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转藏至我的藏点支付行业是如何转走你的钱的_沭阳智慧生活-慢钱头条
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支付行业是如何转走你的钱的
很多行业为什么能赚钱？
因为它促进了资源之间的流动效率。
促进物品之间的流动效率，叫物流业
促进信息之间的流动效率，叫
促进之间的流动效率，叫
今天这里要谈的是金融业的一个分支：支付行业
这个行业怎么赚走你的钱？
你拿着招行卡去工行ATM机取钱，它赚走你一作为手续费；
你在餐厅吃完饭用信用卡埋单，它赚走餐厅一点钱作为手续费；
你的每一次支付行为，除了现金支付，都会产生相应的手续费，落到一家公司的口袋，这家公司叫银联。
银联：顾名思义就是做银行卡的联盟，于2002年3月份成立于上海。
为什么成立这样一个联盟呢？废话当然是赚钱！但赚钱之外还有什么用呢？
2002年以前，各家银行都是自扫门前雪，莫管他人瓦上霜，你把钱存工行，只能去工行的ATM上取，你拿着建行信用卡，只能去建行的POS机上刷，想跨行？没办法，银行间的系统都没打通。
于是，在央行的促进下，银联成立了，搞了一套跨行交易清算系统，将各家银行的系统和数据打通，从此往后，你拿着工行的卡去建行的ATM取钱，也可以取钱啦，撒花！
所以，银联起的是桥的作用，将孤岛一样的银行连通，收点过路费很正常！
银行辣么多，银联只有一个，慢慢地，银联成了一个暴发户，暴发户身边除了合作伙伴伙伴还有什么？银联养活了一群小企业 ， 就是是收单机构。
想象一下，银行和银联都是官老爷，高高在上，如果顾客去买东西都用现金支付，那么银行和银联是赚不到钱的，所以必须让顾客用POS机刷卡！！
并不是每一家商户都愿意装POS机，因为装机需要付钱！安装也要付钱！装了以后顾客付钱还要收我手续费！
于是银行和银联找到&央行，央行凝神一想，想出了 “支付牌照”&这个东西，于是大手一挥，找来一些民营企业，申请一下这个&“支付牌照”，准许他们上门给商家推广POS机。
所以这里的收单机构&指的是，持有 “银行卡收单牌照”&的具有很强线下拓展能力的民营企业，比如拉卡拉、快钱、卡友等公司。
比如你去餐厅吃饭，用工行卡在卡友的POS机上刷卡支付100元，餐厅需要支付1.25%的手续费，也就是1.25元，这1.25元按照7：1：2的比例分配给&发卡行（工行）、清算机构（银联）、收单机构（卡友）。
正当银联和收单机构、发卡行干的如火如荼时，突然遭到两记重拳，一下被打倒在地，这两记重拳来自支付宝和微信。
支付宝和微信
2003年前，我们在马云的淘宝买东西，采取的支付方式大部分是线下的同城交易，也就是一手交钱一手交货，货款两清，但这样子一是不方便，二是不安全，于是马云与银联洽谈合作，一个提供技术，一个提供平台，珠联璧合！可惜郎有情妾无意，银联对马云爱搭不理。
于是马云的阿里巴巴绕过银联，直接跟各家银行谈，各家银行纷纷给马云开通&“快捷支付” 的接口。
2003年10月，淘宝推出&支付宝，从此在淘宝上的跨行支付变成这样
也就是你去淘宝买一件100元的商品，是通过支付宝绑定工行卡支付的，这100元实际是付给支付宝的工行对公账户，然后支付宝再从建行对公账户中转给商家的建行账户100元。
可以看到，中间没有银联参与，这是银联挨的第一记重拳，这记重拳让银联掉了一颗牙齿，这颗牙齿叫&电商。
银联掉的第二颗牙齿叫&移动支付。
2013年8月，微信推出 “扫一扫” 功能，依靠庞大用户量，迅速把扫二维码这个动作，变成生活中习以为常的一个场景。
二维码其实是一种信息的转码，把微信的用户信息变成二维码，扫描即互相关注，而把商户的银行账户信息变成二维码，扫描即支付。
于是，二维码的应用，迅速衍伸到了支付领域。
2014年3月，微信开放 “微信支付” 功能，扫码支付正式成了替代&POS机刷卡支付&的一种方式。
让我们来看一下刷卡支付和扫码支付分别产生的手续费：
刷卡支付，商户需要缴纳6元，也就是0.6%的手续费 （不同行业，手续费比例不一样）。
而扫码支付，商户仅支付&3.8元，也就是&0.38%&的手续费，足足省了一半。
不仅如此，微信和支付宝还砸钱补贴商户还有顾客，日，支付宝正式向银联宣战，通过每单最高20元的补贴，高调进军线下支付业务。
低手续费+补贴，二维码迅速攻占了洼地，面对二维码支付的咄咄逼人，银联选择的是NFC支付。
2013年，银联的NFC手机支付产品正式投入商用。
NFC支付是什么？是使用无线通讯技术，使手机和POS机或自动售货机等设备在没有互联网的条件下进行连接，从而实现支付的一种手段。
银联为什么信任NFC？因为ApplePay在国外已经证实了其可行性，而且NFC可以放在SIM卡里面实现，更符合运营商等国企的利益。
但NFC还是被二维码支付打的满地找牙，因为
1.&绝大部分用户的手机有摄像头，但不是绝大部分手机都有NFC模块，二维码支付的用户端门槛更低；
2.&商家要支持NFC支付需要升级POS机，而二维码商家只需要拿扫描枪滴一下就可以，二维码支付的商家端门槛更低；
3.普及NFC支付需要打通整个生态链，手机厂商、POS机厂商、运营商，需要打通的关节太多，而国企的效率远远低于互联网公司。
截止2016年底，使用NFC技术的银联云闪付安装用户数仅2000万，是微信月活用户数的2.5%，支付宝月活用户数的4.4%&
第三方调查机构易观的数据显示，从整个互联网支付的交易规模看，2016年第二季度银联排在第三位，占比15.44%，在支付宝和腾讯的财付通之后&
银联在国内的垄断一去不复返，而国外市场，银联也遭到支付宝的蚕食，支付宝目前已实现70个国家近10万家零售商铺的覆盖，并与法国巴黎银行、英国巴克莱银行、意大利联合等展开合作，而年，支付宝更是动作频频
年收入&130亿 人民币，净利润 20亿 人民币的银联，在年收入超过 1000亿 人民币，净利润超过 700亿 人民币的阿里巴巴 面前，上演了一场郭敬明VS姚明
