京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
我国正从世界贸易大国走向贸易强国。建设贸易强国,需要更多依靠现代科学技术重塑外贸竞争新优势,提升外贸发展的质量与效益。大数据在电子商务中的应用日益广泛,给我国外贸发展提供了难得机遇。充分利用大数据等现代信息技术,是我国培育外贸竞争新优势的重要举措。企业和政府部门应加强合作,发挥大数据对外贸发展的“新引擎”作用。
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。
本文来源:CDA数据分析师培训官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05