2C，有了大B渠道加持，墙布放量值得期待，3季度墙布创了 历史 新高，有1600多万，后续10-12月预计还是不错。保碧基金带来赋能后，量上来的话股价反应会非常剧烈。
电子：
上周板块有一些调整，苹果链波动比较大，原因是苹果3季报中手机销量下滑比较明显，市场感觉低于预期。3季度手机销量下降其实市场早有预期，逻辑是今年新机延后生产和发货。另外电话会中强调，各渠道库存水位比较低，做了老品清库存的工作，都是为了4季度的超预期作准备。首批预订和销售数据还是不错的，Pro系列有加单，库克强调iPhone的需求很旺盛，主要是供应不足的问题，3季度零部件是很多厂商备了货，但不一定是全部同步，导致了供给不足。今年在少备货1个月的情况，总量不比去年差，手机业务占比高的公司更集中4季度。3季度没那么好是有预期，稼动率低了盈利有影响，还有3季度汇率以上，还有零部件库存问题，4季度现金流和库存改善。鹏鼎电话中，公司降到了10月往后需求比较好，3季度差一点，4季度坚持完成全年目标。以此类推，立讯手机占比不多，4季度也是比3季度好。其实苹果营收和盈利符合或者超预期，非手机业务快速增长，MAC和PAD 30-40%增长，手表新的两款产品在售，也是超预期的。Airpod有分歧，但我们认为今年9000万，明年12亿有希望，AirPods pro质量有小问题，苹果官方说免费更换。主要是设计的小纰漏，固件升级有问题，通过固件优化可以解决，和组装环节没有关系，而且比例也有限。对明年苹果链全系产品增长、业绩增长有信心，继续看好苹果链公司对台系从组装到零件的替代逻辑，调整后迎来优质公司的布局机会。大
数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面（“四个C”）包括：数据质量的兼容性
（Compatibility）、数据运用的关联性（Connectedness）、数据分析的成本（Cost）以及数据价值的转化
（Capitalization）。
大数据在金融业的应用场景正在逐步拓展。在海外，大数据已经在金融行业的风险控制、运营管理、销售支持和商业模式创新等领域得到了全面尝试。在国内，金
融机构对大数据的应用还基本处于起步阶段。数据整合和部门协调等关键环节的挑战仍是阻碍金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。
数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”，而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融
机构在技术层面所面临的主要挑战。此外，数据生态的发展演进有其显著的社会特征。作为其中的一员，金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。
为了驾驭大数据，国内金融机构要在技术的基础上着重引入以价值为导向的管理视角，最终形成自上而下的内嵌式变革。其中的三个关键点（“TMT”）包括：团队（Team）、机制（Mechanism）和思维（Thinking）。
1价值导向与内嵌式变革—BCG对大数据的理解
“让数据发声！”—随着大数据时代的来临，这个声音正在变得日益响亮。为了在喧嚣背后探寻本质，我们的讨论将从大数据的定义开始。
11成就大数据的“第四个V”
大数据是什么？在这个问题上，国内目前常用的是“3V”定义，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。
虽然有着这样的定义，但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据？”其实这个问题在“量”的层
面上并没有绝对的标准，因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。在上个世纪90年代，10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机