&现如今，各种软件轮番上线，各种诈骗也随之层出不穷。随着微信普及程度大幅增加，越来越多的骗子把目光集中在我们经常使用的微信软件上了。不少人也都或多或少的吃过骗子的亏，为了让大伙儿警惕起这帮骗子来，今天安小妹（安心理财APP）就来和大家一起聊聊关于微信骗局的那点事儿！微信突变静音，你可能摊上大事儿了！家住武汉汉南的许女士称：某日中午她发现手机微信和短信突然变成静音，到下午再看手机时，才发现与银行卡关联...&1.什么叫做：本地商户落地？2.商户的名称可以随便取吗？不可以随意起，按照银联规定的交易报文关于（商户名称中文填写指南）要求，商户名称由行政区划、字号、行业、组织形式依次组成。3.什么叫一机一码？正规办理出来的机器即为一机一码，根据商户的五证信息，由银联授权并可查的商户MCC码绑定在一台机器上以保障商户的资金安全。4.为什么有的POS没有机查询余额功能有的收单方为了防止恶意测试银行卡密码行为，所以...&移动支付已经不知不觉的走进我们老百姓的生活了，出门可以不用带钱包，但是必须要带手机，手机落在家里，这一天上班都不舒服。微信支付也随之越来越被大家熟知，连安小妹（安心财富APP）的七大姑八大姨们也都熟练掌握如何利用微信来向商家支付买单，但最近一些骗子开始利用“面对面转账”功能，诈骗他人的钱财。一个不经意间，你可能丢失了几千甚至上万块！看看下面这些危险信号吧：信号1手机钱包找不到，微信钱被转走。遇到陌...&如今越来越多的智能手机普及了“指纹解锁”、“指纹支付”的功能由于指纹特征的唯一性让不少人觉得安全可靠氮素“指纹支付”真这么安全吗？有人设置了“指纹支付”却还是被转走好几千！男子与“女主播”见面钱款不翼而飞近日浙江温州的姜先生通过某网络直播平台认识了女主播林某于是在一个夜黑风高夜姜先生和女主播林某相约在某酒吧见面因为是初次见面兴奋不已的姜先生喝了不少酒酒后俩人去了宾馆由于姜先生喝多了就将自己的手机交...&一.什么是风控？一般是指风险控制，一般的金融机构和支付公司都设有此种职位，主要采取各种措施和方法，消灭和减少风险事件发生的各种个能行，或者减少风险事件发生时造成的损失。基本方式是：风险回避、止损控制、风险转移和风险保留。二.什么是调单？是指收单方或银联或银行对于有争议或有风险的交易有疑问，需要调取原始交易凭证证明持卡人当时的真实交易场景，确认消费或进行责任划分凭证。常见情况是收单方要求POS机商户...&
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src=&https://pic2.zhimg.com/v2-6882540bcdb3c9e5d597c_b.jpg& data-rawwidth=&834& data-rawheight=&180& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&834& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-6882540bcdb3c9e5d597c_r.jpg&&&/figure&&p&所以，银联起的是&b&桥&/b&的作用，将&b&孤岛&/b&一样的银行连通，此路是我开，此树是我栽，收点过路费很正常！&/p&&br&&p&银行辣么多，银联只有一个，慢慢地，银联成了一个&b&暴发户&/b&，暴发户身边除了小蜜还有什么？小弟！银联养活了一群小弟，这些小弟是&/p&&br&&br&&h2&&b&收单机构&/b&&/h2&&p&想象一下，银行和银联都是官老爷，高高在上，他们才不会主动去谈生意，如果顾客去买东西都用现金支付，那么银行和银联是赚不到钱的，所以必须让顾客 &b&&u&用POS机刷卡&/u&&/b&！！&/p&&p&并不是每一家商户都愿意装POS机，因为装机需要付钱！安装也要付钱！装了以后顾客付钱还要收我手续费！我又不是傻，很贵的好么。&/p&&p&于是银行和银联找到 &b&央行&/b&，央行凝神一想，想出了 &b&“支付牌照”&/b& 这个东西，于是大手一挥，找来一堆点头哈腰的民营企业，跟他们说，弟兄们，一起赚钱的时候到了，你们花点钱贿赂一下我，哦不，申请一下这个 &b&“支付牌照”&/b&，我就准你们上门给商家推广POS机。&/p&&p&所以这里的 &b&收单机构 &/b&指的是，持有 &b&“银行卡收单牌照” &/b&的具有很强线下拓展能力的&b&民营企业&/b&，比如&b&拉卡拉、快钱、卡友&/b&等公司。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-b72f9d9c6e4d90a5d2a4_b.jpg& data-rawwidth=&1182& data-rawheight=&356& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1182& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-b72f9d9c6e4d90a5d2a4_r.jpg&&&/figure&&br&&p&比如你去餐厅吃饭，用工行卡在卡友的POS机上刷卡支付&b&100元&/b&，餐厅需要支付&b&1.25%&/b&的手续费，也就是&b&1.25元&/b&，这1.25元按照&b&7：1：2&/b&的比例分配给 &b&发卡行（工行）、清算机构（银联）、收单机构（卡友）&/b&。&br&&/p&&br&&p&正当银联和小蜜、小弟一起酒池肉林的时候，突然遭到两记重拳，一下被打倒在地，这两记重拳来自&/p&&br&&br&&h2&&b&支付宝和微信&/b&&/h2&&p&2003年前，我们在马云的淘宝买东西，采取的支付方式大部分是线下的&b&同城交易&/b&，也就是一手交钱一手交货，货款两清，但这样子一是不方便，二是不安全，于是马云跑去找银联谈，说大哥咱们合作吧，我有用户你有技术，珠联璧合！可惜郎有情妾无意，银联对马云爱搭不理。&/p&&p&马云怒了，我可是未来的中国首富，你敢看不起我？于是绕过银联，直接跟各家银行谈，没想到给他谈成了，各家银行纷纷给马云开通 &b&“快捷支付”&/b& 的接口。&/p&&p&2003年10月，淘宝推出 &b&支付宝&/b&，从此在淘宝上的跨行支付变成这样&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-2c5db5a692f05b9acd93a1d_b.jpg& data-rawwidth=&1502& data-rawheight=&523& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1502& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-2c5db5a692f05b9acd93a1d_r.jpg&&&/figure&&p&也就是你去淘宝买一件100元的商品，是通过支付宝绑定工行卡支付的，这100元实际是付给支付宝的&b&工行对公账户&/b&，然后支付宝再从&b&建行对公账户&/b&中转给商家的建行账户100元。