京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据为外贸发展带来新机遇
重构外贸流程,激发增长潜力。2014年上半年,一达通、敦煌网、亿赞普等第三方外贸服务企业的在线交易平台打破了外贸整体低迷的态势,实现了交易量40%的超高速增长。交易平台依托大数据服务功能,整合外贸信息流、资金流、物流,降低了交易成本,提高了交易效率。比如,在一达通平台上,企业通关时间从原来的2天缩短到6小时,退税从3个月缩短到3天。交易平台上的中小企业还能在大数据“经济雷达”的引领下,直接面对海外消费终端客户,精简海外营销环节。
大数据与平台数据对接,促进平台功能延伸。第三方外贸服务企业借助大数据分析吸引中小企业群体在其平台进行交易、结汇和融资,中小企业在平台交易形成的数据和信息又为第三方外贸服务企业拓展服务功能、创新数据服务产品提供机会,大数据与平台数据实现了良性互动。第三方外贸服务企业利用大数据拓展平台服务功能,逐渐延伸出在线报关、信用融资、跨境结算、全球商业咨询等高增值服务,外贸业务的专业化、信息化水平显著提高。如一达通整合平台上万家中小外贸企业交易信息,编报外贸景气指数、外贸运行动态报告等,提供给银行、政府部门参考。亿赞普集团与欧洲等地电信运营商合作,自行开发170多项专利,对海外市场消费行为变化等做量化分析和趋势预测,帮助外贸企业对目标终端市场进行“点对点”的线上精准营销。据测算,利用大数据精准营销的成本较传统展会营销、海外设点营销至少减少1/10。
企业国际化步伐加快,大数据与实体经济加速融合。第三方外贸服务企业主要有跨境电商企业、外贸综合服务企业、供应链管理企业三种。随着市场竞争日趋激烈,许多国家积极扶持本国贸易领域的大数据服务商。为适应这种形势,我国企业积极推进国际化战略,将业务领域向投资和服务延伸。这也促进了大数据服务与实体经济的紧密结合。
实践中存在的主要问题
传统外贸管理模式需进一步调整。我国通关、退税、结汇等环节互联互通电子化程度不高,政企数据对接存在障碍,B2B(企业对企业)实现全程在线交易困难较多。各地方、各部门对第三方外贸服务企业的管理未完全形成工作合力。
法律政策尚不健全,市场秩序有待规范。我国外贸大数据应用还处在起步阶段,相关法律政策有待建立健全。互联网企业征信体系尚未建立,第三方外贸服务企业实际上替代社会承担中小企业的信用风险。企业和个人信息安全问题、数据共识性问题、技术标准化问题、政府监管问题等诸多方面仍需规范。
企业深入挖掘信息和客户资源难度较大。部分国家出于信息安全考虑,对其数据运营商与我企业合作持抵触态度。国内企业尚未摆脱传统外贸发展定式,借助大数据整合外贸资源、获取发展商机的意识不强。
大数据服务外贸发展仍面临较多瓶颈。我第三方外贸服务企业开发和利用大数据面临技术研发力量不足、海外平台建设门槛高、融资难度大、海外仓功能单一、网络征信评级标准不统一、专业人才匮乏等实际困难,亟须国家加大政策和资金支持力度。
利用大数据支持外贸发展的思路
积极支持大数据在经济领域的应用。利用大数据开展国际经济和贸易便利化合作。支持国内电信运营商和大数据服务平台企业走出去。加强大数据在外贸领域应用的宣传和引导,鼓励企业研发数据信息分析技术,指导外贸企业尤其是中小企业利用数据分析掌握市场需求、准确捕捉商机。
加强法律制度建设,保证实体经济安全。将大数据纳入电子商务基本法律框架,加强对数据收集和使用的监管,保护企业和个人的隐私与合法权益。支持权威数据库的开发开放,推动建立大数据发布、共享、传输、软硬件系统和服务标准体系。利用大数据搭建互联网诚信体系。
建立大数据平台,提升贸易便利化水平。改革进出口管理方式,尽快建立涵盖报关、报检、结汇、退税等环节的统一大数据平台,逐步实现政企数据对接、线上线下同步,最终取消纸质单据审核。可考虑设立全国性的通关数据中心,企业在中心预报关,而后任选国内一口岸进行报关报检。
推动解决大数据落地应用难问题。支持我企业与跨国电信运营商合作建设海外大数据平台,鼓励企业开发数据及信息分析技术。支持第三方外贸服务企业利用大数据合作建立外贸企业征信体系,提供便捷、高效的互联网金融服务,降低企业融资成本。支持企业扩大海外仓功能,试点建设境外商贸物流园区,为海外仓提供融资保险、保税物流、展示展销等综合性服务。重视数据分析领域的人才培育和引进。(刘希若 陈凯杰 作者单位:商务部政研室、外贸司)(文章来源:CDA数据分析师)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11