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數據金融服務區

發布時間:2021-02-23 08:15:17

① 廣東金融高新技術服務區的介紹

廣東金融高新技術服務區於2007年7月由廣東省政府授牌成立,位於佛山市是專廣東建設金融強屬省戰略七大基礎性平台之首,也是廣東省人民政府批準的唯一省級金融後台服務基地。2009年寫入國務院《珠江三角洲地區改革發展規劃綱要(2008-2020)》,被正式納入國家發展戰略。金融高新區定位「金融後援基地」及「產業金融中心」雙戰略,致力建設「輻射亞太的現代金融後援服務基地」和「國家級產業金融試驗區」1。截止2014年11月,金融高新區已吸引210家金融機構及知名企業落戶,總投資額超500億元,總建築面積超過600萬平方米,資金分別來自美國、法國、日本、新加坡、香港及國內大型金融企業,項目涵蓋銀行、保險、證券、服務外包、私募創投、融資租賃等金融業態,其中私募創投類機構100個,募集資金達250億元,規模位居全國前列。

② 中國金融行業就業數據

金融服務業:2009年是道坎對外經濟與貿易大學2007屆一位姓郝的畢業生目前在深圳證券交易所信息公司工作。他說,在前不久的深圳校友聚會上,由於大多數參加者在金融服務業就職,所以大家都對金融風暴的蔓延感到擔憂,害怕裁員會影響到自己。但他說,參加聚會的校友們都預計,目前受到的影響還不大,2009年才是一道真正的坎,對於這一撥畢業的學生是個真正的挑戰。
目前,金融服務業的裁人高潮仍在美國。最近兩個月,處於風暴中心的美國到處都是裁人的消息。據美國勞工部公布的數據,自2006年12月以來,金融服務業裁員數已達17.2萬人。10月中旬,中國國際金融有限公司的裁員消息曾一度震撼了國內證券市場,引發了對產生國內證券市場裁員風潮的擔憂,但該公司公關部門人士卻否認了這一消息,並向中國青年報記者表示:「中金公司沒有裁員,在金融危機下,中金公司的人員流動和往常一樣,雖然市場不景氣,但人才儲備還是很重要的,優秀人才他們一樣會要。」
然而,值得注意的是,與去年相當活躍的國內金融服務業人才招聘市場相比,今年明顯冷清多了。中山大學就業指導中心前不久在接受媒體采訪時就表示,今年僅有一家證券公司來校招聘。國內IT行業:尚未受到顯著影響IT行業裁員的高潮也主要在美國。
據報道,溫州市經貿委提供的資料顯示,今年7月初,該處對全市31個工業強鎮和開發區的15521家中小企業進行調查。調查發現,有1009家企業停工或半停工,另有250家企業倒閉,合計1259家,占調查企業總數的8.1%。這些企業的倒閉導致就業市場的萎縮,北京大學教育經濟系主任岳昌君認為,2007年,我國的民營企業吸納了34.2%的大學畢業生,「這些企業出現倒閉潮,對於就業市場而言肯定是不利消息。」房地產業:部分公司取消校園招聘吉林大學經濟學院院長李俊江表示,這次金融風暴始於次貸危機,反過來又對房地產行業影響巨大。他說,在美國,房地產行業的利潤主要來自於按揭貸款,所以房利美和房地美才會在次貸危機中瀕於破產。「中國的房地產發展雖與美國有很大不同,但同樣深受金融風暴的波及,因為房地產行業與金融行業密切相關。」
過去幾年,我國房地產市場異常紅火,吸納了不少大學畢業生,但今年這部分就業市場將面臨很大萎縮。據報道,富力、恆大、美林基業這些房地產巨頭今年底校園招聘幾乎全部取消。郝建則證實,房地產行業的數據出現了回落,比如房地產中介行業,8月份的職位是1645個,9月份是1603個,出現了2.5%降幅。

③ 北京大數據金融服務有限公司貸款靠譜嗎

今年二月成立,自己想
北京金融大數據有限公司
法人代表:範文仲注冊資本:10,000.0萬成立時間:2019-02-26
地址:北京市西城區阜成門外大街31號4層415

