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大数据论文前言
大数据技术在网络营销中的策略研究论文
从小学、初中、高中到大学乃至工作,说到论文,大家肯定都不陌生吧,论文的类型很多,包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。那要怎么写好论文呢?以下是我帮大家整理的大数据技术在网络营销中的策略研究论文,欢迎阅读与收藏。
摘要:
当今,随着信息技术的飞速发展,互联网用户的数量日益增加,进一步促进了电子商务的快速发展,并使企业能够更准确地获取消费者数据,大数据技术应运而生。该技术已被一些企业用于网络营销,并取得了显着的营销效果。本文基于大数据的网络营销进行分析,分析传统营销存在的问题和挑战,并对大数据技术在网络营销中的作用进行研究,最后针对性地提出一些基于大数据的网络营销策略,以促进相关企业在大数据时代加强网络营销,并取得良好的营销效果。
关键词:
大数据;网络营销;应用策略;营销效果;
一、前言
现代社会已经完全进入了信息时代,在移动互联网和移动智能设备飞速发展与普及之下,消费者的消费数据都不断被收集、汇总并处理,这促进了大数据技术的发展。大数据技术可以精准的分析消费者的习惯,借助大数据技术,商家可以针对顾客进行个性化营销,极大地提高了精准营销的效果,传统的营销方式难以做到这一点。因此,现代企业越来越重视发展网络营销,并期望通过大数据网络营销以增加企业利润。
二、基于大数据的网络营销概述
网络营销是互联网出现之后的概念,初期只是信息爆炸式的轰炸性营销。后来随着移动智能设备的普及、移动互联网的发展以及网络数据信息的海量增长,大数据技术应运而生。大数据技术是基于海量的数据分析,得出的科学性的结果,出现伊始就被首先应用于网络营销之中。基于大数据的网络营销非常精准,是基于海量数据分析基础上的定向营销方式,因此也叫着数据驱动营销。其主要是针对性对顾客进行高效的定向营销,最为常见的就是网络购物App中,每个人得到的物品推荐都有所区别;我们浏览网络时,会不断出现感兴趣的内容,这些都是大数据营销的结果。
应用大数据营销,企业可以精准定位客户,并根据客户的喜好与类型对产品与服务进行优化[1],然后向目标客户精准推送。具体来说,基于大数据技术的精准网络营销过程涉及三个步骤:首先是数据收集阶段。企业需要通过微博、微信、QQ、企业论坛和网站等网络工具积极收集消费者数据;其次,数据分析阶段,这个阶段企业要将收集到的数据汇总,并进行处理形成大数据模型,并通过数据挖掘技术等高效的网络技术对数据进行处理分析,以得出有用的结论,比如客户的消费习惯、消费能力以及消费喜好等;最后,是营销实施阶段,根据数据分析的结果,企业要针对性地制定个性化的营销策略,并将其积极应用于网络营销以吸引客户进行消费。基于大数据的网络营销其基本的目的就是吸引客户主动参与到营销活动之中,从而提升营销效果和经济收益。
三、传统网络营销存在的一些问题
(一)传统网络营销计划主要由策划人主观决定,科学性不足
信息技术的迅速发展,使得很多企业难以跟上时代的步伐,部分企业思想守旧,没有跟上时代潮流并开展网络营销活动,而是仍然继续使用传统的网络营销模型和方式。即主要由策划人根据自己过去的经验来制定企业的营销策略,存在一定的盲目性和主观性,缺乏良好的信息支持[2]。结果,网络营销计划不现实,难以获得有效的应用,导致网络营销的效果不好。
(二)传统网络营销的互动性不足,无法进行准确的产品营销
传统的网络营销互动性较差,主要是以即时通信软件、邮箱、社交网站以及弹窗等推送营销信息,客户只能被动的接受信息,无法与企业进行良性互动和沟通,无法有效的表达自己的诉求,这导致了企业与客户之间的割裂,极大的影响了网络营销的效果。此外,即使一些企业获得了相关数据,也没有进行科学有效的分析,但却没有得到数据分析的结果,也没有根据客户的需求进行有效的调整,从而降低了营销活动的有效性。
(三)无法有效分析客户需求,导致客户服务质量差
当企业进行网络营销时,缺乏对相关技术的关注以及对客户需求的分析的缺乏会导致企业营销策略无法获得预期的结果。因此,企业只能指望出于营销目的向客户发布大量营销内容。这种营销效果非常糟糕。客户不仅将无法获得有价值的信息,而且此类信息的“轰炸”也会使他们感到烦躁和不耐烦,这将适得其反,并降低客户体验[3]。
四、将基于大数据的网络营销如何促进传统的网络营销
(一)使网络营销决策更科学,更明智
在传统的网络营销中,经理通常根据过去的经验来制定企业的营销策略,盲目性和主观性很多,缺乏可靠的数据。基于大数据的网络营销使用可以有效地收集有关市场交易和客户消费的数据,并利用数据挖掘技术等网络技术对收集到的数据进行全面科学的分析与处理,从中提取有用的相关信息,比如客户的消费习惯、喜好、消费水平以及行为特征等,从而制定针对客户的个性化营销策略,此外,企业还可以通过数据分析获得市场发展变化的趋势以及客户消费行为的趋势,从而对未来的市场形势作出较为客观的判断,进而帮助企业针对未来一段时间内的行为制定科学合理的'网络营销策略,提升企业的效益[4]。
(二)大大提高了网络营销的准确性
如今,大数据驱动的精准网络营销已成为网络营销的新方向。为了有效地实现这一目标,企业需要在启动网络营销之前依靠大数据技术来准确分析大量的客户数据,以便有效地捕获客户的消费需求,并结合起来制定准确的网络营销策略[5]。此外,在实施网络营销策略后,积极收集客户反馈结果并重新分析客户评论,使企业对客户的实际需求有更深刻的了解,然后制定有效的营销策略。如果某些企业无法有效收集客户反馈信息,则可以收集客户消费信息和历史消费信息,然后对这些数据进行准确的分析,从而改善企业的原始网络营销策略并进行促销以获取准确的信息,进而制定有效的网络营销策略。
(三)显着提高对客户网络营销服务水平
通过利用大数据进行准确的网络营销,企业可以大大改善客户服务水平。这主要体现在两个方面:一方面可以使用大数据准确地分析客户的实际需求,以便企业可以进行有针对性的的营销策略,可以大大提高客户服务质量。另一方面,使企业可以有效地吸收各种信息,例如客户兴趣、爱好和行为特征,以便向每个客户发布感兴趣的推送内容,以便客户可以接收他们真正需要的信息,提高客户满意度。
五、基于大数据的网络营销优势
(一)提高网络营销广告的准确性