处理几个小时，而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。在这个层面上颇具影响力的说法是，当“全量数据”取代了“样本数据”时，人们就拥有了
大数据。
另外一个成为讨论焦点的问题是，今天的海量数据都来源于何处。在商业环境中，企业过去最关注的是ERP（Enterprise Resource
Planning）和CRM（Customer Relationship
Management）系统中的数据。这些数据的共性在于，它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据，而且基本上都是结构化数据。随着互联网的深
入普及，特别是移动互联网的爆发式增长，人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源，比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。但所有这
些都还不是构成“大量数据”的主体。机器之间交互处理时沉淀下来的数据才是使数据量级实现跨越式增长的主要原因。“物联网”是当前人们将现实世界数据化的
最时髦的代名词。海量的数据就是以这样的方式源源不断地产生和积累。
“3V”的定义专注于对数据本身的特征进行描述。然而，是否是量级庞大、实时传输、格式多样的数据就是大数据？
BCG认为，成就大数据的关键点在于“第四个V”，即价值（Value）。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，而且能够进一步推动商业模式的变革时，大数据才真正诞生。
12变革中的数据运作与数据推动的内嵌式变革
多元化格式的数据已呈海量爆发，人类分析、利用数据的能力也日益精进，我们已经能够从大数据中创造出不同于传统数据挖掘的价值。那么，大数据带来的“大价值”究竟是如何产生的？
无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求；IT部门获取并整合数据；数据科学家构建并完善算法与
模型；IT发布新洞察；业务应用并衡量洞察的实际成效。在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角
色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段，帮助IT不断挖掘新的关联洞察，更好地满足业务需求。
因此，BCG认为，大数据改变的并不是传统数据的生命周期，而是具体的运作模式。在传统的数据基础和技术环境下，这样的周期可能要经历一年乃至更长的时
间。但是有了现在的数据量和技术，机构可能只需几周甚至更短的时间就能走完这个生命周期。新的数据运作模式使快速、低成本的试错成为可能。这样，商业机构
就有条件关注过去由于种种原因而被忽略的大量“小机会”，并将这些“小机会”累积形成“大价值”。
具体而言，与传统的数据应用相比，大数据在四个方面（“4C”）改变了传统数据的运作模式，为机构带来了新的价值。
121数据质量的兼容性（Compatibility）：大数据通过“量”提升了数据分析对“质”的宽容度
在“小数据”时代，数据的获取门槛相对较高，这就导致“样本思维”占据统治地位。人们大多是通过抽样和截取的方式来捕获数据。同时，人们分析数据的手段
和能力也相对有限。为了保证分析结果的准确性，人们通常会有意识地收集可量化的、清洁的、准确的数据，对数据的“质”提出了很高的要求。而在大数据时代，
“全量思维”得到了用武之地，人们有条件去获取多维度、全过程的数据。但在海量数据出现后，数据的清洗与验证几乎成为了不可能的事。正是这样的困境催生了
数据应用的新视角与新方法。类似于分布式技术的新算法使数据的“量”可以弥补“质”的不足，从而大大提升了数据分析对于数据质量的兼容能力。
122数据运用的关联性（Connectedness）：大数据使技术与算法从“静态”走向“持续”
在大数据时代，对“全量”的追求使“实时”变得异常重要，而这一点也不仅仅只体现在数据采集阶段。在云计算、流处理和内存分析等技术的支撑下，一系列新