&/p&&p&可以看到，中间没有&b&银联&/b&参与，这是银联挨的 &b&第一记重拳&/b&，这记重拳让银联掉了一颗牙齿，这颗牙齿叫 &b&电商&/b&。&/p&&br&&br&&p&银联掉的第二颗牙齿叫 &b&移动支付&/b&。&/p&&p&2013年8月，微信推出 &b&“扫一扫”&/b& 功能，依靠庞大用户量，迅速把扫二维码这个动作，变成生活中习以为常的一个场景。&/p&&p&二维码其实是一种信息的转码，把微信的用户信息变成二维码，扫描即互相关注，而把商户的银行账户信息变成二维码，扫描即&b&支付&/b&。&/p&&p&于是，二维码的应用，迅速衍伸到了支付领域。&/p&&p&2014年3月，微信开放 &b&“微信支付” &/b&功能，扫码支付正式成了替代 &b&POS机刷卡支付&/b& 的一种方式。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-87ad4d6e15bcbe4833d58e_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&274& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-87ad4d6e15bcbe4833d58e_r.jpg&&&/figure&&br&&p&让我们来看一下 &b&刷卡支付 &/b&和 &b&扫码支付 &/b&分别产生的手续费：&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-0fe22e23d4_b.jpg& data-rawwidth=&550& data-rawheight=&743& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&550& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-0fe22e23d4_r.jpg&&&/figure&&p&刷卡支付，商户需要缴纳 &b&6元&/b&，也就是 &b&0.6% &/b&的手续费 （不同行业，手续费比例不一样）。&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-debbd4b4ecdbc70_b.jpg& 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data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-9afa50e733b12ce45099cdda_r.jpg&&&/figure&&p&但NFC还是被二维码支付打的满地找牙，因为&/p&&p&&u&1、绝大部分用户的手机有摄像头，但不是绝大部分手机都有NFC模块，二维码支付的&/u&&b&&u&用户端门槛更低&/u&&/b&&u&；&/u&&/p&&p&&u&2、商家要支持NFC支付需要升级POS机，而二维码商家只需要拿扫描枪滴一下就可以，二维码支付的&/u&&b&&u&商家端门槛更低&/u&&/b&&u&；&/u&&/p&&p&&u&3、普及NFC支付需要打通整个生态链，手机厂商、POS机厂商、运营商，需要打通的关节太多，而&/u&&b&&u&国企的效率远远低于互联网公司。&/u&&/b&&/p&&br&&br&&p&截止2016年底，使用NFC技术的银联云闪付安装用户数仅&b&2000万&/b&，是微信月活用户数的&b&2.5%&/b&，支付宝月活用户数的&b&4.4%&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-41fb55a33bb7b15e658be2de15de22da_b.jpg& data-rawwidth=&1089& data-rawheight=&517& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1089& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-41fb55a33bb7b15e658be2de15de22da_r.jpg&&&/figure&&br&&p&第三方调查机构易观的数据显示，从整个&b&互联网支付的交易规模&/b&看，2016年第二季度&b&银联&/b&排在&b&第三位&/b&，占比&b&15.44%&/b&，在支付宝和腾讯的财付通之后&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-dcaf3fffb7cbbf_b.jpg& data-rawwidth=&1262& data-rawheight=&632& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1262& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-dcaf3fffb7cbbf_r.jpg&&&/figure&&br&银联在国内的垄断一去不复返，而&b&国外市场&/b&，银联也遭到支付宝的蚕食，支付宝目前已实现&b&70&/b&个国家近&b&10万&/b&家零售商铺的覆盖，并与法国巴黎银行、英国巴克莱银行、意大利联合信贷等展开合作，而年，支付宝更是动作频频&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-09bab3de585d99210e56_b.jpg& data-rawwidth=&1050& data-rawheight=&986& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1050& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-09bab3de585d99210e56_r.jpg&&&/figure&&br&&br&年收入 &b&130亿 &/b&人民币，净利润 &b&20亿 &/b&人民币的 &b&银联&/b&，在年收入超过 &b&1000亿&/b& 人民币，净利润超过 &b&700亿&/b& 人民币的 &b&阿里巴巴 &/b&面前，上演了一场 &b&郭敬明打姚明&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-2bcae764afe2e_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&707& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-2bcae764afe2e_r.jpg&&&/figure&&/p&&br&&br&&h2&&b&结尾&/b&&br&&/h2&&p&看到这里，你可能会拍手叫好，毕竟 &b&英雄打败了巨龙，&/b&而支付宝的母公司 -&b& 蚂蚁金服&/b&，也计划在2017年上市，估值 &b&750亿美金&/b&，很好，Happy ending. &/p&&p&但你如果经常看欧美电影，你就知道电影不是这么演的。