在传统的网络营销中,企业倾向于使用大量无法为企业带来相应经济利益的网络广告进行密集推送,效率低下。因此,必须充分利用大数据技术来提高网络营销广告的准确性。首先,根据客户的情况制定策略并推送合适的广告,消费场景在很大程度上影响了消费者的购买情绪,并可以直接确定消费者的购买行为。如果客户在家中购买私人物品,则他们第二天在公司工作时,却同送前一天相关私人物品的各种相关的广告。前一天的搜索行为引起的问题可能会使消费者处于非常尴尬的境地,并影响他们的购买情绪。这表明企业需要有效地识别客户消费场景并根据这些场景发布更准确的广告[6]。一方面,通过IP地址来确定客户端在网络上的位置。客户在公共场所时,广告内容应简洁明了。另一方面,可以通过指定时间段来确定推送通知的内容。在正确的时间宣传正确的内容。其次,提高客户选择广告的自主权。在传统的网络营销中,企业通常采用弹出式广告,插页式广告和浮动广告的形式来强力吸引客户的注意力,从而引起强烈的客户不满。一些客户甚至会毫不犹豫地购买广告拦截软件,以防止企业广告。在这方面,大数据技术可用于改善网络广告的形式和内容并提高其准确性。
(二)提高网络营销市场的定位精度
在诸如电子邮件营销和微信营销之类的网络营销方法中,一个普遍现象是企业拥有大量的粉丝,并向这些粉丝发送了大量的营销信息,但是却没有得到较好的反馈,营销效果较差。造成这种现象的主要原因是企业产品的市场定位不正确。可以通过以下几个方面来提高网络营销市场中的定位精度:
1、分析客户数据并确定产品在市场上的定位:
首先,收集大量基本数据并创建客户数据库。在此过程中,应格外小心,以确保收集到的有关客户的信息是全面的。因此,可以使用各种方法和渠道来收集客户数据。例如,可以通过论坛、企业官方网站、即时通信软件以及购物网站等全面的收集客户的各种信息。收集完成后利用高效的数据分析处理技术对信息进行处理,并得出结果,包括客户的年龄、收入、习惯以及消费行为等结果,然后根据结果对企业的产品进行定位,并与客户的需求相匹配,进而明确市场[7]。
2、通过市场调查对产品市场定位进行验证:
在利用大数据及时对企业产品进行市场定位之后,有必要对进一步进行市场调查,以进一步清晰产品的市场定位,如果市场调查取得较为满意的效果,则表明网络营销策略较为成功,可以加大推广力度以促进产品的销售,如果效果不满意,则要积极分析问题,寻找原因并提出针对性的解决改进措施,以获得较为满意的结果[8]。
3、建立客户反馈机制:
客户反馈机制可以有效的帮助企业改进产品营销策略,主要体现有两个主要功能:一是营销产品在市场初步定为成功后可以通过客户反馈积极征询客户的意见,并进一步改进产品,确保产品更适应市场;二是如果营销产品市场定位不成功,取得的效果不佳,可以通过客户反馈概括定位失败的原因,这将有助于将来的产品准确定位。
(三)增强网络营销服务的个性化
为了增强网络营销服务的个性化,企业不仅必须能够使用大数据识别客户的身份,而且还必须能够智能地设计个性化服务。首先,通过大数据了解客户的身份。一方面,随着网络的日益普及,企业可以在网络上收集客户各个方面的信息。但是,众所周知,由于互联网管理的不规范与复杂性,大多数信息不是高度可靠的,甚至某些信息之间存在着极为明显的矛盾。因此,如果企业想要通过大数据来了解其客户的身份,则必须首先确保所收集的信息是可信且准确的。另一方面,企业必须能够从大量的客户信息中选择最能体现其个性的关键信息,并降低分析企业数据的成本[9]。二是合理设计个性化服务。个性化服务的合理设计要求企业在两个方面进行运营:一方面,由于现实环境的限制,企业无法一一满足所有客户的个性化需求。这就要求企业尽一切努力来满足一部分客户的个性化需求,并根据一般原则开发个性化服务。另一方面,如果完全根据客户的个人需求向他们提供服务,则企业的服务成本将不可避免地急剧上升。因此,企业应该对个性化客户服务进行详细分析,并尝试以适合其个人需求的方式为客户提供服务,而不会给企业造成太大的财务负担。
六、基于大数据网络营销策略
使用大数据的准确网络营销模型基本上包括以下步骤。首先,收集有关客户的大量信息;其次,通过数据分类和分析选择目标客户;第三,根据分析的信息制定准确的网络营销计划;第四,执行营销计划;第五,评估营销结果并计算营销成本;第六,在评估过程的基础上,进一步改善,然后更准确地筛选目标客户。在持续改进的过程中,上述过程可以改善网络营销。因此,在大数据时代,电子商务企业必须突破原始的广泛营销理念,并采用新的营销策略。
(一)客户档案策略
客户档案意味着在收集了有关每个人的基本信息之后,可以大致了解每个人的主要销售特征。客户档案是准确进行电子商务促销的重要基础,也是实现精确营销目标的极其重要的环节。电子商务企业利用客户档案策略可以获得巨大收益。首先,借助其专有的销售平台,电子商务企业可以轻松,及时且可靠地收集客户使用情况数据。其次,在传统模型中收集数据时,由于需要控制成本,因此经常使用抽样来评估数据的一般特征[10]。大数据时代的数据收集模型可以减少错误并提高数据准确性。当分析消费者行为时最好以目标消费者为目标。消费者行为分析是对客户的消费目的和消费能力的分析,可帮助电子商务企业更好地选择合适的目标客户。在操作中,电子商务企业需要在创建数据库后继续优化分析结果,以最大程度地分析消费者的偏好。
(二)满足需求策略
为了满足多数人的需求,传统的营销方法逐渐变得更加同质。结果,难以满足少数客户的特殊需求,并且导致利润损失。基于大数据客户档案技术的电子商务企业可以分析每个客户的需求,并采取差异化人群的不同需求最大化的策略,从而获取较大的利润。为了满足每个客户的需求,最重要的是实现差异化,而不仅仅是满足多数人的需求,因此必须准确地分析客户的需求,还必须根据客户的需求提供更多个性化的产品[11]。比如当前,定制行业非常流行,卖方可以根据买方提供的信息定制独特的产品,该产品的利润率远高于批量生产线。
(三)客户服务策略
随着网络技术的逐步发展,电子商务企业和客户可以随时进行通信,这基本上消除了信息不对称的问题,使客户可以更好地了解他们想要购买的产品以及遇到问题时的情况。当出现问题时,可以第一时间解决,提高交易速度。因此,当电子商务企业制定用于客户服务的营销策略时,一切都以客户为中心。为了更好地实施此策略,必须首先改善数据库并加深对客户需求的了解[12]。二是提高售前、售后服务质量,开展集体客户服务培训,缩短客户咨询等待时间,改善客户服务。最后,我们必须高度重视消费者对产品和服务的评估,及时纠正不良评论,并鼓励消费者进行更多评估,良好的服务态度和高质量的产品可以大大提高目标客户对产品的忠诚度,并且可以吸引消费者进行第二次购买。
(四)多平台组合策略
在信息时代,人们可以在任何地方看到任何信息,这也将分散他们的注意力,并且重新定向他们的注意力已经成为一个大问题。如果希望得到更多关注,则可以组合跨多个平台的营销策略,并在网络平台和传统平台上混合营销。网络平台可以更好地定位自己并吸引更多关注,而传统平台则可以更好地激发人们的购买欲望。平台融合策略可以帮助电子商务企业扩大获取客户的渠道,不同渠道的用户购买趋势不同,可以改善数据库[13]。
七、结语
总体而言,大数据时代不仅给网络营销带来了挑战,而且还带来了新的机遇。大数据分析不仅可以提高准确营销的效果,更好地服务消费者,改变传统的被动营销形式,并提升网络营销效果。
参考文献
[1]刘俭云.大数据精准营销的网络营销策略分析[J].环球市场,2019(16):98.