的算法使实时分析成为可能。人们还可以通过使用持续的增量数据来优化分析结果。在这些因素的共同作用下，人们一贯以来对“因果关系”的追求开始松动，而
“相关关系”正在逐步获得一席之地。
123数据分析的成本（Cost）：大数据降低了数据分析的成本门槛
大数据改变了数据处理资源稀缺的局面。过去，数据挖掘往往意味着不菲的投入。因此，企业希望能够从数据中发掘出“大机会”，或是将有限的数据处理资源投
入到有可能产生大机会的“大客户、大项目”中去，以此获得健康的投入产出比。而在大数据时代，数据处理的成本不断下降，数据中大量存在的“小机会”得见天
日。每个机会本身带来的商业价值可能并不可观，但是累积起来就会实现质的飞跃。所以，大数据往往并非意味着“大机会”，而是“大量机会”。
124数据价值的转化（Capitalization）：大数据实现了从数据到价值的高效转化
在《互联网金融生态系统2020：新动力、新格局、新战略》报告中，我们探讨了传统金融机构在大变革时代所需采取的新战略思考框架，即适应型战略。采取
适应型战略有助于企业构筑以下五大优势：试错优势、触角优势、组织优势、系统优势和社会优势，而大数据将为金融机构建立这些优势提供新的工具和动力。从数
据到价值的转化与机构的整体转型相辅相成，“内嵌式变革”由此而生。
例如，金融机构传统做法中按部就班的长周期模式（从规划、立项、收集数据到分析、试点、落地、总结）不再适用。快速试错、宽进严出成为了实现大数据价值
的关键：以低成本的方式大量尝试大数据中蕴藏的海量机会，一旦发现某些有价值的规律，马上进行商业化推广，否则果断退出。此外，大数据为金融机构打造“触
角优势”提供了新的工具，使其能够更加灵敏地感知商业环境，更加顺畅地搭建反馈闭环。此外，数据的聚合与共享为金融机构搭建生态系统提供了新的场景与动
力。
2应用场景与基础设施—纵览海内外金融机构的大数据发展实践
金融行业在发展大数据能力方面具有天然优势：受行业特性影响，金融机构在开展业务的过程中积累了海量的高价值数据，其中包括客户身份、资产负债情况、资
金收付交易等数据。以银行业为例，其数据强度高踞各行业之首—银行业每创收100万美元，平均就会产生820GB的数据。
21大数据的金融应用场景正在逐步拓展
大数据发出的声音已经在金融行业全面响起。作为行业中的“巨无霸”，银行业与保险业对大数据的应用尤其可圈可点。
211海外实践：全面尝试
2111银行是金融行业中发展大数据能力的“领军者”
在发展大数据能力方面，银行业堪称是“领军者”。纵观银行业的六个主要业务板块（零售银行、公司银行、资本市场、交易银行、资产管理、财富管理），每个
业务板块都可以借助大数据来更深入地了解客户，并为其制定更具针对性的价值主张，同时提升风险管理能力。其中，大数据在零售银行和交易银行业务板块中的应
用潜力尤为可观。
BCG通过研究发现，海外银行在大数据能力的发展方面基本处于三个阶段：大约三分之一的银行还处在思考大数据、理解大数据、制定大数据战略及实施路径的
起点阶段。还有三分之一的银行向前发展到了尝试阶段，也就是按照规划出的路径和方案，通过试点项目进行测验，甄选出许多有价值的小机会，并且不停地进行试
错和调整。而另外三分之一左右的银行则已经跨越了尝试阶段。基于多年的试错经验，他们已经识别出几个较大的机会，并且已经成功地将这些机会转化为可持续的
商业价值。而且这些银行已经将匹配大数据的工作方式嵌入到组织当中。他们正在成熟运用先进的分析手段，并且不断获得新的商业洞察。
银行业应用举例1：将大数据技术应用到信贷风险控制领域。在美国，一家互联网信用评估机构已成为多家银行在个人信贷风险评估方面的好帮手。该机构通过分
析客户在各个社交平台（如Facebook和Twitter）留下的数据，对银行的信贷申请客户进行风险评估，并将结果卖给银行。银行将这家机构的评估结
果与内部评估相结合，从而形成更完善更准确的违约评估。这样的做法既帮助银行降低了风险成本，同时也为银行带来了风险定价方面的竞争优势。
相较于零售银行业务，公司银行业务对大数据的应用似乎缺乏亮点。但实际上，大数据在公司银行业务的风险领域正在发挥着前所未有的作用。在传统方法中，银
