京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据激发移动支付新活力_数据分析师培训
近日,备受业界关注的2015第七届中国移动支付产业论坛在北京开幕。这场围绕“大数据开启移动支付新时代”展开的深度探讨,吸引了移动支付全产业链的400多位行业精英参与,共议大数据背景下移动支付产业的创新变革。
移动支付迎来起飞期
来自人民银行的数据显示,2014年全国共发生移动支付业务45.24亿笔,金额达22.59万亿元,分别同比增长170.25%和134.3%。艾瑞数据也显示,移动电子商务交易规模达到1676.4亿元,同比增长165.4%。移动支付顺应社会发展需求,提供便捷的支付服务,已是大势所趋。从NFC近场支付、传统远程支付、二维码支付、声波支付、BLE蓝牙支付,到外接刷卡器,移动支付产品也呈现出多元化发展态势。
除了传统支付向移动支付过渡、产品日益多元化外,中国人民银行软件开发中心移动金融事业部总经理朱杰表示,目前移动支付可信生态圈格局已初步形成,包括:银行主导的手机银行
NFC移动支付生态圈;第三方支付机构主导的电商、社交圈支付生态圈;运营商主导的依托线下ATM、POS,以及与银联合作的NFC移动支付生态圈。同时,单一支付应用向多元化移动应用发展,包括线上(电子商务、手机缴费、基于LBS的支付服务等)、线下(公交、餐饮、零售、电子现金等)场景融合。
目前,移动支付的概念已外延到移动金融、互联网金融领域,而为推动产业健康发展,今年1月人民银行印发了《关于推动移动金融技术创新健康发展的指导意见》,明确了移动金融创新健康发展的方向性原则和保障措施。
朱杰在大会上指出了目前人民银行移动金融工作方向:从移动金融线上线下业务一体化发展的角度找准移动金融应用突破口,探索“基于智能安全芯片、符合标准、线上线下协同发展”移动金融创新产品、合作模式、商业规则,加快市场培育和产业成熟,扩大应用领域。同时,人民银行从2011年起,先后开展标准规范建设、生态圈建立、试点推广工作、检测认证体系等,并在今年发起成立移动金融产业联盟。
运营商的大数据与支付实践
对于互联网金融,其一大特点便是大数据作用突出。企业可以充分利用互联网技术和数据信息积累与发掘的优势,同时互联网金融生态圈客户群规模大,企业甄选客户对象成本降低。作为移动支付主导阵营之一,国内三大运营商已各自布局支付领域,并在大数据基础上进行整合。
中国电信翼支付公司副总经理罗来峰表示,以支付业务切入,后向积累用户,前向拓展商户,叠加高价值金融服务的翼支付,现在已跻身国际国内金融行业“1亿账户用户俱乐部”,并以翼支付为基础,基于大数据开拓征信、小贷、财富管理、消费金融等服务。例如中国电信针对个人用户推出“橙信分”,便是在充分整合中国电信集团通信数据、支付数据及第三方数据的基础上,从历史信用、账户等级、还贷能力、行为偏好、社交关系5个维度,运用多种技术方式呈现出个人用户的信用状况。
中移电子商务公司作为中国移动旗下惟一支付机构,也在探索SIM卡和大数据整合服务业务,并以期在未来朝以下5个方向发展:经营分析,应用于移动本身各项业务的经营分析,降低经营风险;O2O广告,基于用户消费习惯、位置信息、时间信息提供广告服务;精准服务,根据用户消费行为、喜好,提供准确的售后服务;金融征信,根据BOSS消费记录、和包消费记录,结合银行征信记录,为客户提供征信服务;防灾应对,根据人群密度分析,为政府、企业提供防灾、救灾服务。中国移动中移电子商务公司总经理助理游峰表示,随着互联网金融的蓬勃发展,以大数据作为基础,运营商与各行各业在未来的结合上想象空间是非常大的。
中国联通沃支付产品部总经理狄亚表示,中国联通已与某金融机构合作,在互联网金融领域进行探索,通过整合联通和某金融机构的大数据资源,实现对金融消费的“风控”、精准市场营销等业务。
安全问题备受关注
实际上,在移动支付产业不断向前发展的过程中,也出现了一些问题,如之前的二维码支付暂停事件、某电商交易敏感数据泄露事件、恶意程序窃取敏感信息等,关于移动支付的安全问题备受关注。同时在新的发展形势和要求下,开放应用场景迫切需要新的信息安全解决方案。
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