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专访宜信创始人、CEO唐宁

专访宜信创始人、CEO唐宁

导语：作为新金融业态的代表，宜信公司自始至终都把为中国创新、创业群体服务作为自己的使命之一。宜信创始人、CEO唐宁日前在接受《经济参考报》记者专访时表示，宜信自身的DNA就和“双创”直接相关，而宜信也正在通过旗下宜信财富私募股权投资母基金、高成长企业债以及翼启云服等多个业务板块来支持中国创新、创业企业的发展。“应该说，宜信不论是过去、现在还是未来的战略都将与创新、创业有直接关系。”唐宁说。

私募投资母基金连接“新旧”动能

“在我看来，创新创业企业大致可分为两类：一类是一小部分‘明日之星’企业，比如下一个谷歌这样的企业；另一类是其他一些快乐的中小微企业，它们有自身安身立命和发展的本领，也在为社会提供相应的服务，但是他们可能无法成为下一个谷歌。”唐宁说，这两类不同的企业所需要的金融服务是不同的，而宜信也通过其自身不同的业务板块来为这两类企业提供不同的金融服务。

在唐宁看来，“明日之星”企业的成长需要大量的资金作为有效推动力，股权融资是最直接有效的融资手段，同时，这些企业还需要一些战略规划、人才选择、运营推广等增值服务。为此，宜信财富通过宜信财富私募股权投资母基金、宜天使（股权众筹平台）等板块直接或间接为这些初创企业提供成长壮大所需的资金扶持与一系列投后增值服务。

“一些在传统行业有一定成就的企业家往往在面临经济转型时会很迷茫，过去的商业模式可能已经无法维系，但是如果将资金直接投入到新的商业模式中去，又面临较高风险。而宜信财富私募股权投资母基金实际上就在创新和传统两种经济模式之间架起了一座桥梁：在母基金模式下，高净值或超高净值客户通过传统经济模式创造的财富，能够汇集起来投给优秀的创投基金，创投基金再投入到优秀的创新企业中。这相当于用旧经济的成果来支持新经济动能，同时又为个人投资者有效分散投资风险，非常有价值。”唐宁说。

梳理宜信财富的产品类别，宜信财富作为国内最早介入市场化母基金研究和实践的机构投资者之一，已经形成了宜信财富私募股权投资母基金、宜信财富资本市场投资母基金、宜信财富房地产投资母基金等多款产品系列。

据悉，宜信财富私募股权投资母基金团队成员多来自国内外大型知名投资机构，如凯雷、摩根士丹利、高盛、瑞士信贷、Grosvenor Capital Management、麦格理资本投资银行部、IFC风险投资基金、C—III Capital、Greenfield Partners等，拥有高度专业化的行业背景、长期直接股权投资经验，熟知全球顶级投资机构的运作规律和投资价值。母基金的投资团队能够帮助投资者进行专业、有效的尽职调查，判断投资机会，把握投资质量，并以行业分散、阶段分散、地域分散和多管理人的“四分散”方式将资金加以科学配置。在帮助投资者实现中长期价值投资的同时，有效调动了社会闲置资金流通，为创新创业企业提供资金。除此之外，宜信还成立了新金融产业投资基金，更多地聚焦于金融科技领域，将宜信在金融、技术等领域的创新与积累，输出给更多的金融科技企业，为“双创”构建更持续有力的金融驱动引擎。

众筹、企业债为“双创”提供武器

除了私募股权投资母基金之外，宜信财富还通过宜天使（股权众筹平台）和高成长企业债（满足高成长初创企业融资需求）两个业务板块为创新创业企业提供资金“武器”。

在2015年的演讲中，唐宁就曾数次提及股权众筹，而在2016年2月的美国旧金山，唐宁也直接宣称“未来十年都持续看好众筹行业”，并认为“众筹作为股权投资的类别，宜信在这方面的能力是非常强的”。2017年初，宜信旗下互联网非公开股权融资平台AngelEase宜天使2。0版本正式推出，其目的正是“帮助天使项目对接天使投资人”