行对企业客户的违约风险评估多是基于过往的营业数据和信用信息。这种方式的最大弊端就是缺少前瞻性，因为影响企业违约的重要因素并不仅仅只是企业自身的经
营状况，还包括行业的整体发展状况，正所谓“覆巢之下，焉有完卵”。但要进行这样的分析往往需要大量的资源投入，因此在数据处理资源稀缺的环境下无法得到
广泛应用，而大数据手段则大幅减少了此类分析对资源的需求。西班牙一家大型银行正是利用大数据来为企业客户提供全面深入的信用风险分析。该行首先识别出影
响行业发展的主要因素，然后对这些因素一一进行模拟，以测试各种事件对其客户业务发展的潜在影响，并综合评判每个企业客户的违约风险。这样的做法不仅成本
低，而且对风险评估的速度快，同时显著提升了评估的准确性。
银行业应用举例2：用大数据为客户制定差异化产品和营销方案。在零售银行业务中，通过数据分析来判断客户行为并匹配营销手段并不是一件新鲜事。但大数据
为精准营销提供了广阔的创新空间。例如，海外银行开始围绕客户的“人生大事”进行交叉销售。这些银行对客户的交易数据进行分析，由此推算出客户经历“人生
大事”的大致节点。人生中的这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买意愿。一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将有婴儿诞生的客户对
寿险产品的潜在需求最大。通过对客户的yhk交易数据进行分析，银行很容易识别出即将添丁的家庭：在这样的家庭中，准妈妈会开始购买某些药品，而婴儿相关
产品的消费会不断出现。该行面向这一人群推出定制化的营销活动，获得了客户的积极响应，从而大幅提高了交叉销售的成功率。
客户细分早已在银行业得到广泛应用，但细分维度往往大同小异，包括收入水平、年龄、职业等等。自从开始尝试大数据手段之后，银行的客户细分维度出现了突
破。例如，西班牙的一家银行从Facebook和Twitter等社交平台上直接抓取数据来分析客户的业余爱好。该行把客户细分为常旅客、足球爱好者、高
尔夫爱好者等类别。通过分析，该行发现高尔夫球爱好者对银行的利润度贡献最高，而足球爱好者对银行的忠诚度最高。此外，通过分析，该行还发现了另外一个小
客群：“败家族”，即财富水平不高、但消费行为奢侈的人群。这个客群由于人数不多，而且当前的财富水平尚未超越贵宾客户的门槛，因此往往被银行所忽略。但
分析显示这一人群能够为银行带来可观的利润，而且颇具成长潜力，因此该行决定将这些客户升级为贵宾客户，深入挖掘其潜在价值。
在对公业务中，银行同样可以借助大数据形成更有价值的客户细分。例如，在BCG与一家加拿大银行的合作项目中，项目组利用大数据分析技术将所有公司客户
按照行业和企业规模进行细分，一共建立了上百个细分客户群。不难想象，如果没有大数据的支持，这样深入的细分是很难实现的。然后，项目组在每个细分群中找
出标杆企业，分析其银行产品组合，并将该细分群中其他客户的银行产品组合与标杆企业进行比对，从而识别出差距和潜在的营销机会。项目组将这些分析结果与该
行的对公客户经理进行分享，帮助他们利用这些发现来制定更具针对性的销售计划和话术，并取得了良好的效果。客户对这种新的销售方式也十分欢迎，因为他们可
以从中了解到同行的财务状况和金融安排，有助于对自身的行业地位与发展空间进行判断。
银行业应用举例3：用大数据为优化银行运营提供决策基础。大数据不仅能在前台与中台大显身手，也能惠及后台运营领域。在互联网金融风生水起的当
下，“O2O”（OnlineToOffline）成为了银行的热点话题。哪些客户适合线上渠道？哪些客户不愿“触网”？BCG曾帮助西班牙一家银行通过
大数据技术应用对这些问题进行了解答。项目组对16个既可以在网点也可以在网络与移动渠道上完成的关键运营活动展开分析，建立了12个月的时间回溯深度，
把客户群体和运营活动按照网点使用强度以及非网点渠道使用潜力进行细分。分析结果显示，大约66%的交易活动对网点的使用强度较高，但同时对非网点渠道的
使用潜力也很高，因此可以从网点迁移到网络或移动渠道。项目组在客户细分中发现，年轻客户、老年客户以及高端客户在运营活动迁移方面潜力最大，可以优先作
为渠道迁徙的对象。通过这样的运营调整，大数据帮助银行在引导客户转移、减轻网点压力的同时保障了客户体验。
