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几招提高淘宝店铺的客流量和访问流量

来源:新华网 雷泠秀晚报

在九十年代的时候,如果说没有大的数据下面你去做征信是不可能实现的,正因为有了大的数据才有可能去做一些现在可以做的一些事情。3月27日,票据宝董事长李华军在2015博鳌亚洲论坛大数据与金融征信分会场作出上述表示。 当日,国内票据业务领先者票据宝金融服务有限公司,在博鳌亚洲论坛发布了国内首份票据垂直领域信用评级报告《中国票据信用评级报告》(下称《评级报告》),《评级报告》以21个档次对银行承兑票据、商业承兑票据主体做了信用评级。 李华军表示,在互联网的大数据下面,我们收集了在互联网下的票据信息,然后得出来这样的结果,而且提供了一个比较准确客观的结果,票据宝希望通过自己的努力为中国信用体系的建设提供一些正能量。 以下为李华军发言实录: 尊敬的各位来宾,大家早上好! 刚才听到大家在大数据与金融征信这个题目下的精彩环节,说到信用社会是整个社会的基础,还有讲到市场经济它是一个契约经济,对我们实际操作者来说,在大数据应用的基础上,我们对于金融市场重要的票据市场做了一个实践,也就是做了一个报告。 下面我讲一下报告的运用,其实来讲,我们这个团队在票据行业里面也有十几年的经验,在十几年经验的基础上,把票据一些基础知识,外面的一些数据进行结合。在九十年代的时候,如果说没有大的数据下面你去做征信是不可能实现的,正因为有了大的数据才有可能去做一些现在可以做的一些事情。其实还有一个,金融产品是差异化的基础,而且在票据信用评级同其他的金融市场你的需求是一样的,也是非常需要评级的。 票据评级其实对于市场有以下几个方面的作用,第一是介绍这个社会的信用,对票据从业人员有一个参考的依据,第二点,提高中小银行的银票的活跃度和商票的活跃度。比如刚才农业的、养殖业的,你们是一个内部的内循环的商票的使用,如果说你本身的企业供应链条对于对方征信是非常好的,而且它的票据是非常好的,其实你整个的供应链条或者是对于你生态链可以放大到很多倍,你刚才说一百个亿,其实如果说你对对方的信用是很清楚的话,可以放大的。 第三个,我们现在的组织机制,就是防范系统的风险。第四个就是保护了票据投资者的利益,也就是推动了票据市场的稳定发展。这里面还有个非常重要的观点,就是现在中国的银行界对监管机构每个月它要报指标,要计算票据的风险系数,以前是没有这样的数据基础或者说没有这样的结果,现在我们有个结果的话,那在报这些数据的时候就有个参考依据。 我们把票据的信用评级定义为对票据承兑违约人的长期评级,并以投资级和投机级加以区分。这是美国的GDP增长率和投资级金融产品以及投机级金融产品之间的关系,如果说投资级金融产品其实跟GDP的增长是关系不是特别大,它的抗金融能力是比较强的,它的违约率是比较低的,但是投机级的这些金融产品,它的抗金融能力是比较弱的,它跟GDP也有波动,说明它的违约率是比较高的,它的风险系数是比较高的。 我们是建立了基于大数据的多维度的体系,过去我们其实没有办法去做一些数据的征信,因为你的数据是不够的,我们现在除了取消一般的指标,我们还取消三个非常重要的指标,就是票据的兑付比率和市场兑付度。我们的数据来源是外部数据和内部数据,刚才回到大数据概念的情况下,如果说没有互联网就不可能有大数据,我们现在通过互联网所有机器上面人工调整。还有个非常重要的,就是现在的数据,就是政府的数据要公开,而且企业的公募公司要公开。我们是通过票据宝网络爬级技术,每天不定时的通过互联网这个技术不断的去扫,网络数据采集起来以后,我们就通过专家调整,然后形成样本数据,这在过去是不可能实现的,我们现在可以通过这个技术算出它的评级结果,所以我们就得出了不同的银行的结果,然后我们将评级分了九个档,最好的是工行,最差的是低档,表示已经出现违约,Ba3以上是投资级的,Ba以下是投机级的。 