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[13]陈慧,王明宇.大数据:让网络营销更“精准”[J].电子商务,2014(07):32-33.
大数据时代下中下企业网络营销策略研究为题的论文前言中怎么写
论文我可以写。论点应该正确、鲜明、概括,是一个完整的判断句,绝不可模棱两可。
①正确性:论点的说服力根植于对客观事物的正确反映,而这又取决于作者的立场、观点、态度、方法是否正确,如果论点本身不正确,甚至是荒谬的,再怎么论证也不能说服人。因此,论点正确是论文的最起码的要求。
②鲜明性:赞成什么、反对什么,要非常鲜明,千万不能模棱两可,含糊不清。
③新颖性:论点应该尽可能新颖、深刻,能超出他人的见解,不是重复他人的老生常谈,也不是无关痛痒、流于一般的泛泛而谈,应该尽可能独特、新颖。
网络安全与大数据技术应用探讨论文
网络安全与大数据技术应用探讨论文
摘要: 随着互联网技术的高速发展与普及,现如今互联网技术已经广泛应用于人们工作与生活之中,这给人们带来了前所未有的便利,但与此同时各种网络安全问题也随之显现。基于此,本文主要介绍了大数据技术在网络安全领域中的具体应用,希望在网络系统安全方面进行研究的同时,能够为互联网事业的持续发展提供可行的理论参考。
关键词: 网络安全;大数据技术;应用分析
前言
随着近年来互联网技术的不断深入,网络安全事故也随之频频发生。出于对网络信息安全的重视,我国于2014年成立了国家安全委员会,正式将网络安全提升为国家战略部署,这同时也表示我国网络信息安全形势不容乐观,网络攻击事件处于高发状态。木马僵尸病毒、恶意勒索软件、分布式拒绝服务攻击、窃取用户敏感信息等各类网络攻击事件的数量都处于世界前列。时有发生的移动恶意程序、APT、DDOS、木马病毒等网络攻击不仅会严重阻碍网络带宽、降低网络速度、并且对电信运营商的企业声誉也会产生一定影响。根据大量数据表明,仅仅依靠传统的网络防范措施已经无法应对新一代的网络威胁,而通过精确的检测分析从而在早期预警,已经成为现阶段网络安全能力的关键所在。
1网络安全问题分析
网络安全问题不仅涉及公民隐私与信息安全,更关乎国事安全,例如雅虎的信息泄露,导致至少五亿条用户信息被窃;美国棱镜门与希拉里邮件门等等事件都使得网络安全问题进一步升级、扩大。随着互联网构架日益复杂,网络安全分析的数据量也在与日俱增,在由TB级向PB级迈进的过程,不仅数据来源丰富、内容更加细化,数据分析所需维度也更为广泛。伴随着现阶段网络性能的增长,数据源发送速率更快,对安全信息采集的速度要求也就越高,版本更新延时等导致的Odav等漏洞日渐增多,网络攻击的影响范围也就进一步扩大;例如APT此类有组织、有目标且长期潜伏渗透的多阶段组合式攻击更加难以防范,唯有分析更多种类的安全信息并融合多种手段进行检测抵御。在传统技术架构中,大多使用结构化数据库来进行数据存储,但由于数据存储的成本过高,系统往往会将原始数据进行标准化处理后再进行存储,如此易导致数据的丢失与失真以及历史数据难以保存而造成的追踪溯源困难;同时对于嘈杂的大型、非结构化数据集的执行分析以及复杂查询效率很低,导致数据的实时性及准确性难以保证,安全运营效率不高,因此传统网络安全技术已经难以满足现阶段网络安全分析的新要求。大数据技术这一概念最初由维克托.迈尔.舍恩伯格与肯尼斯.库克耶在2008年出版的《大数据时代》一书中提出的,大数据是指不采用随机分析法,而是对所有的数据进行综合分析处理。大数据技术作为现阶段信息架构发展的趋势之首,其独有的高速、多样、种类繁多以及价值密度低等特点,近年来被广泛应用于互联网的多个领域中。大数据的战略意义在于能够掌握庞大的数据信息,使海量的原始安全信息的存储与分析得以实现、分布式数据库相比传统数据库的存储成本得以降低,并且数据易于在低廉硬件上的水平扩展,极大地降低了安全投入成本;并且伴随着数据挖掘能力的大幅提高,安全信息的采集与检测响应速度更加快捷,异构及海量数据存储的支持打造了多维度、多阶段关联分析的基础,提升了分析的深度与广度。对于网络安全防御而言,通过对不同来源的数据进行综合管理、处理、分析、优化,可实现在海量数据中极速锁定目标数据,并将分析结果实时反馈,对于现阶段网络安全防御而言至关重要。
2大数据在网络安全中的应用
将大数据运用到网络安全分析中,不仅能够实现数据的优化与处理,还能够对日志与访问行为进行综合处理,从而提高事件处理效率。大数据技术在网络安全分析的效果可从以下几点具体分析:
2.1数据采集效率
大数据技术可对数据进行分布式地采集,能够实现数百兆/秒的采集速度,使得数据采集速率得到了极大的提高,这也为后续的关联分析奠定了基础。
2.2数据的存储
在网络安全分析系统中,原始数据的存储是至关重要的,大数据技术能够针对不同数据类型进行不同的数据采集,还能够主动利用不同的方式来提高数据查询的效率,比如在对日志信息进行查询时适合采用列式的存储方式,而对于分析与处理标准化的数据,则适合采用分布式的模式进行预处理,在数据处理后可将结果存放在列式存储中;或者也可以在系统中建立起MapReduce的查询模块,在进行查询的时候可直接将指令放在指定的节点,完成处理后再对各个节点进行整理,如此能够确保查询的速度与反应速度。
2.3实时数据的分析与后续数据的处理
在对实时数据的分析中,可以采用关联分析算法或CEP技术进行分析,如此能够实现对数据的采集、分析、处理的综合过程,实现了更高速度以及更高效率的处理;而对于统计结果以及数据的处理,由于这种处理对时效性要求不高,因此可以采用各种数据处理技术或是利用离线处理的方式,从而能够更好地完成系统风险、攻击方面的分析。
2.4关于复杂数据的分析
在针对不同来源、不同类型的复杂数据进行分析时,大数据技术都能够更好的完成数据的分析与查询,并且能够有效完成复杂数据与安全隐患、恶意攻击等方面的处理,当网络系统中出现了恶意破坏、攻击行为,可采用大数据技术从流量、DNS的角度出发,通过多方面的数据信息分析实现全方位的防范、抵御。
3基于大数据技术构建网络系统安全分析
在网络安全系统中引入大数据技术,主要涉及以下三个模块:
3.1数据源模块
网络安全系统中的`数据及数据源会随着互联网技术的进步而倍增技术能够通过分布式采集器的形式,对系统中的软硬件进行信息采集,除了防火墙、检测系统等软件,对设备硬件的要求也在提高,比如对服务器、存储器的检查与维护工作。
3.2数据采集模块
大数据技术可将数据进行对立分析,从而构建起分布式的数据基础,能够做到原始数据从出现到删除都做出一定说明,真正实现数据的访问、追溯功能,尤其是对数据量与日俱增的今天而言,分布式数据存储能够更好地实现提高数据库的稳定性。
3.3数据分析模块
对网络安全系统的运营来说,用户的业务系统就是安全的最终保障对象,大数据分析能够在用户数据产生之初,及时进行分析、反馈,从而能够让网络用户得到更加私人化的服务体验。而对于用户而言,得其所想也会对网络系统以及大数据技术更加的信任,对于个人的安全隐私信息在系统上存储的疑虑也会大幅降低。当前网络与信息安全领域正在面临着全新的挑战,企业、组织、个人用户每天都会产生大量的安全数据,现有的安全分析技术已经难以满足高效率、精确化的安全分析所需。而大数据技术灵活、海量、快速、低成本、高容量等特有的网络安全分析能力,已经成为现阶段业界趋势所向。而对互联网企业来说,实现对数据的深度“加工处理”,则是实现数据增值的关键所在,对商业运营而言是至关重要的。
4结语
在当下时代,信息数据已经渗透到各个行业及业务领域中,成为重要的社会生产因素。正因如此,互联网数据产生的数量也在与日倍增中,这给网络安全分析工作带来了一定难度与压力,而大数据技术则能够很好的完善这一问题。在网络系统中应用大数据技术不仅能够满足人们对数据处理时所要求的高效性与精准性,并且能够在此基础上构建一套相对完善的防范预警系统,这对维护网络系统的安全起着非常关键的作用,相信大数据技术日后能够得到更加广泛的应用。