BCG还曾利用专有的大数据分析工具NetworkMax，帮助一家澳大利亚银行优化网点布局。虽然银行客户的线上活动日渐增多，但金融业的铁律在互联
网时代依然适用，也就是说在客户身边设立实体网点仍然是金融机构的竞争优势。然而，网点的运营成本往往不菲，如何实现网点资源的价值最大化成为了每家银行
面临的问题。在该项目中，项目组结合银行的内部数据（包括现有的网点分布和业绩状况等）和外部数据（如各个地区的人口数量、人口结构、收入水平等），对
350多个区域进行了评估，并按照主要产品系列为每个区域制定市场份额预测。项目组还通过对市场份额的驱动因素进行模拟，得出在现有网点数量不变的情况下
该行网点的理想布局图。该行根据项目组的建议对网点布局进行了调整，并取得了良好的成效。这个案例可以为许多银行带来启示：首先，银行十分清楚自身的网点
布局，有关网点的经营业绩和地址的信息全量存在于银行的数据库中。其次，有关一个地区的人口数量、人口结构、收入水平等数据都是可以公开获取的数据。通过
应用大数据技术来把这两组数据结合在一起，就可以帮助银行实现网点布局的优化。BCG基于大数据技术而研发的Network
Max正是用来解决类似问题的工具。
银行业应用举例4：创新商业模式，用大数据拓展中间收入。过去，坐拥海量数据的银行考虑的是如何使用数据来服务其核心业务。而如今，很多银行已经走得更
远。他们开始考虑如何把数据直接变成新产品并用来实现商业模式，进而直接创造收入。例如，澳大利亚一家大型银行通过分析支付数据来了解其零售客户的“消费
路径”，即客户进行日常消费时的典型顺序，包括客户的购物地点、购买内容和购物顺序，并对其中的关联进行分析。该银行将这些分析结果销售给公司客户（比如
零售业客户），帮助客户更准确地判断合适的产品广告投放地点以及适合在该地点进行推广的产品。这些公司客户过去往往需要花费大量金钱向市场调研公司购买此
类数据，但如今他们可以花少得多的钱向自己的银行购买这些分析结果，而且银行所提供的此类数据也要可靠得多。银行通过这种方式获得了传统业务之外的收入。
更重要的是，银行通过这样的创新为客户提供了增值服务，从而大大增强了客户粘性。
近日，移动支付网获悉北京银行已经设立金融 科技 子公司——北银金融 科技 有限责任公司。据了解北银金融 科技 有限责任公司为北银置业有限公司100%控股子公司，而北银置业有限公司又是北京银行100%控股子公司。
据移动支付网了解，北银金融 科技 定位于大数据、人工智能、云计算、区块链、物联网等新技术创新与金融 科技 应用的 科技 企业，通过对技术、场景、生态的完美融合，输出 科技 创新产品和技术服务。将为北京银行、中小银行、民营企业、互联网用户提供数字化、智能化的金融 科技 综合服务，鼓励创新，大胆尝试，合作共赢，不断 探索 产品创新、服务创新和行业创新模式。
不过北银金融 科技 并不是近期成立，早在2013年8月8日就已经成立，此前名为北京京辉投资管理有限责任公司，在2018年8月24日变更为北银金融 科技 。
北京银行金融 科技 之路，从与 科技 公司合作到成立 科技 子公司
尺有所短，寸有所长，虽然银行在 科技 技术方面弱于互联网公司，但是在客户资源方面要胜于互联网公司，且比互联网公司更懂金融业务与监管规则。因此银行要想借助金融 科技 实现互联化的进程及转型升级，先与技术相对成熟且实践许久的互联网公司展开合作，无疑会是最好的选择。
据了解在北银金融 科技 成立前，北京银行就与各互联网 科技 公司纷纷展开合作。
在2015年4月29日，北京银行与腾讯签署合作协议，双方围绕京医通项目、第三方支付、零售金融等领域开展合作。
2017年年初，北京银行采用旷视的智能金融行业解决方案，且在部分支行上线了人脸识别技术，同时，在北京银行的直销银行和xyk线上业务中，旷视也为其提供了OCR和人脸识别技术支持。
2017年11月22日，北京银行与京东金融签订合作协议，双方在支付互通、产品共建、营销推广等方面展开合作，并共同打造丰富的数据模型，北京银行成为第一家与京东金融风控联合建模的金融机构。