“我们希望让中国的天使投资人感受到做天使投资这件事特别爽，包括帮他们找到越来越多的好投资机会，帮他们更好的管理自己的投资项目等等。”唐宁说。

据悉，通过严格合规风控审查和内部投决机制，宜天使精选优质项目上线，为天使投资人带来专业的投资信息服务，并利用平台资源支持项目提高成功机率，以期提高投资者收益。募集完成后，宜天使将提供包括有限合伙企业工商变更、入资项目方持续的信息披露等后续增值服务，项目退出时还会协助投资人制定并优化退出路径，并提供历史年报查询等服务。

同时，AngelEase宜天使平台会为初创企业提供多渠道营销推广：项目路演宣传、品牌推广、宜信财富高净值客户群推广人才招募、重点合作客户推荐、法律、财务顾问咨询等增值服务。

在宜天使平台之外，宜信财富还推出高成长企业债，运用“股债联动”的方式，来支持和满足创业企业成长中的资金需求。

“有的企业在拿到投资机构的股权投资资金之后，实际上还需要一些长期资金，但是他们又感觉股权融资不是太灵活或者说价格不合适，这时候债务融资对他们而言可能更加合适。”唐宁说。

“翼启云服”专注中小微企业供应链融资

在唐宁看来，并非只有做大才叫创业成功，在一些“大花”之外，还开满了各色“小花”，这才一同组合起一个春天的生态，一个健康的经济体。唐宁把自己青睐的那些“小花”，称为“千千万万快乐的小微企业”。而宜信也通过普惠金融衍生的各种金融模式等来支持这部分小微企业。

“在法国、在日本有很多极具匠人精神的小微企业，几十年上百年只为做最好的巧克力、最好的寿司、最好的米饭，这种生存状态其实正是未来中国很多小微企业所应追求的目标，但在中国，小微企业平均生存周期只有两三年。”唐宁说，他希望，通过大家共同的努力，能在未来让小微企业“活得更长一些”。

以“翼启云服”为例，作为宜信普惠理念在企业级的延伸，以供应链及产业链中快速成长的中小微企业为中心，搭建便捷、安全、稳定、风险可控的开放式供应链融资服务平台，真正让宜信普惠服务形成更完美的闭环。 按照宜信公司的规划，“翼启云服”计划在三年内为超过两万家中小微企业筹集资金200亿元。

唐宁说：“中小微企业最典型的问题就是融资难。过去的解决方案往往伴随着抵押、考察、研究、审核等一系列繁杂过程，随着时间流逝也贻误了商机。但通过金融科技的手段，企业可以实时提交运营、管理数据，金融机构运用大数据技术进行分析、评估，从而大幅提高借款效率，使企业更好地把握商机。”

唐宁还表示，宜信推出翼启云服云平台，就是希望能够帮助企业提供一揽子金融服务，在企业需要钱的时候，可以通过对企业交易数据的梳理，助力企业获得信用借款；而在企业资金充裕的时候，还可以帮助其完成现金管理，比如企业理财和购买相应的企业保险。

记者从宜信公司了解到，“翼启云服”旗下有几大业务条线，比如以核心企业为中心、为上下游链属企业提供线上融资服务，服务于中国全产业链的中小微企业的“供应链金融—翼启融”；专注于中国商超产业布局的金融服务产品，将为中国商超产业链数十万中小微供应商企业提供线上融资服务的“产业链金融—商超贷”；与国内主流银行无缝对接，为广大企业客户提供简便安全的跨银行资金流动性管理平台的“现金罗盘”等。唐宁介绍说，“翼启云服”的一个重要合作伙伴就是每日生鲜。他表示，“翼启云服”为每日优鲜构建生鲜电商供应链新生态提供了强有力的金融服务支持，上游供货商因此得到更灵活、快捷的资金回转，传统生鲜电商行业的“畸形”链条才得以破解，由此达到平台的良性运转。