&/p&&p&&b&&u&英雄打败了巨龙后，英雄会霸占巨龙的财富，然后自己变成巨龙，&/u&&/b&&b&&u&商业市场追求利润，而追求利润的最高境界是垄断。&/u&&/b&&/p&&p&&b&嘀嘀打车&/b& 和 &b&Uber &/b&合并之后，一家独大带来的是打车费用的坐地涨价；&b&Google&/b&在撤离中国后，留下的是 &b&百度&/b& 的竞价排名和莆田系。&/p&&p&且看中国支付行业的未来。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-ce33c5d648c204c3d2fcfa5_b.jpg& data-rawwidth=&747& data-rawheight=&348& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&747& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-ce33c5d648c204c3d2fcfa5_r.jpg&&&/figure&&br&&p&轻点一赞，手有余香哦
(?o?o?)&/p&&br&&br&&br&&br&&p&更多原创文章请关注专栏 &a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/washu& class=&internal&&数据时光机&/a&&/p&&br&&p&专栏其他文章：&/p&&p&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&生活不只有BAT，还有这些市值超1000亿的快消公司&/a&&br&&/p&&p&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&如何政治正确地黑咪蒙？！&/a&&/p&&p&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&如何政治正确地黑中国玄幻小说？！&/a&&/p&&p&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&来势胸胸！老司机教你读起点文&/a&&/p&
很多行业为什么能赚钱？因为它促进了资源之间的流动效率。促进物品之间的流动效率，叫物流业；促进信息之间的流动效率，叫互联网行业；促进金钱之间的流动效率，叫金融业。今天这里要谈的是金融业的一个分支， 支付行业这个行业怎么赚走你的钱？你拿着招行…
正好刚做过相关的报告，就把报告内容跟大家分享讨论一下。&br&先说结论：大数据的终极核心价值在于“&b&&i&资源优化配置&/i&&/b&”。&br&&br&我觉得排名第一的 &a data-hash=&29a386cc4b62dd3a95af790ba2fcf1cb& href=&//www.zhihu.com/people/29a386cc4b62dd3a95af790ba2fcf1cb& class=&member_mention& data-tip=&p$b$29a386cc4b62dd3a95af790ba2fcf1cb& data-hovercard=&p$b$29a386cc4b62dd3a95af790ba2fcf1cb&&@Han Hsiao&/a& 的答案非常棒，也非常全面，但无论是大数据在农业的应用也好，工业的应用也好，抑或是在金融行业的应用也好，最终都是通过大数据技术来获知事情发展的真相，最终利用这个“真相”来更加合理的配置资源。&br&&br&具体来说，要实现大数据的核心价值，还需要前两个重要的步骤，第一步是通过“&b&众包&/b&”的形式收集海量数据，第二步是通过大数据的技术途径进行“&b&全量数据挖掘&/b&”，最后利用分析结果进行“&b&资源优化配置&/b&”。&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/b73db81d49d6cfd89f4830_b.jpg& data-rawwidth=&729& data-rawheight=&543& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&729& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/b73db81d49d6cfd89f4830_r.jpg&&&/figure&&br&只说概念大家肯定没法直观的理解上面的观点，那就将几个咱们都接触过的例子讲一讲大数据是怎么通过这三步发挥核心价值的？&br&&br&&b&第一步、通过“众包”产生和收集数据&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/b9be9ef2fae349a8f0961c9e_b.jpg& data-rawwidth=&727& data-rawheight=&549& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&727& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/b9be9ef2fae349a8f0961c9e_r.jpg&&&/figure&&br&高德地图、百度地图都有实时路况的功能，但大家有没有想过实时路况的数据是怎么收集的？实际上经过了三个阶段，开始是跟交通口的一些公司合作，获取交通流量监测设备的数据，这个方法缺陷很明显，一个是受制于人，一个是想扩大监测范围就要部署大量设备，费时费力，而且还受法律制约。于是一些专门做路况的公司开始用出租车当浮动车收集数据。