北京银行不仅跟 科技 公司合作，自身也在 探索 金融 科技 ，并想实现技术的输出。在2018年6月20日，北京银行成立 科技 金融创新中心，因此此次北京银行成立金融 科技 子公司也是顺水行舟，意料之中的事。
各银行成立金融 科技 公司缘由，外部压力及自身因素
近年来，阿里、京东、百度等互联网巨头纷纷撕掉金融标签，对外宣称定位 科技 公司，为金融机构服务，面对未来一轮金融 科技 的竞争，银行也正在扭转被动的局面，开始主动出击，积极转型，纷纷设立金融 科技 公司，对外输出技术，商业银行正掀起一股成立金融 科技 公司的热潮，截至目前已有建设银行、光大银行、民生银行、北京银行等银行设立金融 科技 公司。
银行为何纷纷成立金融 科技 子公司，意欲何为？移动支付网认为这或许有两方面的因素：
1、外部压力
随着互联网公司以支付、财富管理为开端介入金融服务业后，商业银行的业务在一定程度上受到了冲击以及在传统扩张模式受限、金融脱媒加剧等因素的影响下，商业银行迫切需要一种灵活的策应方式来应对，向金融 科技 转型无疑是最好的选择，因为成立金融 科技 子公司除了能够帮助银行实现金融 科技 的转型，也能完成新公司的自我造血功能，对外输出技术服务，实现盈利。
2、自身因素
在银行为成立 科技 子公司之前，每个银行其实都有自身的技术部门或者研发中心，负责银行的信息化建设及管理。例如建设银行子公司建信金融 科技 有限责任公司在创立初期，建设银行就将原总行直属七个开发中心与一个研发中心近3000名员工划转至其公司。
由此可见，连负责银行技术方面的人数及部门都如此多，那么银行机构的庞大及复杂度可想而知，因此部门与部门之间协调沟通肯定会存有一定的问题及难度。如果单独将这个技术部门独立出来成一个公司进行运营，这样更方便管理。
据国家金融与发展实验室副主任曾刚表示，金融 科技 业务有别于银行传统业务，独立化运行便于吸纳更专业的人才，并迅速拥有专业化管理优势、研发优势、激励机制等；另一方面，这类子公司独立运行前作为商业银行系统中的一个部门，其他小型金融机构在接受技术输出时容易出现不信任问题。独立之后，有了“防火墙”和保密机制，小型金融机构则更容易接受。
另外最重要的一点就是成立一个公司单独运营能够将试错成本剥离出去。因为 科技 创新意味着要不断的进行试错，且试错成本并不低，成立一个比银行规模相对较小的 科技 子公司，一旦出现问题，也能快速的进行调整。
综述
总之，银行向金融 科技 转型之路大多都是由内到外，先是利用 科技 技术服务好银行内部，再实现技术的输出，服务于外部。随着科学技术的发展，银行的业务也在进行着演化，人们办理业务时也将会更加便捷，并最终实现无感化办理业务的目标，届时银行将变得更像是 科技 公司，而不是普通意义上的银行。根据安永发布的《中国上市银行2017年回顾及未来展望》报告上显示： 科技 引领、 科技 驱动已成为银行业发展共识。由此可以预见的是未来将会有更多的银行向金融 科技 方向进行转型升级，届时也将会有更多的银行设立金融 科技 公司。
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物联网”到底是投资理财还是传销骗局 物联网你的理解完全错了，
物联网是物物相连的网际网路。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是网际网路，是在网际网路基础上的延伸和扩充套件的网路；其二，其使用者端延伸和扩充套件到了任何物品与物品之间，进行资讯交换和通讯，也就是物物相息。希望能采纳
”合其家物联网”到底是投资理财还是传销骗局，你如果分辨不清，可以请求公安机关的人民警察协助进行辨别或者求证。
公安机关的调查结论最具权威。
这种不要轻易相信哦。物联网不是某个公司，而是一种新时代的概念，物联网企业近两年都在快速地发展。虽然说一个新产业的兴起必然会造就一大批新的富翁，但是不管你想要投资谁，都一定要充分认识，评估了之后再做决定。
是不是传销，应当按照其具体的经营运作模式进行判定。
传销，是指组织者或者经营者发展人员，通过对被发展人员以其直接或者间接发展的人员数量或者销售业绩为依据计算和给付报酬，或者要求被发展人员以交纳一定费用为条件取得加入资格等方式牟取非法利益，扰乱经济秩序，影响社会稳定的行为。