参考文献:
[1]鲁宛生.浅谈网络安全分析中大数据技术的应用[J].数码世界,2017.
[2]王帅,汪来富,金华敏等.网络安全分析中的大数据技术应用[J].电信科学,2015.
[3]孙玉.浅谈网络安全分析中的大数据技术应用[J].网络安全技术与应用,2017.
以大数据如何改变我们的生活写1500字论文
首先介绍大数据带来的好处,然后介绍大数据带来的弊端。
大数据带来的好处
1、大数据便利我们的生活:
自助缴水、电、燃气、电视费,汽车摇号、手机充值、违章查询、公积金查询、手机代开发票、查询法院案子进展,这是运用大数据促进保证和改善民生的典型事例。此外,大数据还运用到智能家居中,智能照明体系等。
2、大数据便利看病:
大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录,包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。大数据收集病人信息,可以尽早发现疾病,对于患者来说,不但降低了身体健康受损的风险,同时也能够减少医疗支出。
另一个创新是可穿戴设备的应用,这些设备能够实时汇报病人的健康状况。这些新的分析设备具备同样的功能,但能在医疗机构之外的场所使用,降低了医疗成本,病人在家就能获知自己的健康状况,同时还获得智能设备所提供的治疗建议。
3、大数据便利我出行:
人们的出行越来越离不开大数据的协助,运用电子地图,初来乍到的游客可以在生疏的城市自由行走;繁忙一天的上班族可以查询最快回家的交通方法;出租车司机经过语音导航,知晓前方路程状况,防止堵车或超速违章。
大数据仍是缓解交通压力的利器,它可以猜测未来交通状况,为改善交通状况供给优化方案,这有助于交通部门进步对路程交通的把控才干,防止缓和解交通拥堵。
4、利用大数据提升自己:
大数据技能不只能够提高人们使用数据的效率,并且能够实现数据的再使用和重复使用,进而大大降低交易成本,提升人们开发自我潜能的空间。
大数据的弊端
1、个人数据隐私与安全
大数据会记录浏览习惯,购买习惯,常用淘宝支付宝这些软件的人,消费能力、购物习惯、活动产所、收入情况、生活质量、年龄、身高、体重、鞋码、三围、口味等,都是可以分析出来的,这些基本囊括了我们的生活。
个人数据安全就成了一个大问题,一旦数据泄露(或被买卖),可能会对用户人身财产、国家和公司的安全造成威胁。
2、大数据杀熟
杀熟,即同样的商品或服务,老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。
包括滴滴出行、携程、飞猪、京东、美团、淘票票等多家互联网平台均被曝疑似存在“杀熟”情况,涵盖在线差旅、在线票务、网络购物、交通出行等多个领域,特别是OTA(Online Travel Agent)在线差旅平台较为突出。
大数据的价值体现
1、对许多顾客供给产品或服务的企业可以运用大数据进行精准营销。
2、做小而美形式的中小微企业可以运用大数据做服务转型。
3、面对互联网压力之下,有必要转型的传统企业需求与时俱进充沛运用大数据的价值。
在当前的“大数据”时代,人们可能会受到大数据带来的损失。大数据分析包括使用来自多个来源的大量数据进行链接和分析,以发现预测人类行为的模式。即使在完全合法的情况下,这样的分析也会伤害到人们的利益。
有关大数据应用的论文(2)
《大数据技术对财务管理的影响》
摘 要:大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具,而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据,更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战,而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
关键词:大数据;财务管理;科学技术;知识进步
数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁,无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作,充满着尔虞我诈和勾心斗角,那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争,实际上不是在维持什么所谓的正义和和平,抑或为了人间的正道,而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术,尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”,实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的,汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术,看起来美轮美奂,实则隐含着杀机,那就是由于人们把技术当成了目的后,导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下,发明了诸多所谓的机械装置,中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下,发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭,结果却越来越奢侈;本来想节约,结果却越来越浪费;本来想善良,结果却越来越邪恶;本来想美好,结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说:“人是什么?一半是天使,一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候,其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候,结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术,我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
一、大数据技术加大了财务数据收集的难度
财务数据的收集是一个复杂的系统工程,国际上一般采用相对性原则,即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算,接着对粗糙的数据进行系统的罗列,最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库,就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式,所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据,一般都会暴露自己的bug地址源,网管可以循着这一唯一性存留,通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址,于是根据人机互动原理,再加上各种网吧所安装的监控平台,可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑,那么财务数据的收集似乎变得易如反掌,而事实并非如此。因为:①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击,如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用,数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间,很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的,教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前,很难实现资源的共享,这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。