但这种办法还是无法覆盖大量的大小路段，随着移动互联网的普及，高德地图的APP能够实时上传大量机动车的速度和位置信息，经过去噪和综合分析，就形成了覆盖率极高的实时路况信息。这就是一个典型的“众包”过程。&br&&br&严谨一点来说，&b&众包指的是一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务，以自由自愿的形式外包给非特定的（而且通常是大型的）大众网络的做法&/b&。&br&&br&大数据的“海量数据”就是由“众包”产生的。广义上，用户的行为数据，各种传感器的数据，也都是“众包”的形式，只要是由过去集中式的产生模式扩散到分布式的模式，都是众包的形式。&br&&br&&b&第二步、通过“全量数据挖掘”获知“真相”&/b&&br&&a class=&video-box& href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.tudou.com/programs/view/Rxg-S-_98K0/& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&& data-name=&阿里巴巴-数据可视化& data-poster=&http://i1.tdimg.com/187/809/384/p.jpg& data-lens-id=&&&
&img class=&thumbnail& src=&http://i1.tdimg.com/187/809/384/p.jpg&&&span class=&content&&
&span class=&title&&阿里巴巴-数据可视化&span class=&z-ico-extern-gray&&&/span&&span class=&z-ico-extern-blue&&&/span&&/span&
&span class=&url&&&span class=&z-ico-video&&&/span&http://www.tudou.com/programs/view/Rxg-S-_98K0/&/span&
&/a&&br&讲第二个特点之前希望大家能看一下上面的视频，通过分析阿里巴巴全年的数据得到的阿里巴巴的世界贸易与全国贸易的趋势。视频中体现的不仅是阿里巴巴集团的运营情况，其实也部分反映了整个中国的经济运行情况。而且这些数据不是通过采样得来的，就是真真切切的“全量数据”。我们再也不用通过“管中窥豹”的形式来推测全局，而是直接通过“上帝视角”来窥视真相。这就是大数据的魅力，我们获得了前所未有的获取真相的能力，而且对于大型互联网公司来说，即使是PB级别的数据分析也是准实时的，我们下一个小时就能够得知上一个小时的全量数据分析结果，这样的能力是前所未有的。&br&&br&&b&第三步 大数据的核心价值——“资源优化配置”&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/a6eb1d08de3d0a059a8ce0_b.jpg& data-rawwidth=&728& data-rawheight=&546& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&728& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/a6eb1d08de3d0a059a8ce0_r.jpg&&&/figure&前段时间，滴滴打车曾通过投票和订单分析的方式得出了北上广深四地的加班大楼排行榜，敝司不幸排名第三，但事实真的是即使加班很晚也很难打到车啊啊！所以滴滴打车更名为“滴滴出行”之后，也抛出了他们伟大的愿景，那就是利用大数据分析实时综合调度“快车”、“专车”、“出租车”、“顺风车”甚至是滴滴巴士的资源，实现全局的交通资源优化。事实也是如此，滴滴的司机们越来越多的需要完成“指派任务”，而不是集中去抢高净值客户。也许对于个别单体来说他们的利益降低了，但全局的资源配置却避免了全局的资源浪费和过度竞争，无疑大大提高了交通资源的使用效率。&br&&br&所以我们说，&b&基于大数据分析的结果，进行资源优化配置，才是大数据应用的落地点和真正价值。&/b&&br&&br&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/d18a0d44b7fdcc3fada3f828bce37e5b_b.jpg& data-rawwidth=&728& data-rawheight=&546& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&728& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/d18a0d44b7fdcc3fada3f828bce37e5b_r.jpg&&&/figure&&br&而“资源优化配置”的价值，又远远超出我们能够想象的层面，在资本寒冬即将来临的大背景下，利用大数据实现资源的高效利用，显得更加重要。广告行业利用DMP、DSP进行广告的精准投放，房地产行业利用大数据分析价值洼地，宜信利用大数据建设征信系统降低坏账率，券商陆续推出大数据基金，全部都是广义的“资源优化配置”的体现。大数据也远远不再停留在学术和“分析现象”的阶段，而是在各行各业实现了落地并发挥着非常非常重要的价值。&br&&br&我是在互联网广告行业从事程序化购买系统建设的，而这个行业也是大数据最先发挥价值的地方。举个最简单的例子来说明大数据在广告资源优化配置上的作用。&br&宝洁集团是我们的客户，而宝洁的产品有非常强的用户性别倾向性，护舒宝的广告就应该投给女性，投给男性就是赤裸裸的浪费。而吉列的目标用户就只是男性。之前保洁集团是怎么做广告的？就是海投品牌广告，不分性别的海投，那这个做法在投放之前就已经确切无疑的知道有一半广告费用时浪费的。但没有办法，因为我们没有大数据技术来发掘用户的性别。&br&&br&而随着DMP（Data Management Platform）技术的不断成熟，越来越多的广告主建立起自己的用户数据中心，可以不断积累客户的各种用户行为，进而判断出用户的性别，再通过DSP（Demand Side Platform）系统定向投放，最终可以为宝洁节省一半的广告预算。&br&&br&上面的例子正是广告资源的优化配置，事实上DMP系统对用户画像的构建精确程度远超人们的想象，精准投放的各类筛选条件也越来越精细。