传销可以简单的归纳为：
一、需要交入门费。
二、需要发展下线。需要不断的找合作者，并打着组建团队的幌子以倍增收入的模式诱导别人。
三、根据下面人头数量和这些人的经营业绩来决定你有多大的回报。
四、其实说白了就是 让下线给上线1元钱，上线说传授下线赚50块钱的办法。结果等下线给了上线1元钱时，上线就告诉下线再找同样的十个笨蛋做下线的下线就好了。
国务院
《禁止传销条例》
第七条下列行为，属于传销行为：
（一）组织者或者经营者通过发展人员，要求被发展人员发展其他人员加入，对发展的人员以其直接或者间接滚动发展的人员数量为依据计算和给付报酬（包括物质奖励和其他经济利益，下同），牟取非法利益的。
（二）组织者或者经营者通过发展人员，要求被发展人员交纳费用或者以认购商品等方式变相交纳费用，取得加入或者发展其他人员加入的资格，牟取非法利益的。
（三）组织者或者经营者通过发展人员，要求被发展人员发展其他人员加入，形成上下线关系，并以下线的销售业绩为依据计算和给付上线报酬，牟取非法利益的。
根据具体问题型别，进行步骤拆解／原因原理分析／内容拓展等。
具体步骤如下：／导致这种情况的原因主要是……
物联网是一个行业的统称，比如说汽车、水稻、网际网路等行业一样。
只有中国人民银行才有货币发行权,其他任何企业说发行货币的都是传销骗子。
发行原始股也不会随便这样来发的,需要专业的证券公司来 *** 作,其他个人说交钱可以给原始股的基本是传销骗子。
如果有人说这个是原始股货币送积分要个人资讯什么的，基本可以确认是传销。
看到请点赞让更多人看到，防止上当受骗
传销的百科: 网页连结
投资理财到底是赚钱还是亏钱理财是为了赚钱，总的来说正常情况下理财还是赚钱的，只是收益有所不同，但国内很多公司挂羊头卖狗肉，鱼龙混杂，投资得做好甄别，以免血本无归，可以再说说具体需求，以便提供具有 *** 作性的建议
投资理财是传销吗？只要是正规机构的，都是合法的。传销特点，超过三层的下家分红。物品没有实际的价值。现在流行的炒什么币就要小心了。还有什么国家政策之类的要投资。传销的人一般都会给你画一个很大的饼，讲一个很吸引人的故事。比如说某某，通过了这个投资获得了很夸张的财富。这些都不要去相信。最保险的就是买国债，然后就是基金。然后就是风险大的是股票。风险和收入是成正比的。但这些都是合法的，只要是看自己的抗风险能力，和自己的理财能力来选择吧。
投资理财到底是干嘛的？投资理财是指投资者通过合理安排资金，运用诸如储蓄、银行理财产品、债券、基金、股票、期货、外汇、房地产、保险以及黄金等投资理财工具对个人、家庭和企事业单位资产进行管理和分配，达到保值增值的目的，从而加速资产的增长。投资理财不等于简单的攒钱、存钱，把钱放在银行里，也不等于简单的炒股(股票买卖)。投资理财是根据需求和目的将所有财产和负债在内的所有资产和负债进行积极主动的策划、安排、置换、重组等使其达到保值、增值的综合的、系统的、全面的经济活动。
唐卡投资理财是骗局吗 这个是拆分模式
做的比较好的
现在也就agk
其余多数是假盘
骗钱的
所在城市若有招商银行，也可以了解下招行发售的理财产品，您可以进入招行主页，点选 理财产品-个人理财产品 页面检视，也可通过 搜寻 分类您需要的理财产品。
温馨提示：购买之前请详细阅读产品说明书。
这个主要是看个人的看法，
每个人有每个人的想法，都是不一样的
这个拆分模式是有传销的影子，
也有不是传销的性质
主要还是看个人怎么去看待这个东西
最早做这个模式的现在也有11年的时间了依然健在
在物联网系统里面，信息安全是一个非常重要的分支，因为物联网系统中信息量是非常全面而且庞大的，所以数据一旦被窃取，后果可能很严重。现在你才大一，如果坚持毕业后到银行的话，那么你可以考虑一下专攻信息安全。另外，物联网也有很多项目产品是面向企业管理的，银行单位应该也比较重视这个。
PS：物联网前景很好，理智分析、学习的话，是可以开辟出一篇天地的。中国物联网校企联盟或许可以给你一些帮助，里面有300多所高校，中国有这个专业的学校基本都在里面。
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