互联网与传统产业跨界融合更加广泛、深刻。传统产业向智能化、数字化、网络化纵深发展。产业互联网发展步伐进一步加快，互联网技术对传统产业的产品设计、生产流程、产品销售等全过程渗透。传统产业通过互联网技术整合产业链上下游资源，在原材料、装备制造、军工等重点领域开展试点工程，加快生产流程创新与突破。同时，传统产业也将发挥“信息流”作用，在研发、设计、生产、销售、服务等环节促进网络与信息技术发展。
面向传统产业服务的互联网新兴业态将不断涌现。新兴信息网络技术已经渗透和扩散到生产性服务业的各个环节，催生出各种基于产业发展的服务新业态，并将成为互联网经济背景下成长性最高的产业群。生产性服务业将从技术应用、服务内容、商业模式等方面不断提升。生产性服务业的发展壮大将是下一个产业互联网重点融合的方向。
产业集聚与产业协同创新成为发展重点。产业集群是现代产业发展的必然趋势，是推进工业化向高级阶段发展的重要途径。在互联网与传统产业加速融合的过程中，企业将进一步开放平台与数据资源，促进应用创新和产业集聚，积极打造开源社区，不断促进大众创新，助推产业集群向“在线产业带”转型。同时，互联网产业将注重协同发展，构建自主创新产业链，逐步形成互联共赢的产业生态。
二、互联网金融服务于产业发展
2015年经济新常态与深化金融改革，互联网金融服务模式将不断创新，金融服务多元、多维，市场竞争更加充分与规范。
面向实体经济创新金融服务模式。2015年互联网金融服务模式不断创新，将继续助力实体经济发展，逐步面向小微企业、“三农”服务。互联网金融平台将快速聚集数据信息，有效解决信息不对称问题，吸引大量投资者进入，市场竞争更加激烈。
数据分析促进金融服务纵深发展。互联网金融企业的数据资产将成为重要风险管理资源。互联网金融企业利用数据分析为客户提供风险控制，融资贷款，财务咨询，提高更为贴近用户需求的金融产品。未来，评价一家互联网金融企业综合实力的指标将更加丰富，以数据为基础的综合服务平台将助推互联网金融服务纵深发展。
涌现更多的行业联盟和自律组织，金融信用体系日益完善。互联网金融平台是一个开放性强、兼容性广、信息自由流通的平台。互联网金融发展与监管需要并重。未来，互联网金融监管要充分发挥行业联盟与自律组织的作用，促进信息披露和信息共享，建立“黑名单”制度，保护金融数据安全，维护市场公平竞争，保护消费者合法权益。
三、电子商务布局迈入新阶段
电子商务纵向县域延展，促进城镇资源快速流转。目前，县域电商从以江浙代表的华东“单一区域增长”为主转向华东、华北、华南、华中“多极增长”的阶段。本地化的电子商务服务将不断促进县域经济发展、持续创造就业机会，加速城镇资源流转，服务日益成熟，服务类别丰富多样。
电子商务横向跨境布局，促进全球消费资源优化。随着跨境电子商务快速发展，交易产品逐步向多品类延伸，交易对象向多区域拓展。从销售市场来看，未来以美国、英国、德国、澳大利亚为代表的成熟市场仍是销售的主要市场。与此同时，不断崛起的新兴市场正在成为跨境电商零售出口产业的新动力。跨境电商B2C占比将不断提升，B2B和B2C将会协同发展。移动网络技术不断升级，将进一步模糊线上与线下商务服务界限，以互联、无缝、多屏为核心的“全渠道”购物方式将快速发展。
各地产业集群积极通过电子商务升级转型。电子商务涵盖实物流、信息流、资金流。软件公司、代运营工地、在线支付、物流公司等配套企业将进一步围绕电商企业进行聚集，服务内容涵盖网店装修、描述、网站运营、营销、物流、退换货、金融服务、质检、保险等内容，整个行业生态体系日益健全、分工更加清晰，并逐步呈现出生态化特征。未来，电子商务各个环节将协同发展，各地产业集群加速转型，社会商业生态逐步建立，创新结果惠及民生。
四、网络安全产业前景看好
随着大数据、云计算、物联网等技术快速普及，互联网与实体经济深度融合，网络安全问题逐渐从PC端转移至生活的方方面面，网络安全产业面临新机遇。
确保国家网络安全，大力发展自主可控的安全产业。由于基础信息网络和重要信息系统的核心设备、技术和高端服务主要依赖国外进口，在 *** 作系统、专用芯片和大型应用软件等方面存在着严重的网络安全隐患。为确保国家网络与信息安全，具有自主可控的基础信息网络和重要信息系统安全产业前景广阔。
重视商业信息安全，数据加密与认证技术创新发展。随着网络与信息技术应用普及，产品制造商急于联网，企业商业秘密泄露、弱密码、非加密通讯以及网页 *** 作等安全问题严峻。未来，企业将积极部署云计算产品安全战略，促进数据加密与认证技术创新发展，不断提高信息资源使用效率，确保商业信息安全。