现在微信支持精确到设备的精准投放，也就是未来完全可能实现精确到每个人终端的精准投放，这都依赖于大数据对于用户行为的挖掘，最终实现整个广告行业的效果提升。&br&&br&很多同学可能会说大数据的核心是数据挖掘，是分布式存储，是NLP，是深度学习，但这一切其实只是大数据的技术途径，大数据的终极核心价值就在于“&b&资源优化配置&/b&”。&br&&br&&br&最后欢迎大家关注我的微信公众号「科学投资」：&b&kexuetouzi&/b&&br&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//weixin.qq.com/r/iElXTyzEeHEHrWgs9xya& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&weixin.qq.com/r/iElXTyz&/span&&span class=&invisible&&EeHEHrWgs9xya&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& (二维码自动识别)&/p&
正好刚做过相关的报告，就把报告内容跟大家分享讨论一下。 先说结论：大数据的终极核心价值在于“资源优化配置”。 我觉得排名第一的
的答案非常棒，也非常全面，但无论是大数据在农业的应用也好，工业的应用也好，抑或是在金融行业的应用也好，…
&p&日更新了两张图，修改一些拼写错误。&/p&&p&-&/p&&p&下面是一些长篇的讨论，这里我把大数据的核心价值理解为&b&核心商业价值。&/b&&/p&&br&&blockquote&&b&“很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。”——马云卸任演讲&/b&&/blockquote&&br&&p&本文尝试从三大产业的角度将大数据的核心商业价值分类讨论。&/p&&p&首先例举一些大数据的典型应用，然后解释大数据的定义，最后总结大数据的价值。&br&&/p&&br&&p&我们知道：&/p&&ol&&li&第一次工业革命以煤炭为基础，蒸汽机和印刷术为标志，&br&&/li&&li&第二次工业革命以石油为基础，内燃机和电信技术为标志，&br&&/li&&li&第三次工业革命以核能基础，互联网技术为标志，&br&&/li&&li&第四次工业革命以可再生能源为基础，&u&_________&/u&为标志。&br&&/li&&/ol&&p&空白处你会填上什么？欢迎大家讨论。但是目前可以预测的是，&u&&b&数据和内容作为互联网的核心&/b&&/u&，不论是传统行业还是新型行业，谁率先与互联网融合成功，能够从大数据的金矿中发现暗藏的规律，就能够抢占先机，成为技术改革的标志。&/p&&br&&br&&p&&b&一、大数据的应用&/b&&/p&&p&&b&大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：&/b&&/p&&ol&&li&客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。&br&&/li&&li&模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。&br&&/li&&li&加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。&br&&/li&&li&降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。&/li&&/ol&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/071eb45b3fcd9fb49b26f523_b.jpg& data-rawwidth=&613& data-rawheight=&552& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&613& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/071eb45b3fcd9fb49b26f523_r.jpg&&&/figure&&ul&&li&Mckinsey列出了各个行业利用大数据价值的难易度以及发展潜力。《Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity》&br&&/li&&/ul&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/a766c1075de3_b.jpg& data-rawwidth=&613& data-rawheight=&532& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&613& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/a766c1075de3_r.jpg&&&/figure&&ul&&li&各种Data之间的关系图，注意&b&Open Data&/b&是完全包含了&b&Open government data（政府开放数据）&/b&&/li&&/ul&&br&&br&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/82d8a3d8b702c34fced0d2c8e9921049_b.jpg& data-rawwidth=&727& data-rawheight=&586& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&727& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/82d8a3d8b702c34fced0d2c8e9921049_r.jpg&&&/figure&&br&&ul&&li&Mckinsey也列出了&b&Open Data&/b&时代里七大行业潜在的经济价值，自上而下分别是&b&教育，运输，消费品、电力、石油与天然气、医疗护理、&b&消费&/b&金融&/b&。