创新模式促金融服务下沉

在唐宁看来，中国的中小微企业的融资需求是多样的，而宜信也一直在不断尝试为中小微企业甚至有资金需求的`个人提供“贴身的、贴心的和合口”的金融服务。

在此驱动下，宜信不断通过模式创新将金融服务下沉，切实将其融入不同场景以满足多样化普惠金融需求。

宜信普惠融资租赁业务在行业内一直处于领先地位，而且为不少身处的城乡的小微企业主提供了资金。数据显示，宜信普惠融资租赁业务中，涉农融资租赁客户遍及全国196个县市。另外，宜信普惠融资租赁业务涉及农机设备约14大类180种，可满足农业生产耕、种、收、深加工全流程需求。宜信还首创“活体”租赁项目，更将传统金融机构无法作为抵质押物的奶牛作为融资标的物，成功解决了养殖农户对购牛资金的刚性需求。

为了加强小微企业自身能力建设，宜信还推出了宜信V课。唐宁说，在美国，一个创业者如果有创业之心，但他不懂怎么创业，就可以参加美国中小微企业局举办的为期一年的培训，所谓“先培训再创业”，但是中国的创业培训相对较弱，很多创业者都是“直接杀进去”创业。

而宜信V课正是通过趣味性的课程内容、系统化的知识体系、碎片化的学习形式，为有创业、创新、创富梦想的人群提供陪伴式学习体验服务，打造属于创业者的学习分享互动平台。“这是一个培训的方式，采取短视频的方式，一般三到五分钟就讲解一个知识点，很多创业者大概上个洗手间的时间或是吃饭的时间看几眼，就能够学到东西。”唐宁说。

谈及在普惠金融领域和银行等金融机构的竞争问题，唐宁表示，小微企业的市场是非常巨大的，过往的服务覆盖是非常不充分的，这个市场的机会很多，有越来越多的机构想参与是好事。“各个机构各自有各自的禀赋，各自做好各自的工作，最终这个市场将形成百花齐放的格局。”他说。

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有哪些值得推荐的网贷平台？

第一类是银行系的P2P，即银行控股的P2P平台，银行信用加上资产来源银行内部，风险极低。代表平台：民生易贷、开鑫贷、E融E贷、小苏帮客等。民生易贷。民生易贷是依托民生电商的资源，定位于银行业务的互补P2P机构,背后的老爹是民生银行，是一家实打实的银行系P2P平台。做为银行系，民生易贷的风控十分严格，按照银行筛选融资方的标准来选择借款客户， 平台投资操作很简单，界面很清爽，对新手十分有亲和力。民生易贷的大部分产品年化利率都在6%左右，新手体验标的年化利率达到了12%。刚开始投P2P的新人可以从这个新手标入手。开鑫贷。由国家开发银行全资子公司——国开金融有限责任公司和江苏省内大型国有企业共同投资组建，在业内拥有“国资+银行”背景。可能很多投友对国开行了解的不多，多多这里做一个简单的介绍，国开行成立于1994年，是直属中国国务院领导的政策性金融机构，注册资本4212.48亿元，其中国家财政部占股三分之一以上，是不是觉得非常可靠。除开金主，谈谈平台本身，开鑫金服业务资源很丰富，和省内的小贷公司全部联网，这是普通P2P企业无法比拟的，而开鑫金服的人才也都是银行出来的原班人马，整体来说平台风险控制还是很稳健。开鑫金服利率比较高的产品有：苏鑫贷、保鑫汇、开鑫保、商票贷。开鑫金服目前还有新手体验标，年华利率10%，风险基本与信托相似。第二类是大集团旗下的P2P平台，即新浪、平安、阳光保险这类巨头的旗下的P2P平台，资金雄厚，运作规范，风险接近信托。代表平台：微财富、陆金服、惠金所等。