规范个人信息获取与使用方式，智能硬件产品关注安全。从可穿戴设备到智能终端均需要网络安全产业为其提供保障。用户信息安全是互联网发展的前提条件。只有用户信息安全得到保证，互联网产业才能繁荣发展。未来，随着可穿戴设备、智能终端应用日益广泛，个人信息安全将成为网络与信息安全新热点，智能产品将更加关注产品安全。
2015年中国互联网产业发展面临着新形势、新挑战、新机遇，期待产业各界以更加务实的精神，更加开放的姿态、更加宽阔的视野，共同促进我国互联网产业繁荣发展。
随着IT行业的不断发展，大数据会是未来重要的发展趋势，整个IT行业将以大数据为基础来构建新的应用生态，当前大数据技术被广泛应用于互联网、政府机构、金融行业等，此外大数据是支撑物联网发展的核心技术之一，也会与云计算、人工智能等前沿创新技术进行深度融合。
大数据未来的发展趋势有以下几个方面：
1大数据推动物联网的发展。
物联网就是把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。物联网产生大数据，大数据助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、互联网之后冲击现代社会的第三次信息化发展浪潮。物联网握手大数据，正在逐步显示出巨大的商业价值。
2大数据推动科技领域的发展。
大数据的发展正在推动科技领域的发展进程，大数据的影响现在不局限于互联网领域，在金融、教育、医疗等诸多领域也有了不同程度的影响。在人工智能研发领域，大数据也起到了重要的作用，尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面，人工智能是能够充分利用大数据的一个领域，大数据为人工智能带来了更多的创新。
大数据会改变很多行业，而对于企业来说，需要提高核心竞争力，而企业的信息化建设是其中的重中之重，但这个建设过程并不是一步到位的，需要统筹规划分步实施，大数据平台的构建属于企业整体信息化建设中的很重要一环，在构建时，需要先整体后局部，有一个清晰明确的整体架构，这样才能保证业务流程间的相互运转、信息化系统间的合理支撑，再逐步深入推进。
物联网工程为物联网相关产业培养信息技术领域高级应用型工程技术人才，毕业生可在企业、事业单位、公司、电子商务、金融、物流等行业从事计算机安全、物联网建设和嵌入式开发等相关技术工作。下面我为大家收集整理了物联网工程专业就业方向，希望能为大家提供帮助!
物联网工程专业的就业方向有哪些
就业方向可在通信、金融、商业、交通、制造业、服务业等领域从事物联网规划设计，无线局域网组网，物联网应用编程，物联网设备安装、调试与维护等工作。
定位为物联网系统集成方向，该专业核心技术涉及传感与检测技术、RFID技术、无线组网、嵌入式技术、计算机网络、通信技术、物联网系统集成等。随着物联网产业的发展，越来越多的物联网企业需要与之相关的工程技术人才。
就业方向传感网涉及城市公共安全、公共卫生、安全生产、智能交通、智能家居、环境监控等领域。目前国内从事传感网应用的大企业为数不多，小企业则呈现出蓬勃发展的势头。
传感网技术，主要由传感器、通讯网络和信息处理系统三部分构成，具有实时数据采集、监督控制等功能。凭借这种技术，通过网络实时监控各种环境、设施及内部运行机理等成为可能。
就业方向随着纳米材料和纳米技术基础研究的深入和实用化进程的发展，特别是纳米技术与环境保护和环境治理进一步有机结合，许多环保难将会得到解决。
纳米科技的兴起，对我国提出了严峻的挑战，同时也为我国实现跨越式发展提供了难得的机遇。纳米材料是纳米科技的基础，功能纳米材料是纳米材料科学中最富有活力的领域，它对信息、生物、能源、环境、宇航等高科技领域，将产生深远的影响并具有广阔的应用前景。
就业方向本专业能在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作。
本专业培养具备建筑节能基础理论、建筑物理环境、建筑环境工程等方面的知识，具有建筑节能设计、舒适性建筑环境工程设计、建筑能效评价等能力的高端综合人才。
就业方向本专业培养适应传统媒体机构、政府机关、事业单位、公司等团体组织急需的宽口径、复合型信息传播人才。本专业既能从事信息传播时代内容方面的深度、综合、跨学科的信息传播工作,同时也能在新闻传播技术方面从事设计、制作等方面的传播技术类工作。