（感谢知友&b&安阳&/b&提供的补充链接资料）&br&&/li&&/ul&&br&&br&&b&大数据的类型大致可分为三类：&/b&&br&&ol&&li&传统企业数据（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。&/li&&li&机器和传感器数据（Machine-generated /sensor data）：包括呼叫记录（Call Detail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。&/li&&li&社交数据（Social data）：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。&/li&&/ol&&br&&p&从理论上来看：&u&所有产业都会从大数据的发展中受益&/u&。但由于数据缺乏以及从业人员本身的原因，第一、第二产业的发展速度相对于第三产业来说会迟缓一些。&/p&&br&&p&1985年，我国国家统计局明确地把我国产业划分为三大产业：&/p&&ol&&li&农业（包括林业、牧业、渔业等）定为第一产业。&br&&/li&&li&工业（包括采掘业、制造业、自来水、电力、蒸汽、煤气）和建筑业定为第二产业。&br&&/li&&li&把第一、二产业以外的各行业定为第三产业。&br&&/li&&/ol&&br&&b&第三产业&/b&即除第一、第二产业以外的向全社会提供各种各样劳务的服务性行业，&b&主要是服务业&/b&。其中第三产业可具体分为两大部门：一是流通部门；二是服务部门。再细分又可分为四个层次：&br&&ol&&li&第一层次，流通部门。包括交通运输行业、邮电通讯行业、物资供销和仓储行业。&br&&/li&&li&第二层次，为生产和生活服务的部门。包括金融业、商业饮食业、保险业、地质普查业、房地产业、公用事业、技术服务业和生活服务修理业务；&br&&/li&&li&第三层次，为提高科学文化水平和居民素质服务的部门。包括教育文化、广播电视事业、科学研究事业、卫生、体育和社会福利事业；&br&&/li&&li&第四层次，为社会公共需要服务的部门。包括国家机关、党政机关、社会团体、以及军队和警察公安司法机关等。&br&&/li&&/ol&&br&&p&我们可以看出，由于某些客观原因，相对于第一产业和第二产业来说，第三产业凭借自身的优势，大多汇聚了当前最海量的数据以及大批的科研中坚力量。接下来让我们看一些典型例子，当前新形势下与三大产业密切相关的大数据应用。&/p&&br&&p&&b&(1).第一产业&/b&&/p&&ul&&li&&b&孟山都（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.monsanto.com/pages/default.aspx& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Monsanto | A Sustainable Agriculture Company&/a&），农业&/b&&br&&/li&&/ul&孟山都是一家美国的跨国农业生物技术公司，其生产的旗舰产品抗农达，即年年春（Roundup）是全球知名的嘉磷塞除草剂，长期占据市场第一个位置。该公司目前也是基因改造（GE）种子的领先生产商，占据了多种农作物种子70%–100%的市场份额，而在美国本土，更占有整个市场的90%。已经统治了生物工程种子业务超过十年。&br&&br&孟山都首先发起“Green Data Revolution”运动，建立农业数据联盟(Open Ag Data Alliance)来统一数据标准，让农民不用懂“高科技”也能享受大数据的成果。典型的应用如农场设备制造商John Deere与DuPont Pioneer当前联合提供“决策服务(Decision Services)”，农民只需在驾驶室里拿出平板电脑，收集种子监视器传来的数据，然后将其上传给服务器，最终服务器返回化肥的配方到农场拖拉机上。&br&&br&&ul&&li&&b&天气意外保险公司（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.climate.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Climate Corporation&/a&），农业&/b&&/li&&/ul&The Climate Corporation为农民提供Total Weather Insurance (TWI)——涵盖全年各季节的天气保险项目。利用公司特有的数据采集与分析平台，每天从250万个采集点获取天气数据，并结合大量的天气模拟、海量的植物根部构造和土质分析等信息对意外天气风险做出综合判断，然后向农民提供农作物保险。前不久从Google Ventures、Founders Fund等多家公司获得超过5000万美元的风险投资。 2013年被孟山都收购。&br&&br&&ul&&li&&b&土壤抽样分析服务商（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//solum.ag/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Solum, Inc&/a&）&/b&&b&，农业&/b&&br&&/li&&/ul&Solum目标是实现高效、精准的土壤抽样分析，以帮助种植者在正确的时间、正确的地点进行精确施肥。农户既可以通过公司开发的No Wait Nitrate系统在田间进行分析即时获取数据；也可以把土壤样本寄给该公司的实验室进行分析。2012年获得Andreessen Horowitz 领投的1700万美元投资后，已累计融资近2000万美元。&br&&br&了解更多：&br&&a href=&http://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&大数据对于农业的发展会带来什么影响？或具体到对农场经营会有什么启示或者带来什么样的变化?&/a&&br&&br&&b&(2).第二产业&/b&&br&2013年9月，工业和信息化部发布了《关于印发信息化和工业化深度融合专项行动计划（年）》的通知。明确提出推动&b&物联网&/b&在工业领域的集成创新和应用：&br&&blockquote&实施物联网发展专项，在重点行业组织开展试点示范，以传感器和传感器网络、RFID、&b&工业大数据&/b&的应用为切入点，重点支持生产过程控制、生产环境检测、制造供应链跟踪、远程诊断管理等物联网应用，促进经济效益提升、安全生产和节能减排。