④ Web伺服器和資料庫服務區指什麼。。

web伺服器拍提供客戶端網頁請求的機器,資料庫伺服器提供數據存取的機器,web與資料庫可以是一台,也可以分離,看你的訪問量

⑤ 如何構建"以數據抵押"為核心的金融服務

供應鏈金融作為一個金融創新業務在我國得到了迅猛發展,成為商業銀行拓展業務空間、增強競爭力的一個重要領域,其服務理念從最初的線下的「1+N」發展到現在線上化的「三流合一」(信息流、物流、資金流)。當前,供應鏈金融的環境出現了新的變化。一是供應鏈的全鏈條信息化正在進行,二是金融服務越來越重視交易數據和行為數據的收集和挖掘,三是平台建設越發重要。在這樣的背景下,商業銀行依託供應鏈,構建「1即N、N即1」的金融服務生態圈,以「數據質押」為核心開展綜合服務將是大勢所趨。
一、商業銀行供應鏈金融環境出現了新的變化
(一)客戶行為轉變:供應鏈全鏈條信息化
隨著物聯網、大數據、移動互聯網等信息技術的發展,使得供應鏈全鏈條信息化具備了技術上的可行性;競爭態勢的發展使得核心企業有了供應鏈全鏈條信息化的現實需求。為了優化供應鏈關系和流程、整合相關業務、提高企業競爭力,核心企業利用信息系統將供應商、分銷商和終端消費者銜接在一起,從而在全鏈條上形成一個多方無縫對接、界面可視統一、信息實時共享的電子作業平台。
在內部,全面推行ERP信息化管理。在製造業領域,比亞迪汽車2001年還只有一套簡單的MRP(物料需求計劃)系統,所有審批單據都是紙質的,而現在其已經整合供應鏈管理,實現了OA(工作流)與ERP的整合,達到信息共享、流程細化、透明的效果。在農業領域也是如此,新希望乳業正上線企業ERP系統,通威集團將升級ERP系統,擬通過在線訂單、配送、資金清算等系統信息化,實現對物流、信息和資金流的全程掌控,提升對銷售、准入、評級和精細化管理水平。
在外部,搭建與上下游無縫連接的網路服務平台。以農業領域為例,今年4月末,新希望與京東達成戰略合作意向,將在「以互聯網思維對傳統農牧產業進行升級改造」等領域形成廣泛的優勢互補,為農牧產業鏈上各方主體提供以電商為中心,物流及金融為兩翼,信息和技術為支撐的綜合農牧產業服務平台。新希望下游經銷商已逐漸告別手工和電話訂單模式,開始通過電商平台實現網路下單訂貨。通威集團也於去年9月正式上線「全農惠」生鮮網上商城。
(二)新型質押行為:「數據質押」
在供應鏈全鏈條信息化的過程中,出現了依靠交易數據進行金融服務的新型融資方式。以農業為例,在四川有商業銀行與農業產業化龍頭業合作,以供應鏈中數年積累的真實交易數據為評級和授信的主要依據,服務其廣大下游農戶,希望藉此彌補涉農貸款風險短板,對解決三農金融服務風險大、成本高的問題進行了有益探索。
總體來看,融資的各個環節皆以真實的交易數據為基礎和核心。第一,核心企業根據下游農戶積累了數年的真實交易數據(客戶的合作年限、歷年銷售額、銷售潛力和客戶評級等)推薦優勢的農戶。第二,商業銀行同樣根據上述數據,通過網路融資平台系統篩選,進行評級和授信。
這種做法可歸納為以「數據質押」為核心的融資方式。在傳統的供應鏈金融方式下,有三大類融資形式:應收賬款、存貨和預付款融資,其分別以應收票據、存貨、本票為質押品。而在掌握了足夠長度的、可持續、完整的真實交易數據和行為數據條件下,則可採用經過挖掘的真實交易數據和行為數據替代以上三種傳統的質押形式,我們稱之為「數據質押」:即運用大數據分析,以交易過程中所形成的能夠交叉驗證的真實交易數據和行為數據進行評級和授信。
