Con la llegada de la era del big data, ¿cómo puede la industria de Internet innovar para ganar dinero?
En la era del big data, la industria de Internet ocupa una entrada de tráfico importante y tiene ventajas naturales. Se puede decir que las finanzas son el principal escenario de cambio empresarial para la monetización en la industria de Internet. Las empresas de Internet han implementado tecnología financiera, que se ha convertido en una tendencia importante.
¿Cómo utilizan las finanzas el big data para extraer oro?
Tomemos BAT como ejemplo:
Los datos de comercio electrónico representados por Alibaba incluyen principalmente datos de ventas, datos de comportamiento de compra de los usuarios, datos de productos, datos de consultas de clientes y servicios posventa. Los datos, los datos de promoción, los datos de la actividad de marketing y los datos generales de operación del sitio web tienen la ventaja de ser convenientes para las operaciones de productos, las operaciones de los usuarios y las operaciones de productos. En comparación con los big data de búsqueda, tienen menos dimensiones y características de datos relativamente concentradas.
Los datos sociales representados por Tencent tienen características grupales y relacionales. Tiene el 90% del total de usuarios sociales y el tráfico diario promedio supera los 16 mil millones. La ventaja es que puede predecir la dinámica del grupo con mayor precisión. etc. Las deficiencias de los datos sociales son que existen ciertos riesgos y lagunas, como que son fáciles de manipular por humanos, y es fácil falsificar una única dimensión de datos y el costo es bajo.
Las características de los datos de búsqueda representados por Baidu son de alta dimensión y escasas. Los datos cubren atributos demográficos, intereses e inquietudes, escenarios de consumo, ubicaciones permanentes, puntajes crediticios, comportamientos de aplicaciones, etc. Tiene dimensiones ricas. que se pueden utilizar Retratos de usuarios más precisos. Esta característica tiene algunas similitudes con los datos del ámbito financiero. La dificultad de las finanzas tradicionales es que tiene una gran base de clientes, rápidas actualizaciones tecnológicas y altos costos de control de riesgos.
Con big data, es necesario tener la potencia informática, de limpieza y procesamiento de datos correspondiente para aplicar big data y realizar negocios.
Por ejemplo, Baidu utiliza el algoritmo de impulso para realizar un aprendizaje profundo en big data únicos y utiliza cálculos de funciones para resumir algunas características de datos de alta dimensión para reducir la dimensionalidad.
En términos de informes crediticios, después de que los big data de Baidu se superpongan a los datos de informes crediticios del Banco Popular de China, la diferenciación de riesgos de los grupos de clientes se puede mejorar en 13. Baidu Finance cuenta ahora con 190 millones de usuarios que otorgan créditos, empodera a más de 400 instituciones financieras y proporciona más de un millón de servicios externos cada día.
Al utilizar big data para la minería, en el análisis final, todavía necesitamos encontrar escenarios de monetización adecuados para los datos y utilizar tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial para utilizar los datos. Además de BAT, muchas instituciones financieras tradicionales también están explorando esta propuesta. Por ejemplo, ha madurado gradualmente un nuevo tipo de "promesa de datos" de servicios financieros basado en las características de las transacciones del usuario y los datos de comportamiento, es decir, el uso de tecnología de big data para realizar calificaciones y evaluaciones basadas en datos de transacciones reales y datos de comportamiento formados durante el proceso de transacción que puede ser verificado de forma cruzada. Un modelo de concesión de crédito y prestación de servicios de financiación a empresas basado en este. Por ejemplo, ICBC utiliza tecnología de datos para extraer información corporativa multidimensional, pintar retratos crediticios corporativos, explorar con precisión las necesidades de financiamiento de los clientes y brindarles servicios completos de financiamiento en línea de "préstamo con un solo clic".
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