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
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13