其實,當前所有以數據為基礎的互聯網融資活動,都有數據質押的特徵,其都是以真實的交易數據或行為數據為基礎對客戶開展金融服務。例如,阿里小貸利用阿里巴巴、淘寶和支付寶等電商平台的無縫連接,將客戶積累的交易數據行為數據和信用數據引入網路數據模型,通過交叉檢驗技術和第三方驗證判斷客戶信息的真實性,將客戶的行為數據映射為客戶的信用評價。美國著名P2P網貸平台lendingclub與社交網站Facebook進行對接,獲取客戶的行為數據,作為信用評級的重要依據。
「數據質押」使銀行的服務回歸到了交易本質,其能從多個方面獲益:一是擺脫了「開當鋪」的傳統模式,並實現了風險可控。二是無需核心企業對其上下游中小企業進行信用捆綁,大大降低了因核心企業而產生的系統性風險。三是能夠根據交易數據和行為數據,對服務對象設計有針對性的綜合金融服務。四是服務的對象可大可小,使得普惠金融能夠扎實落地。
二、以「數據質押」為核心的金融服務生態圈及其對銀行的作用
(一)以「數據質押」為核心的金融服務生態圈
銀行可利用平台,將鏈鏈融合,整合數據生態鏈形成數據生態圈。縱向看,供應鏈上下游的信息流、資金流和物流的三流整合正在推進。橫向看,各企業之間的信息流、資金流和物流的三流整合也在進行。假以時日,這將形成全鏈條的數據生態鏈。稱其為數據生態鏈,是因為其數據的產生是交易雙方自動自發的,具有動態調整、實時更新和可持續積累等特點。銀行可通過一個平台將所有的數據生態鏈進行整合,擴展為數據生態圈。在生態圈內,藉助於信息技術,無論規模大小,每個企業都可以形成以自身為中心的供應鏈,都有上下游,即「1即N、N即1」。每個企業都是核心和節點,在其周圍形成一個可以交叉驗證、持續積累的360度全覆蓋的真實交易數據和行為數據集合。
在數據生態圈的基礎上,商業銀行可構建「1即N、N即1」的金融服務生態圈,以「數據質押」為核心開展綜合服務。基於商業生態圈所形成的數據生態圈中,每個客戶都是核心,其交易數據和行為數據的可持續、可循環、全覆蓋和交叉驗證的可行性保證了交易背景的真實性和交易行為的穩定性。銀行可以依託於此,構建金融服務生態圈。金融服務生態圈面對客戶的一端,將是一個完整覆蓋企業客戶和個人客戶的、集合了B2B、B2C、C2C和O2O等功能的綜合電商服務平台。金融服務生態圈面對銀行的一端,將是集合了海量、可持續積累的真實交易數據和行為數據的數據挖掘平台,銀行利用此平台為客戶提供綜合金融服務和非金融服務。
(二)金融服務生態圈對銀行的作用
基於「1即N、N即1」的金融服務生態圈,商業銀行能夠獲取客戶足夠時間長度、真實、可持續、可交叉驗證的交易數據和行為數據,從而使用線上「數據質押」為核心與線下實際抵、質押為補充相結合的方式,開展以客戶為中心的各種金融和非金融服務。
一是開展綜合金融服務。在數據完備的金融服務生態圈內,通過數據質押:第一,可有效解決小微、涉農等金融活動成本高、風險大的問題,將成本和風險降低至正常水平之下,是一條高效、批量拓展三農、小微客戶的新途徑。第二,使銀行能夠從多方面、多角度了解客戶的資金動向和金融需求,實現基於真實交易和數據質押的結算、融資、理財、保險、融資租賃等一站式綜合金融服務,促進產品交叉銷售。第三,能夠在平台上搭載P2P、眾籌等新型的互聯網金融服務。在平台積累了足夠多的客戶和數據之後,完全可以開展P2P、眾籌之類的新型互聯網金融產品和服務,探索低經濟資本佔用的新興利潤增長點。
二是開展非金融綜合服務。金融服務生態圈不僅能夠獲取客戶的金融需求數據,而且能夠獲取非金融的物流、品牌偏好等各方面數據,我們可以基於這些數據開展自身的以及與第三方合作的非金融綜合服務。比如,平安銀行橙e平台與路歌物流電商平台(被業界稱為貨運版的「滴滴打車」)合作,推出名為「橙e找車」的功能。
三是成為綜合資訊提供商。通過金融服務生態圈,銀行能夠真實、充分的掌握客戶的生產、經營和消費等數據。基於這些數據,銀行可多方面、多角度發布行業的、區域的、乃至整個經濟社會的經濟運行先行指數、預警指數和實時指數等數據和資訊。對內,有助於洞察市場變化,提前防範和化解系統性風險;對外,既能提升自身品牌價值和市場影響力,又能為政府監管部門的決策提供重要參考。