二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性
对于搞财务管理的人来说,财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件,真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联,彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上,分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门,但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算,现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素,抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说,更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析,不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类,不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术,不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬,导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成,即时仓促做完的案例,也会因为数据分析技术的落后而授人以柄,有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火,那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失,在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说,能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律,敬畏生生不息的科学革命,认真领会行政首长的战略意图,提升自己的数据分析技术,升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意,期望技术的静止或者倒退,抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事,可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。
三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战
一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题,其意义不可小视。一般来讲,单位在遴选财务管理部门管理人员的时候,大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁,这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们,单纯看眼前的表现和话语的华丽,不仅不能对人才的素质进行准确的评价,而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败,国人大多重视了制度和道德的缘起,却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”,不对任何政治权力开绿灯,国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上,中国的所有腐败,不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失,都在很大程度上与财务人员有关,可能有些管理人员会强调那不是自己的责任,出纳签字是领导的授意,会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上,处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的,甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是,伴随着数字模拟技术的演进,财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善,相关领导伸手向财务要钱的行为,不仅会受到数据进入权限的限制,而且还会受到跟数据存留的监控,只要给予单位科技人员以足够的权限,想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单,而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。
四、大数据技术加大了单位信息保密的难度
IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出:“客观上讲,大数据技术的正面效用是非常明显的,但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到,在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动,这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域,大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码,实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下,任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动,而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后,所剩下的就是信息和数据的搜集了,只要有足够的数据源,信息的户的几乎是轻而易举的。