阿里，腾讯和百度的互联网大数据应用有何不同

阿里，腾讯和百度的互联网大数据应用有何不同

百度、阿里巴巴和腾讯三大互联网企业都拥有大数据，三大互联网巨头的数据都用来优化自己业务的运营效果，从这个层面看，其数据价值应用场景比较类似。但由于其业务和商业模式的不同决定了三者数据资产的不同，也决定了三者未来大数据策略的不同，尤其是基于大数据的开放和合作角度看，百度和阿里巴巴相对更加开放。对于重视大数据开放和合作的互联网企业，他们最为期待的是借着大数据开放的策略，与更多的传统行业交换更多的数据，从而更好的丰富其在线下数据，形成线上和线下数据的协同，从中拓展新的商业模式，如智能硬件和大数据健康。

BAT的互联网大数据应用有何不同

从数据类型看，腾讯数据最为全面，这与其互联网业务全面相关，其最为突出的是社交数据和游戏数据，其中：社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容；游戏数据主要包括大型网游数据、网页游戏数据和手机游戏数据，游戏数据中最为核心的是游戏的活跃行为数据和付费行为数据，腾讯的数据最大的特点是基于社交的各种用户行为和娱乐数据。阿里最为突出的是电商数据，尤其是用户在淘宝和天猫上的商品浏览、搜索、点击、收藏和购买等数据，其数据最大特点是从浏览到支付形成的用户漏斗式转化数据。百度的数据以用户搜索的关键词、爬虫抓取的网页、图片和视频数据为主，百度的数据特点是通过搜索关键词更直接反映用户兴趣和需求，百度的数据以非结构化数据更多。

百度、阿里巴巴和腾讯的数据应用场景

百度、阿里巴巴和腾讯的数据应用场景都有共同的体系，该体系一共分为七层，代表了企业不同层面的数据价值应用场景，形成了企业运营的数据价值金字塔：

（1）数据基础平台层。金字塔的最底层也是整个金字塔的基础层，如果基础层搭建不好，上面的应用层也很难在企业运营中发挥效果，这一层的技术目标是实现数据的有效存储、计算和质量管理；业务目标是把企业的所有用户（客户）数据用唯一的ID串起来，包括用户（客户）的画像（如性别、年龄等）、行为以及兴趣爱好等，以达到全面的了解用户（客户）的目的；

（2）业务运营监控层。这一层首要的是搭建业务运营的关键数据体系，在此基础上通过智能化模型开发出来的数据产品，监控关键数据的异动，通过各种分析模型等可以快速定位数据异动的原因，辅助运营决策；

（3）用户/客户体验优化层。这一层主要是通过数据来监控和优化用户/客户的体验问题。这里面既运用了结构化的数据来监控，也运用非结构化的数据（如文本）来监控体验的问题。前者更多的是应用各种用户（客户）体验监测的模型或者工具来实现，后者更多的是通过监测微博、论坛和企业内部的客户反馈系统的文本来发现负面的口碑，以及时的优化产品或服务；

（4）精细化运营和营销层。这一层主要通过数据驱动业务精细化运营和营销。主要可以分为四方面：第一，构建基于用户的数据提取和运营工具，以方便运营和营销人员通过人群定向把客户提取出来，从而对客户进行营销或运营活动；第二方面，通过数据挖掘的手段提升客户对活动的响应；第三，通过数据挖掘的手段进行客户生命周期管理；第四，主要是用个性化推荐算法基于用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品，以实现推广资源效率和效果最大化，如淘宝商品的个性化推荐；

（5）数据对外服务和市场传播层面。数据对外服务一般为服务该互联网企业的客户或用户，如百度通过提供百度舆情、百度代言人、百度指数等服务其广告主客户；淘宝通过数据魔方、淘宝情报和在云端等产品服务其客户；腾讯通过腾讯分析和腾讯云分析等服务其开放商客户。在市场传播层面，主要通过有趣的数据信息图谱和数据可视化产品来实现（如淘宝指数、百度指数、百度春节迁徙地图）。