新媒体与信息网络新媒体的出现,不仅改变了过去的信息生产机制,同时也引起了新闻传播教育的革命。
就业方向物联网：下一个创业的机会
分析人士指出，物联网是未来十年科技业的发展方向，同时是走出这次金融危机的助推剂。于是我们看到，无锡的“感知中国”得到政府及运营商数亿的'资金，而且正在迅速增长中，同时各地物联网产业园和示范区如雨后春笋般曾出不穷。
作为国家倡导的新兴战略性产业，物联网备受各界重视，并成为就业前景广阔的热门领域，该专业主要就业于与物联网相关的企业、行业，从事物联网的通信架构、网络协议和标准、信息安全等的设计、开发、管理与维护，就业口径广，需求量十分大。
物联网工程专业介绍
物联网应用从技术层面讲主要涉及三个部分，即对外感知、感知信息传输（可能需要节点利用无线组网实现信息传输）、信息处理与回馈控制。智能技术贯穿整个物联网之中，是核心技术的核心。感知可以是智能感知，可以是多节点协同感知，还可以是智能识别感知系统。
物联网工程学习课程
信息与通信工程、电子科学技术、计算机科学与技术。物联网概论、电路分析基础、信号与系统、模拟电子技术、数字电路与逻辑设计、微机原理与接口技术、工程电磁场、通信原理、计算机网络、现代通信网、传感器原理、嵌入式系统设计、无线通信原理、无线传感器网络、近距无线传输技术、二维条码技术、数据采集与处理、物联网安全技术、物联网组网技术等。
物联网工程专业就业方向有哪些
1、IT系统维护工程师
就是对基金公司所有IT设备进行维护管理的人员，广义上讲IT系统维护工程师，就是在基金公司从事技术支持、软硬件维护、病毒防护系统管理、设备维护管理等IT技术工作的人员。
2、ERP顾问
ERP实施顾问，也叫ERP实施工程师、ERP应用工程师，是指把公司的ERP实施作为己任，并投入大量的人力、财力和精力确保实现这一实施目标的项目管理人员。
3、系统管理员
主要分为网络系统管理员和信息系统管理员。网络系统管理员主要负责整个网络的网络设备和服务器系统的设计、安装、配置、管理和维护工作，为内部网的安全运行做技术保障。服务器是网络应用系统的核心，由系统管理员专门负责管理；信息系统管理员则负责具体信息系统日常管理和维护，具有信息系统的最高管理权限。
4、网络管理员
网络管理员是指向社会公众开放的营业性上网服务提供场所里的管理员。
5、产品经理产品经理
就是企业中专门负责产品管理的职位，产品经理负责调查并根据用户的需求，确定开发何种产品，选择何种技术、商业模式等。并推动相应产品的开发组织，她或他还要根据产品的生命周期，协调研发、营销、运营等，确定和组织实施相应的产品策略，以及其他一系列相关的产品管理活动。
6、电子元器件工程师
电子元器件工程师主要是研究、开发、设计、生产集成电路、半导体分立器件、电真空器件和特种器件等。
7、系统架构师
系统架构师（又称企业架构师或者系统设计师）是一个最终确认和评估系统需求，给出开发规范，搭建系统实现的核心构架，并澄清技术细节、扫清主要难点的技术人员。主要着眼于系统的“技术实现”。因此他/她应该是特定的开发平台、语言、工具的大师，对常见应用场景能马上给出最恰当的解决方案，同时要对所属的开发团队有足够的了解，能够评估自己的团队实现特定的功能需求需要的代价。
8、游戏设计师
游戏开发工程师致力于游戏总体设计，负责游戏开发工具和运营维护工具的设计与开发，并配合主程序完成游戏架构及各大功能的设计、开发、调试和其他技术支持。
物联网工程就业前景
物联网工程的市场庞大，因此就业前景也非常好。毕业生可从事信息传播时代内容方面的深度、综合、跨学科的信息传播工作，同时也能在新闻传播技术方面从事设计、制作等方面的传播技术类工作或者在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作等等。
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。现在的物联网金融应该用物联网在物流仓储领域的应用更加恰当，因为都是利用RFID标签对相关货物、抵押物进行所在地、状态等信息管理，并将相关数据供给银行、保险公司等做金融方面的参考。纯粹按这个概念的话，亚马逊的物流仓促就很符合物联网技术概念。
如果题主不是指这种物联网金融，可以更详细的描述问题进行探讨。
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