三、商業銀行對策與建議
構建以「數據質押」為核心、「1即N、N即1」的金融服務生態圈將成為未來供應鏈金融服務的重要趨勢。對於商業銀行而言,應以供應鏈為切入點,以互聯網金融服務平台為基礎,分兩個層次,構建以「數據質押」為核心的金融服務生態圈。
(一)第一層次,縱向上以核心企業為基礎,將整個供應鏈條上的企業都納入到服務平台,探索構建金融服務生態鏈平台。通過「銀行搭台+信息共享+交易撮合」的方式,推動核心企業進入電商服務平台,進而將其上下游企業都納入進來,使得整個鏈條上的企業都在此平台上進行交易活動,從而構建金融生態鏈服務平台(平安銀行7月份上線的橙e網正是從供應鏈入手意欲打造此類平台;阿里巴巴10月13日啟動的千縣萬村計劃則是從互聯網角度入手,極可能形成三農金融生態鏈)。藉此平台,充分利用大數據技術帶來的多維數據比對和信息對稱優勢,以整個供應鏈條上形成的交易數據為基礎,嘗試採用線上「數據質押」與線下實際抵、質押相結合的方式開展金融服務。
一是藉助真實交易數據,降低風險和成本。從數據分析入手,主動掌握業務背景的真實性,只要貸款客戶與核心企業具有長期穩定供銷關系,具備合格交易數據,經核心企業推薦和銀行審核,可獲得貸款資格,有助於解決小微金融風險大、成本高的問題。
二是藉助網路在線操作,流程處理高效。通過在線平台,實現客戶貸款全流程網上作業,改善客戶體驗,滿足客戶「融資急」的需求。
三是探索以「數據質押」為核心的融資服務。改變傳統注重貸款客戶抵質押物的模式,利用合格的交易數據對客戶進行信用評級和產品定價。
(二)第二層次,縱橫結合,以金融服務生態鏈平台為基礎,構建金融服務生態圈。第一步已經從縱向的供應鏈角度構建了數據流轉的金融服務生態鏈。第二步即以金融服務生態鏈平台為支撐,從橫向的角度,使鏈條與鏈條之間數據交互、融合,然後以鏈上所有企業為出發點聚攏鏈外客戶,以開放、共享的理念與其他平台合作,構建金融服務生態圈。
一是各鏈條相互融合,利用服務平台產生的中小微客戶聚集效應,聚攏外圍客戶群體。一方面將供應鏈上下游中小微企業的外圍客戶群體吸引至平台,通過輻射效應擴大客戶群體規模;另一方面藉助交易信息發布和撮合機制吸引更多的有交易意願的中小微客戶加入平台。以此探索基於真實交易促發的、以「數據質押」為核心的結算、融資、保險、理財、融資租賃等一站式綜合金融服務。
二是以開放的理念廣泛與第三方平台合作,獲取更為廣泛的客戶群體。與物流、電商、第三方支付等電商平台對接,與會計、法律、商務代理等生產性服務平台對接,與經濟金融相關的政府公共服務平台對接,獲取更為廣泛的客戶群體。

⑥ 北京的金融服務區是哪四個

朝陽區金盞金融服務區、海淀區稻香湖服務區、通州新城服務區、西城區德勝科技園區

⑦ 如何用大數據分析金融數據

任何數據分析的前提是首先要理解業務模型,從你的金融數據是怎麼產生的,包括回哪些指標哪些數據,你的答分析是要為什麼業務服務的,也就是你的目的。比如你分析金融數據的目的是要找出最有價值的金融產品,還是最有價值的客戶,還是尋找最有效的成本節約途徑等

在弄清楚你的分析目的,和理解清楚你的業務模式等之後,再考慮你需要採用哪些數據,採用什麼方法來進行分析,這才涉及到如何進行具體的分析過程。

從整個大數據分析來看,前期的業務理解和數據整理大概要耗費一大半的精力和時間,弄清楚前期,後期的分析則會很快。

⑧ 金普新區金融服務平台未來的發展方向

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