（6）经营分析层面。主要通过分析师对大数据进行统计，形成经验分析周报、月报和季度报告等，对用户经营情况和收入完成等情况进行分析，发现问题，优化经营策略。

（7）战略分析层面。这方面既要结合内部的大数据形成决策层的数据视图，也要结合外部数据尤其是各种竞争情报监控数据、国外趋势研究数据来辅助决策层进行战略分析。

虽然百度、阿里巴巴和腾讯在企业运营的数据价值的应用体系上有共同的特点，但由于企业的商业模式以及数据资产不同，他们在整体的大数据发展策略也有显著的不同。

百度大数据策略

百度大数据最重要的是来源是通过爬虫搜集的100多个国家的近万亿网页数据，数据量是在EB级的规模。百度的数据非常多样化，其收集的数据既有为非结构化的或者半结构化的数据，包括网页数据、视频和图片等数据，也有结构化的数据，如用户的点击行为数据，广告客户的付费行为数据等。

百度大数据主要服务三类人群：一类是互联网网民，通过大数据和自然语言处理技术让网民的搜索更加准确；第二类是广告主，通过大数据让广告主的广告和搜索关键词的匹配度更高，或者和网民正在看的网页内容匹配度更高；第三类是，也是在重点推进的百度大数据引擎，重点是服务传统行业拥有一定规模数据的企业。

百度大数据引擎代表了互联网企业数据服务能力开放和合作的趋势，百度大数据引擎由以下三方面构成：

开放云：百度的大规模分布式计算和超大规模存储云，开放云大数据开放的是基础设施和硬件能力。过去的百度云主要面向开发者，大数据引擎的开放云则是面向有大数据存储和处理需求的“大开发者”。据百度相关人员称，百度开放云还拥有CPU利用率高、弹性高、成本低等特点。百度是全球首家大规模商用ARM服务器的公司，而ARM架构的特征是能耗小和存储密度大，同时百度还是首家将GPU（图形处理器）应用在机器学习领域的公司，实现了能耗节省的目的。

数据工厂：数据工厂为百度将海量数据组织起来的软件能力，与数据库软件的作用类似，不同的是数据工厂是被用作处理TB级甚至更大的数据。百度数据工厂支持超大规模异构数据查询，支持SQL-like以及更复杂的查询语句，支持各种查询业务场景。同时百度数据工厂还将承载对于TB级别大表的并发查询和扫描，大查询、低并发时每秒可达百GB。

百度大脑：百度大脑将百度此前在人工智能方面的能力开放出来，主要是大规模机器学习能力和深度学习能力。此前它们被应用在语音、图像、文本识别，以及自然语言和语义理解方面，并通过百度Inside等平台开放给了智能硬件。现在这些能力将被用来对大数据进行智能化的分析、学习、处理、利用，并对外开放。

百度将基础设施能力、软件系统能力以及智能算法技术打包在一起，通过大数据引擎开放出来之后，拥有大数据的行业可以将自己的数据接入到这个引擎进行处理。从架构来看，企业或组织也可以只选择三件套中的一种来使用，例如数据存放在自己的云，但要运用百度大脑的一些智能算法或者数据存放在百度云，自己写算法。

百度大数据引擎的作用

我们可以从两方面来具体看百度大数据引擎的作用：

（1）对于 *** 机构：如交通部门有车联网、物联网、路网监控、船联网、码头车站监控等地方的大数据，如果这些数据与百度的搜索记录、全网数据、LBS数据结合，在利用百度大数据引擎的大数据能力，则可以实现智能路径规划和运力管理；卫生部门拥有流感法定报告数据、全国流感样病例哨点监测和病原学监测数据，如果和百度的搜索记录及全网数据结合，便可进行流感预测、疫苗接种指导。

（2）对于企业：很多企业也拥有海量大数据，不过很多企业的大数据处理和挖掘能力比较弱，如果应用百度大数据引擎，则可以对海量数据进行可靠低成本的存储，进行智能化的由浅入深的价值挖掘。如在2014年4月的百度技术开放日上，中国平安便介绍了如何利用百度的大数据能力加强消费者理解和预测，细分客户群制定个性化产品和营销方案。