2003年,北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件,并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术,但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证,可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务,同时防止敏感数据库外泄,为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品,就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想,如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话,那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说,即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里,我们也应该尽量提升自己的保密意识,加强对个人信息的保护和合理运用。
作者简介:田惠东(1967- ),女,汉族,河北定兴人,副高级会计师,本科学历,研究方向:财务管理,单位:保定市第一医院
大数据和人工智能论文
随着大数据和人工智能技术的发展,未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿,还能实现损失干预,具体到人身险方面,以下是我精心整理的大数据和人工智能论文的相关资料,希望对你有帮助!
基于大数据和人工智能的被保险人行为干预
【摘要】随着大数据和人工智能技术的发展,未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿,还能实现损失干预,具体到人身险方面,则可以实现对被保险人行为的干预,降低给付发生的概率和额度,提高人民健康水平。基于此,文章介绍了利用大数据和人工智能技术对被保险人行为干预的优点及干预方式,并预期可能实现的干预结果,最后对保险公司进行被保险人行为干预提出了阶段建议。
【关键词】大数据 人工智能 行为干预
近年来随着大数据和人工智能技术的发展,越来越多的领域应用这些技术来提高自身的专业水平。保险作为基于大数法则进行风险管理的一种方式,对数据的处理和应用要求更高。目前大数据技术在保险业的应用主要是精准营销、保险产品开发和理赔服务等,但在保险中的防灾防损方面的应用还不够。如果能够深入挖掘大数据在被保险人行为方面的研究,再结合人工智能进行智能干预,则可以对被保险人实现有效的风险管理,提高被保险人的身体健康状况,从而极大程度的提升客户效用,提高社会整体福利水平。
一、被保险人行为干预简介
行为干预是通过对环境进行控制从而使个体产生特定行为的方式,目前主要在教育,医疗等方面发挥作用。但在被保险人管理方面,行为干预应用很少。现行的对被保险人的管理主要集中在投保审核的过程中,而在投保后提供的服务和干预很少,一般也就是提供健康体检等服务,而对被保险人投保后的日常生活行为方式,健康隐患则基本处于放任自流的状况。而被保险人行为干预则是通过对被保险人日常生活行为,饮食习惯等进行实时数据收集和分析,然后制定干预方式进行针对化管理的模式。
二、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的优点
实现精准、良好的对被保险人的行为干预,需要利用大数据和人工智能技术。大数据相比传统数据具有海量、高速、多样等特点,它实现了对信息的全量分析而不是以前的抽样分析。在被保险人行为干预模式中,需要对每一个个体的日常生活作息,行为,饮食,身体健康指标的进行实时数据采集,然后进行分析,这用传统的数据统计方法是难以做到的。利用大数据技术进行分析能从海量信息中获取被保险人的风险状况,从而为精准干预提供基础。简单的干预难以实现特定的干预结果,而人工智能则让干预显得更加自然,让被保险人更加易于接受,从而很大程度上提高了干预效果。
三、如何利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预
利用大数据和人工智能进行被保险人的行为干预主要有以下步骤:
首先利用人工智能设备进行被保险人数据收集,除了目前的手机APP,网络等软件和设备上的数据能够被收集外,未来人工智能家居能提供更多的被保险人信息。例如提供体重、坐姿等数据的椅子,提供饮食时间和品种的筷子,提供身体运动和健康数据的智能穿戴式设备等等。数据收集后,需要利用大数据技术对海量数据进行清洗,去噪等技术处理,然后对数据进行分析。第三步是根据数据分析结果,制定具体的行为干预方案。最后一步是根据制定的方法,利用人工智能进行干预,如智能椅子调整坐姿,智能厨具减少含油量,针对性的健康食谱推荐,锻炼提醒,智能家居辅助锻炼等等。与此同时,新一轮的数据收集又开始了,整个过程是连续进行,不断循环的。
四、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的预期成果
对被保险人来说,这种干预方式能有效的进行健康管理。未来的健康保险将成为个人真正的健康管家,从日常生活行为,到身体机能都能提供很好的干预,并且让良好生活方式的养成更加容易,从而提高自身的健康状况,达到更好的生活状况。但另一方面,全面数据化,智能化的方式可能会带来很大的数据泄露风险,所以如果保护客户私密数据是另一个值得研究的问题。另外,对于投保前健康状况较差的客户,或者是对行为干预较为抵制,干预效果较差的客户,可能需要承担更多的保费。当然对于优质客户和乐于提升和改变的客户则可以享受到更加优惠的费率。也就是说在大数据和人工智能技术下,客户进行了进步一步细分。
对保险人来说,行为干预能够降低被保险人的风险,很多疾病能实现防范于未然,降低赔偿程度。另外,借助大数据和人工智能,保险人还能根据分析结果,被保险人对干预的反应等进行客户的进一步分类,从而实现区块化管理。但这对保险公司也提出了更高的技术要求,尤其在前期,可能会带来加大的成本。
五、保险公司推进被保险人行为干预的建议
对于保险公司来说,目前的一些人工智能技术还未能实现,或者成本高昂,难以普及。所以现阶段对保险公司来说首先是提高大数据能力。
具体来说,首先是利用大数据对公司已有客户信息进行数据挖掘,包括承保数据,理赔数据等,从而一定程度挖掘出客户的特征,并提供服务。如根据挖掘出的性别差异,地区差异,年龄差异等,提供不同的生活建议。
如果公司已经充分进行了自身客户已有数据的挖掘,则可以利用目前的手机APP,佩戴设备进行数据的进一步收集。例如,利用薄荷、饮食助手、微信运动、春雨掌上医生、血糖记录、小米手环等数据进行用户数据收集。同时可以针对被保险人开发专门的手机APP,集数据收集和服务于一身。
更进一步,保险公司可以尝试与其他高科技企业合作,开发一些智能穿戴式设备,智能家居等,逐步实现对被保险人的行为干预。
参考文献
[1]彼得・迪亚曼迪斯.将会被人工智能和大数据重塑的三个行业[J].中国青年,2015,23:41.
[2]王和,鞠松霖.基于大数据的保险商业模式[J].中国金融,2014,15:28-30.
[4]尹会岩.保险行业应用大数据的路径分析[J].上海保险,2014,12:10-16.
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大学生形式与政策2016年上半年贵州大数据论文2000字
论文写作的要求
下面按论文的结构顺序依次叙述。
(一)论文——题目科学论文都有题目,不能“无题”。论文题目一般20字左右。题目大小应与内容符合,尽量不设副题,不用第1报、第2报之类。论文题目都用直叙口气,不用惊叹号或问号,也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。
