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
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01