阿里巴巴大数据策略

阿里巴巴大数据整体发展方向是以激活生产力为目的的DT(data technology，数据技术驱动)数据时代发展。阿里巴巴大数据未来将由“基于云计算的数据开放+大数据工具化应用”组成：

（1）基于云计算的数据开放。云计算使中小企业可以在阿里云上获得数据存储、数据处理服务，也可以构建自己的数据应用。云计算是数据开放的基础，云计算可以为全球的数据开发者提供数据工作平台，阿里分布式的存储平台和在这个平台上的算法工具，可以更好的为数据开发者所用；同时，阿里巴巴还需要做好数据的脱敏，把数据的商业定义，每个标签打得足够清晰，能够让全球的数据开发者在阿里巴巴平台展开数据思维，让数据为 *** 所用、消费者所用以及行业所用。阿里的大数据开放之后，线上线下的数据能够串联起来，所有人都是数据提供方，也是数据的使用者。

（2）在大数据应用上，马云已经在整个数据应用上确定了两个方针：

第一个方针：从IT到DT（数据技术），DT就是点燃整个数据和激发整个数据的力量，被管理所用，被社会所用，被销售所用，为制造业所用，为消费者信用所用。前文已经分析道，阿里巴巴的数据资产是以电商为主，其中，淘宝和天猫每天会产生丰富多样的数据，阿里巴巴已经沉淀了包括交易、金融、生活服务等多种类型的数据。这些数据能够帮助阿里巴巴进行数据化运营（如下图）。

另外一个其最为重要的应用是金融领域——小微金融。在小微金融企业融资领域。由于银行无法掌握小微企业真实的经营数据，不仅导致很多企业无法拿到贷款，还因为数据类型的不足导致整个判断流程过长，阿里已经通过其电商数据中的交易、信用、SNS等多种数据来决定是否可以发放贷款以及放贷的额度。

第二个方针：让阿里巴巴的数据、让阿里巴巴的工具能够成为中国商业的基础设施。阿里巴巴已经开始在转型，阿里将由自己直接面对消费者变成支持网商面对消费者，阿里会根据其已有的运营和数据经验，开发更多的工具，帮助网商成长，让网商们更懂得用最好的工具、服务去服务好消费者。正如马云所言“我相信没有一个网商不希望拥有自己的客户，没有一个网商不希望知道客户对自己的体验到底好还是坏，如何持久的拥有这些客户，我们觉得一个国家的经济，应该让给企业家群体去做，我们觉得淘宝网商未来的经济，是应该留给网商们去决定，而不是我们去做决定”。

腾讯大数据策略

腾讯的大数据目前更多的是为腾讯企业内部运营服务，相对于阿里和百度，数据开放程度并不高。因此，对于腾讯我们主要重点介绍腾讯大数据在服务企业内部的应用场景和服务。

腾讯90%以上的数据已经实现集中化管理，数据集中在数据平台部，有超过100多个产品的数据已经集中管理起来，而且是集中存储在腾讯自研数据仓库（TDW）。腾讯大数据从数据应用的不同环节可以分为四个层面，包括数据分析、数据挖掘、数据管理和数据可视化：

（1）数据分析层有四个产品：自助分析、用户画像、实时多维度分析和异动智能定位工具。自助分析可以帮助非技术人员通过简单的条件配置实现数据的统计和展示功能；用户画像则是对某一群用户或者某一业务的用户实现自动化的人群画像；实时多维度分析工具则是可以对某一指标可以实现实时的多个维度的切分，方便分析人员从不同角度对某一指标进行多维度分析；异动智能定位工具则实现数据异动问题的智能化定位。