(二)论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人,应该是能解答论文的有关问题者。现在往往把参加工作的人全部列上,那就应该以贡献大小依次排列。论文署名应征得本人同意。学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者,也可以一般致谢。行政领导人一般不署名。
(三)论文——引言 是论文引人入胜之言,很重要,要写好。一段好的论文引言常能使读者明白你这份工作的发展历程和在这一研究方向中的位置。要写出论文立题依据、基础、背景、研究目的。要复习必要的文献、写明问题的发展。文字要简练。
(四)论文——材料和方法 按规定如实写出实验对象、器材、动物和试剂及其规格,写出实验方法、指标、判断标准等,写出实验设计、分组、统计方法等。这些按杂志 对论文投稿规定办即可。
(五)论文——实验结果 应高度归纳,精心分析,合乎逻辑地铺述。应该去粗取精,去伪存真,但不能因不符合自己的意图而主观取舍,更不能弄虚作假。只有在技术不熟练或仪器不稳定时期所得的数据、在技术故障或操作错误时所得的数据和不符合实验条件时所得的数据才能废弃不用。而且必须在发现问题当时就在原始记录上注明原因,不能在总结处理时因不合常态而任意剔除。废弃这类数据时应将在同样条件下、同一时期的实验数据一并废弃,不能只废弃不合己意者。
实验结果的整理应紧扣主题,删繁就简,有些数据不一定适合于这一篇论文,可留作它用,不要硬行拼凑到一篇论文中。论文行文应尽量采用专业术语。能用表的不要用图,可以不用图表的最好不要用图表,以免多占篇幅,增加排版困难。文、表、图互不重复。实验中的偶然现象和意外变故等特殊情况应作必要的交代,不要随意丢弃。
(六)论文——讨论 是论文中比较重要,也是比较难写的一部分。应统观全局,抓住主要的有争议问题,从感性认识提高到理性认识进行论说。要对实验结果作出分析、推理,而不要重复叙述实验结果。应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论,表明自己的观点,尤其不应回避相对立的观点。 论文的讨论中可以提出假设,提出本题的发展设想,但分寸应该恰当,不能写成“科幻”或“畅想”。
(七)论文——结语或结论 论文的结语应写出明确可靠的结果,写出确凿的结论。论文的文字应简洁,可逐条写出。不要用“小结”之类含糊其辞的词。
(八)论文——参考义献 这是论文中很重要、也是存在问题较多的一部分。列出论文参考文献的目的是让读者了解论文研究命题的来龙去脉,便于查找,同时也是尊重前人劳动,对自己的工作有准确的定位。因此这里既有技术问题,也有科学道德问题。
一篇论文中几乎自始至终都有需要引用参考文献之处。如论文引言中应引上对本题最重要、最直接有关的文献;在方法中应引上所采用或借鉴的方法;在结果中有时要引上与文献对比的资料;在讨论中更应引上与 论文有关的各种支持的或有矛盾的结果或观点等。
(九)论文——致谢 论文的指导者、技术协助者、提供特殊试剂或器材者、经费资助者和提出过重要建议者都属于致谢对象。论文致谢应该是真诚的、实在的,不要庸俗化。不要泛泛地致谢、不要只谢教授不谢旁人。写论文致谢前应征得被致谢者的同意,不能拉大旗作虎皮。
(十)论文——摘要或提要:以200字左右简要地概括论文全文。常放篇首。论文摘要需精心撰写,有吸引力。要让读者看了论文摘要就像看到了论文的缩影,或者看了论文摘要就想继续看论文的有关部分。此外,还应给出几个关键词,关键词应写出真正关键的学术词汇,不要硬凑一般性用词。
互联网金融与大数据应用论文
在中国庞大的应用市场和人群下,深入观察变化且复杂的市场,探索以大数据为基础的解决方案成为了银行提高自身竞争力的一大重要手段。大数据技术是互联网金融的一大技术支撑,通过对人们在互联网上活动信息形成的数据的收集、挖掘、整理、分析和进一步应用,来创新思维、产品、技术、风险管理和营销。而数据是互联网金融的核心,未来计算机网络互联网金融业的竞争力将取决于数据的规模、有效性、真实性以及数据分析应用的能力。
一、我国互联网金融的概况
互联网金融作为二十一世纪高新产物,是传统的金融行业与互联网时代的有机结合,利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。这种新型金融模式具有颠覆式的影响,创新型巨大改革,不仅推动了我国利率市场化的进程,甚至影响整个经济与社会发展水平。
二、互联网金融的运作模式
(一)第三方支付模式
第三方支付模式,即某些具有一定实力和信誉保障的第三方独立机构,与各大银行签约后所提供的交易支持平台。
(二)P2P模式
又称点对点信贷,即一方贷款,一方借款,通过互联网作为中间平台的新型模式。这个模式对于微型小额的'信贷以及需要紧急周转资金的创业者是一个很好的选择。
(三)众筹模式
众筹就是大众筹资,需要筹资的企业或个人通过互联网这个众筹平台运用自己独特的号召力并发挥创意,获得来自大众的资金援助。
(四)互联网金融门户
互联网金融门户的核心就是“搜索比价”的模式,采用垂直比价的方法让顾客在互联网上“货比三家”,选择自己最满意的商品。
(五)大数据金融
大数据金融就是从大量数据中提取有利用价值的信息,以云计算为基础来进行融资的模式。最具代表性的就是余额宝,用高于银行的利率吸引消费者融资,不断推动着金融业的发展与进步。
三、互联网金融中的大数据应用及意义
(一)反映市场情况:电商和统计部门通过利用大数据对指数的编制来反映市场的基本情况,有效的分析交易数据,识别出市场交易模式,帮助决策者制定高效率的套利战略。比如国家的统计局与百度、阿里巴巴等电商、电信、互联网企业签订合作协议,共同开发利用大数据。
(二)金融产品定价:金融的核心内容之一就是金融产品定价问题(尤其是金融衍生产品定价),这一直是大家关心的重要领域,其中涉及有计算和数学建模等。以信用违约互换定价为例,除了考虑违约的传染性和相关性,还要考虑违约过程的建模和估计,通常需要复杂的数学模型并且验证困难。最近一种基于大数据的解决方法即利用实际交易数据估计违约概率使其简单方便。因此大数据能为互联网金融市场提供运营平台,有效的整合互联网金融资源,,促进资源优化配置。
(三)精确营销:通过对一些场景类环境数据、朋友关系和用户经历的人文数据、位置和购物等的行为数据,建立模型进行分析,进一步细分客户。之后,可以定向推出产品并投放广告,实现精确营销。这也符合STP战略思想。大数据通过分析社交网络市场的信息, 特别关注搜索引擎中的搜索热点,从而制定投资策略,使互联网金融实现了一种新的营销模式。
(四)监管风险:互联网金融虽提高了金融效率,但也使风险呈现出许多新形式。因此需要对互联网金融活动产生的大数据进行分析,及时准确发现风险暴露,采取相应的措施加以规避、防范,提高互联网金融安全性,促进互联网金融的创新。
(五)信用:利用大数据,可以在法律和道德所容许的范围内对评估对象的静态动态信用行为进行收集、整理、分析挖掘,使人的信用立体化,进而评估个人或群体的信用,建立用户的增信模型和信用评分,打破了金融机构垄断用户信息的状况。
四、互联网金融大数据应用中存在的问题
互联网金融业本就拥有大数据,已成为自然产生大数据的重要领域,因此在互联网金融大数据应用中体现出了一些问题和挑战。
1、大数据处理速度满足不了各方的需求,体量大,噪声水平、数据来源和其他因素引起的内容和频率变化快,增加了大数据问题的复杂性。
2、大数据中含有大量的噪声信息甚至是虚假信息,出现信息过载的问题。
3、部分企业不愿公开、上传数据,造成不公开数据部门占便宜、公开数据部门吃亏的状况,形成了数据的公开、共享等方面不尽人意的局面。
4、容易泄露用户信息,造成滥用法律法规建设及滞后的现象。如商家对客户交易信息的过度营销,下载不安全的APP、用户扫描二维码支付都可能泄露个人的信息,买卖用户信息的不法交易等。