从这个结构图来分析,银行业的整体评级结果是好过一般的工业企业,但是银行的评级是好过于中小银行的评级,房地产是最差的,表示房地产的违约概率高,能源的企业是最好的,明显的好过其他的工商企业,但是我们对于农业和航空目前没有充足的样本数据,互联网的数据比较小,就是没有大量数据没办法做出评级,我们从结果的整理分布图来看,整体的分值是介于投资级和投机级之间,这说明它的整体信用评级效果还是不太好,这是跟美国来比,有几个原因,一个还是样本数据的采集以及公开数据比较少,还有很重要一点,就是有些企业在互联网上沉淀下的数据是比较少的,因为你在互联网上没有留下你的足迹,就没办法去分析,刚才吴行长讲的观点,就是你在互联网上没有数据就没办法给你借贷,只有你在互联网上留下了数据才能对你进行借贷行为。 我们对于中国的工商企业的评级模型分了六个档位,一个是金融业,第二是房地产,第三是电力科技,第四是原材料,第五是能源,我们对于1224家企业进行了评级,如果说在过去传统的征信时代,你是不可能对于这么多企业在最短的时间进行评级,就是因为有了大数据,有了互联网,你才能做这些事情。 同样我们对于银行承兑汇票的评级是得到两个档位,一个是大中型银行的评级模型,第二个是中小银行的评级模型,大中型银行的评级模型,我们是包括大型国有银行、股份制银行和城乡行以及农村信用社,中小型银行的评级包括其他商行以及信用社,我们进行183家银行定向评级,为什么是183家?因为183家银行的工商数据是在互联网上随时可以找得到的,就它的财务报表以及它的财务说明,包括银行的整体网站都是公开的,就是我们通过全网来对它进行评级。 从这个结构图分部来看,大型银行结构是非常好的,它的评级效果非常好,股份制银行是分了四个档位,有些城乡行和农村商业银行评级是好过一般的股份制银行,这就是我们平常的观点,大家都是因为认为一些全国性的股份制银行评级效果是非常好,其实不一定。 还有一些小型的城乡银行和农村商业银行以及承兑银行以及信用社,它的违约率其实是蛮高的,它的分布图是处于投机级,表明效果、对付率是不大好。我们的评级结果和国内的评级结果来比较,跟国内的评级结果比较的话,比如说某一家其他的评级机构,刚才吴行长也讲了,它对于国内的银行界的评级分了三个档,它对工行的评级是3A,我们对工行的评级也是3A,它是招商、民生和光大,比如他们对于中大银行的评级是A+,我们的评级是A3,从这个看,我们对于国内其他股份制银行的评级区分度是非常高的,评级密度很强,他们都是分布在投资级,所以对于投资者的使用和指导是有限的。 我们的评级结果和目的来比,和境外的机构来比,对于中国国家的评级是比较低的,是A3,所以造成中国对中小企业在目前的评级体系下面都是很低,比如工商这么大的银行的评级是A1,偏低了工商银行的资本实力,对于广发银行的评级是投机级,广发银行是一个非常不错的股份制银行,经过股份制改造,我们对于广发银行的评级是投机级。 在互联网的大数据下面,我们收集了在互联网下的票据信息,然后得出来这样的结果,而且提供了一个比较准确客观的结果,票据宝希望通过自己的努力为中国信用体系的建设提供一些正能量,谢谢大家! 464 986 701 599 549 533 785 764 822 192 248 130 481 174 627 190 387 452 443 681 261 865 599 199 675 135 406 369 609 923 998 714 2 435 533 736 725 76 493 183 343 486 175 353 805 69 826 413 181 298

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