（2）数据挖掘层面的产品应用有：精准广告系统、用户个性化推荐引擎和客户生命周期管理。精准广告系统如广点通，是基于腾讯大社交平台的海量数据为基础，通过精准推荐算法，以智能定向推广位导向实现广告精准投放；用户个性化推荐引擎根据每位用户的兴趣和喜好，通过个性化推荐算法（协同过滤、基于内容推荐、图算法、贝叶斯等），实现产品的个性化推荐需求；客户生命周期管理系统，则是基于大数据，根据用户/客户的所处的不同生命周期进行数据挖掘，建立预测、预警和用户特征模型，以根据用户/客户所处的不同生命周期特点进行精细化运营和营销。

（3）在数据管理层面则有：TDW（腾讯数据仓库）、TDBank（数据银行）、元数据管理平台和任务调度系统和数据监控。这一层面主要是实现数据的高效集中存储、数据的业务指标定义管理、数据质量管理、计算任务的及时调度和计算以及数据问题的监控和告警。

（4）在数据可视化层面有：自助报表工具、腾讯罗盘、腾讯分析和腾讯云分析等工具。自助报表工具可以自助化的实现结构相对简单和逻辑相对简单的报表。腾讯罗盘分为内部版和外部版，内部版则是服务于腾讯内部用户（产品经理、运营人员和技术人员等）的高效报表工具，外部版则是服务于腾讯合作伙伴如开发商的报表工具。腾讯分析是网站分析工具，帮助网站主进行网站的全方位分析。腾讯云分析则是帮助应用开发商决策和运营优化的分析工具。

总的来看，百度、阿里巴巴和腾讯三大互联网企业都拥有大数据，三大互联网巨头的数据都用来优化自己业务的运营效果，从这个层面看，其数据价值应用场景比较类似。但由于其业务和商业模式的不同决定了三者数据资产的不同，也决定了三者未来大数据策略的不同，尤其是基于大数据的开放和合作角度看，百度和阿里巴巴相对更加开放。对于重视大数据开放和合作的互联网企业，他们最为期待的是借着大数据开放的策略，与更多的传统行业交换更多的数据，从而更好的丰富其在线下数据，形成线上和线下数据的协同，从中拓展新的商业模式，如智能硬件和大数据健康。

bat的互联网大数据应用有何不同

这个得从BAT各自的基因来分析。百度主要是以搜索产品，所以大数据对于百度来说主要用于搜索方面，使搜索更加的精准和匹配；阿里巴巴以电子商务为主，所以大数据对于阿里巴巴来说会主要用户商品方面；腾讯主要是社交，所以大数据对于腾讯来说可能更多的应用于社会网络分析。大数据的主要用途为预测，所以BAT对于大数据的共同点都是为了通过对用户的分析，进行更加准确的服务和营销。

看百度，阿里与腾讯是如何利用互联网大数据应用

阿里有数据魔方，为卖家提供收费服务。

百度里，“互联网”和“所有空间”有何不同？

“互联网”

和

“所有空间”

互联网 就是指Inter上所有的信息

对百度来说

主要就是中文信息

所有空间

就是指百度中的所有用户

建了百度空间

（博客+相册+留言板）

显然搜索后者

是不包括百度空间 以外的博客的

如何获取并应用互联网大数据

大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。

大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不同对象进行不同营销。大数据精准营销的核心可以概括为几大关键词：用户、需求、识别、体验。

亿美软通推出数据云服务，延续亿美的客户服务、客户营销、客户管理的公司经营理念，通过庞大的消费数据资源，为客户提供数据验证，精准营销等数据级服务。简单说就是为企业提供数据验证和数据筛选业务。

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互联网大数据培训应用前景如何?

不用担心，学好了就会有好的前景。｛变量9｝

大数据和小数据有何不同？

1.大数据重预测，小数据重解释；2.大数据重发现，而小数据重实证；3.大数据重相关，小数据重因果；4.大数据重全体，小数据重抽样；5.大数据重感知，小数据重精确。

企业数据中心和互联网数据中心有何不同

DCCI互联网数据中心（DCCI DATA CENTER OF CHINA INTERNET，简称DCCI），互联网监测研究权威机构数据平台，互动营销之测量、分析、优化服务提供者。以Panel软件、代码嵌入、海量数据挖掘、语义信息处理等多种领先技术手段为基础，进行网站、用...