5、并非互联网金融的所有参与者都具备大数据分析的能力,数据分析挖掘能力不平衡。
五、结论
通过对互联网金融大数据的运行模式以及应用初步探究,我们发现还有很多问题等待我们去解决,严峻的考验只会让我们的路走得更稳固,金融业近些年的巨大发展和变革让我们更加坚定的去深思时代产物与新型科技的碰撞带来的丰硕成果,不断更新互联网金融时代,带领我们进入更美好的时代。
管理会计在大数据时代的发展论文
管理会计在大数据时代的发展论文
摘要 :互联网为海量的大数据提供媒介,大数据使人们生活和工作方式悄然改变。在经济体制转型期,市场机遇与挑战并存,企业价值管理已是重中之重。本文在梳理归纳管理会计的相关研究基础上,提出了大数据时代管理会计向预测会计、价值创造及多元化战略三个方向的转变,以期对企业的价值创造有所帮助。
关键词 :大数据;管理会计;发展
自改革开放以来我国管理会计才获得重大发展。国有企业是计划经济体制下企业主要形式,管理会计自然为其成本中心,企业成本核算及绩效考核是该时期的焦点。市场经济的发展使企业注重效率,管理会计开始侧重企业内部的管理核算工作。大数据时代已经来临,而大数据的运用恰好为管理者提供信息决策依据,以此提高企业核心竞争力使企业可持续发展。故本文对大数据时代管理会计发展与变化的阐述也具有重要意义。
1文献回顾
1.1战略成本管理方面
Kennethsimmonds于上世纪80年代最早提出战略成本管理,他从企业在市场中竞争地位的视角出发对战略成本管理进行了研究,认为企业需要对自己和对手进行全面分析来决策提供信息。后来各国的学者不断将其研究深化,并形成了丰富的理论成果。Ingram等(2004)认为全球化的竞争使商业模式对管理会计产生影响,指出传统固定成本法容易导致不良营销和运营决策不精确信息,完全变动法也会因短视思维而影响公司长期发展。韦恩.J.莫尔斯等(2005)认为管理会计是一种管理工具而非一种单纯的会计方法,要实现顾客价值最大化的目标,需要企业从价值链的视角促进企业与供应商和购买者之间的合作关系,把成本管理重点放在流程管理而不是部门预算和成本上。郭晓梅(2005)也提到传统的管理会计只重视生产过程忽视价值链,只重视成本降低而不考虑企业战略目标,只重视成本发生结果而不进行动因分析,从而无法适应战略管理需要。
1.2管理会计运用方面
RRFullerton等(2013)通过案例研究制定了精益制造环境下企业管理会计和控制措施的理论框架。后来他们对美国244个公司调查数据显示,精益生产实施程度和简化战略报告系统正相关,而与库存跟踪则是负相关且依赖于高管支持程度。JJermias等(2013)描述印度尼西亚管理会计的实施程度及管理会计人员未来五年将发生的变化,并通过实证研究发现管理会计的创新和公司规模、存续时间以及绩效等有关,其创新水平可通过层次结构和组织设计预测,其使用面向过程比面向功能更加有效。VenkatNarayanan(2014)通过对东南亚公司案例研究,介绍了环境管理会计及实施方法,并指出环境管理会计不仅要进行企业内部成本核算和信息决策,同时考虑环境因素对环境业绩和财务业绩做出评价。
1.3大数据与管理会计联系方面
李思志等(2006)认为建立基于数据挖掘方法的财务报表分析模型有助于广大投资者决策。涂锟斌(2009)指出银行在实施客户为中心的战略目标时要对客户全面分析,管理会计系统对大量数据的处理分析可为银行发展和转型提供支持。邓国清(2013)认为大数据对传统决策分析、风险管理、信用管理和作业成本管理强烈冲击,同时阐述基于结果分析向过程分析的转变、单类型结构化数据向多类型转变以及阶段性月度报告向实时报告转变等方面的管理会计变革。汤炀(2013)针对医院传统财务管理信息系统偏重业务操作的局限性及积累的海量数据现状,提出基于大数据思想的财务管理和决策系统。其他学者也表明大数据不仅改变了我们的生活和思维方式,而且对企业供应链和会计工作带来革新(AMcAfee,EBrynjolfsson,2012;MAWaller,SEFawcett,2013)。
2大数据时代管理会计的变化
2.1从成本核算会计向预测会计转变
多数企业生产活动一般按照产品耗费形式划分为生产成本和期间费用。该分配方法是以产品数量为基础的,机械化和信息化加速易导致制造费用增加和直接人工费用减少,最终使分配率不准确而产品成本模糊化。目前企业逐步推进的作业成本法通过对成本对象进行成本追踪来明晰成本动因,从而提高成本核算的准确性。管理会计从单纯的成本核算开始向战略管理会计发展,已经不再是追求成本结果而不知成本动因的情况,更适合企业管理者的决策。随着经济体制深化改革及经济进入新常态,市场机遇和挑战并存,企业发现机会和识别风险非常重要。计算机系统已能够进行会计核算,管理者需要的是会计人员通过数据分析并发现背后价值。管理会计也就需要利用趋势分析、时间序列分析等方法来分析数据间的相关性,建立对销售、成本和投融资预测,从而为决策提供科学的依据。会计从核算功能向预测方向转变将成为管理会计的发展方向。
2.2从增值作业向价值链价值创造转变
决策者在业务分析中往往考虑资源取得成本及产品或劳务销售价格,使增值分析时聚焦内部价值链和产品成本。在经济全球化竞争时代,波特战略已不能完全适应社会发展需要,企业要开辟出竞争边界外的“蓝海”并进行价值链分析,充分考虑与供应商和顾客的关系,从而实现企业的价值创造。以前,大多运营商没有发现已经积累的大量数据的潜在价值,只有部分企业利用这些数据发送垃圾短信使顾客感到个人隐私泄露的愤慨。而苹果公司与运营商签订的合约中要求提供大量有用数据,并对其处理分析得到了用户体验的相关数据。苹果公司应用程序AppStore在2013年的销售额就超过100亿美元,可想而知首创用户体验模式销售带来的.高额利益,且大多数价值凝聚于苹果的品牌形象而非固定资产等。从苹果的成功可以看出,价值链中注重与供应商和顾客的合作关系非常重要,可以帮助企业真正发现创造价值的秘密。所以,企业要从传统会计的增值作业分析向价值链创造价值转变,充分利用数据资源使企业价值最大化。
2.3从单一战略向多元化战略转变
存货是企业重要的流动资产,存货的同时必然发生的采购成本、储存成本和短缺成本等会降低利润。传统管理会计要求企业根据自身条件假设并综合考虑存货成本,计算出企业存货经济订货量来实现最佳存货量和其他费用的降低。在信息化的大数据时代,按照经济批量订货对某些企业来说仍然不合理,因为那样没有减少企业费用支出且会增加存货成本,例如存货仓库费用、保管费、损失费等。沃尔玛作为零售业巨头,它的成功不仅与强大的市场势力有关,还和网络带来的巨大数据库是分不开的。沃尔玛注重信息化建设,拥有专门的卫星和遍布全球的大型服务器,通过把零售环节的商品记录为数据而彻底改变了零售行业。沃尔玛让供应商监控产品销售速率、数量以及存货情况,迫使供应商照顾自己的物流系统及供货事项,沃尔玛也因此避免存货风险并降低成本费用。此外,沃尔玛实验室也曾试用Facebook好友喜好来实现销售。在大数据时代,企业应该从传统的成本降低及差异化战略向利用信息数据分析发现事物间的相关关系转变,从企业单一战略向多元化战略的转变,从而使有效有利信息资源促进销售增长。
3结论
互联网信息化把人类带入大数据时代,这些大数据以云计算为基础的信息经过存储、整理、分类、挖掘正在悄无声息的实现这背后隐藏的巨大价值。大数据正改变着人类生活、工作和思维方式,企业作为社会活动重要参与者,其商业模式等也发生改变,现代会计也因此再次走上改革之路。
参考文献:
[1]维克托.迈尔-舍恩伯格,肯尼斯.库克耶.大数据时代[M].浙江人民出版社,2013.
[2]韦恩.J.莫尔斯,詹姆斯.R.戴维斯,阿尔.L.哈特格雷夫斯.管理会计:侧重于战略管理[M].上海:上海财经大学出版社,2005.