互联网数据中心：是idc 他是主要存放网络数据的（网站+数据+下载站点等）囊括比较广泛，任何的正规企业或者是中小型站长都是可以进行选择的。

企业数据中心：它的更加具有针对性，它可以隶属于互联网数据中心的一部分的。

浙商银行数字化改革推进大会召开，全面开启“数智浙银”系统

数字化是百年未有之大变局的关键变量，也是决胜未来的胜负手。随着数字经济逐步成为经济发展新引擎，以“深耕浙江”为首要战略的浙商银行，不断破题探路，主动融入浙江数字化改革大潮。

6月29日，浙商银行召开数字化改革推进大会，正式发布“数智浙银”品牌和“185N”数字化改革体系构架，明确了数字化改革的总体实施方案，及“数智大脑”与八大数智系统等，全面开启数字化转型新征程。

会上，浙商银行党委书记陆建强指出，“数字化改革是一场大变革，要立先行之志、担先行之责、闯先行之路、成先行之势。要通过改革，从原来的技术应用到系统性重塑，从原来的‘点上开花'到形成整个数字生态，从原来的传统业务模式创新到数字化业务重组，以时不我待、不进则退的紧迫感、危机感，全面聚焦全神贯注全力以赴推动数字化改革跑出加速度、跑出好成绩。”

发布“数智浙银”品牌，开启高质量发展

今年以来，浙商银行全面开启高质量发展新征程，将数字化改革作为四大战略重点之一。

在数字化改革推进大会上，浙商银行副行长景峰发布了该行首个数字化品牌“数智浙银”。通过数字化的综合服务赋予浙商银行全新形象，标志着该行以创新突破、提质增效的数字化应用赋能金融服务，以敏捷高效的变革型组织重塑经营管理流程，以开放共享的场景构建金融数智生态。

“数智浙银，致广而精微，惠企利民，活水以见海。”新品牌上线的同时，浙商银行还发布了 “微海（MICROSEA）”生态系统。这一系统将聚焦当前经营管理的数字化需求。

据介绍，“MICROSEA”由数智浙银8大系统首字母组成，包括“数智管理、数智投行、数智跨境、数智零售、数智运营、数智监督、数智企服、数智资管”，意指浙商银行数字化改革的一个个“小切口”（Micro）服务广大客户，将金融活水汇聚成海（Sea），聚全行合力构建能够不断迭代升级、循环赋能的数智浙银“微海”生态，开启金融服务国家、浙江战略的“大场景”。

全面推进数字化改革，明确“185N”改革体系构架

大会现场，浙商银行正式发布了围绕业务模式、管理体系、风控体系、服务生态“四个重塑”，构建的数字化改革“185N”改革体系构架：

“1”是“浙银数智大脑”，是数智底座，综合集成算力、数据、算法、模型、业务智能模块等资源，打造形成技术引领业务、业务积累数据、数据反哺大脑、大脑迭代升级的良性循环中枢。

“8”是八大数智系统，以“小切口”，谋划“大场景”，汇集形成的八大数智系统，是业务的未来形态。

“5”是五大客群，包括个人客户、企业客户、政府客户、同业客户、员工及家属等五大客群。

“N”为N项如金服宝·小微、供应链金融、大数据营销、罗盘等重大应用，将把浙商银行的特色服务嵌入到各个应用场景和生态，是数字化改革的最大牵引。

据介绍，在“185N”体系构架下，浙商银行将以客户为中心、以应用场景为导向，开发129项应用“一本账”，提炼形成标志性成果，迭代升级为政府、企业、公众输送看得见、摸得着、真实可感的数智金融特色服务。

本文源自银柿 财经

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