&/blockquote&&br&大数据的业务多是数据驱动型，具有&b&数据量大、种类多、实时性高&/b&的特点。工业企业对数据的记录以往看来主要分为两种方法：传统的纸笔和Excel电子表格记录。这些操作起来看似简单的数据管理方式为企业生产及质量监控埋下了巨大的隐患，也让数据挖掘无从谈起。&br&&br&随着信息化与工业化的融合发展，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节。例如Sensor、RFID、Barcode、物联网等技术已经在企业中得到初步应用，工业大数据也开始逐渐得到积累。企业中生产线高速运转时机器所产生的数据量不亚于计算机数据，而且数据类型多是非结构化数据，对数据的实时性要求也更高。因此工业大数据所面临的问题和挑战很多，所以通用电气公司（General Electric）的副总裁兼全球技术总监William Ruh认为相对于工业大数据来说，工业互联网（Industrial Internet）才是当前急需的，因为大数据本身并没有让信息的提取更加智能，业务比数据本身更加重要。他举了一个核磁共振成像扫描的例子：&br&&blockquote&&p&Here’s an example. An MRI scan is the best way to see inside the human body. While effective in helping to diagnose multiple sclerosis, brain tumors, torn ligaments and strokes, the data produced by an MRI machine is disconnected from the person that needs it the most.&/p&&p&At a very simplistic level, there are many individuals working as a team to make the scan happen. A nurse administers medications or contrast agents that may be an MRI technologist
and a radiologist identifies the imaging sequences to be used and interprets the images. This information is then given to the nurse, who then passes it to the primary doctor to review and take action accordingly. This is Big Data, but it is not making information more intelligent.&/p&&/blockquote&&br&又如在工业中，压力、温度等数据的特点是需要语境才能理解的。燃气轮机排气装置上的温度读数与一台机车的内部温度是完全不同的。燃气轮机改善热敷需要使用非常复杂的算法运行模型。在笔记本电脑上，一个典型的查询要获得答案一般需要三个星期。在基于大数据的分布式系统上发布同样的查询执行一种计算只需要不到一秒钟。&br&&br&&ul&&li&&b&第三方认证机构（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.tuev-nord-group.com/en& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&T?V NORD GROUP&/a&），工业&/b&&br&&/li&&/ul&德国汉德技术监督服务有限公司的前身是德国锅炉检验协会（简称T?V）早在1869年，德国锅炉检验协会就承担了德国国内所有锅炉运行安全的检验工作，保证了锅炉生产的安全。渐渐的，德国锅炉检验协会取得了德国政府的授权，开展对其他产品的检验工作，从采矿，电力系统开始，到压力容器，机动车辆，医疗设备，环境保护，宇航工业，医疗产品等等，现在的德国汉德技术监督服务有限公司已经成为了许许多多产品的安全代号。主要体系认证包括企业质量管理体系，生产环境体系，生产碳排放方案等。T?V当前从建筑绿色标准体系方面提出了对于大数据能源管理的探索，以微软新总部，蒂森克虏伯电梯总部为例，在整个项目实施中引入大数据能源管理，在建筑的设计规划阶段、施工阶段、运营阶段等多个阶段通过数据化的能源管理系统，实现建筑的低碳、绿色、智能。&br&&br&&ul&&li&&b&工业自动化软件商（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//software.invensys.com/wonderware/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Wonderware &/a&），工业&/b&&br&&/li&&/ul&Wonderware作为系统软件涉及的专业企业，对于大数据的计算和运用是从比较“IT”的角度出发的。Wonderware 的实时数据管理软件能够提供一个工厂所需要的从建立到报废的所有实时数据。目前已经退出移动版本，工程总监在手机上就能够随时随地监控设备的运行状况。目前全球超过三分之一的工厂应用Wonderware公司的软件解决方案。&br&&br&了解更多：&br&&a href=&http://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&大数据在电力行业的应用前景有哪些？&/a&&br&&br&&p&&b&(3).第三产业&/b&&/p&&p&这一个部分的内容比较多。这里只提出一些典型的应用例子，欢迎补充。&/p&&ul&&li&&b&健康与医疗：&/b&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.fitbit.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Fitbit(R) Official Site: Flex, One and Zip Wireless Activity and Sleep Trackers&/a&的健身腕带可以收集有关我们走路或者慢跑的数据，例如行走步数、卡路里消耗、睡眠时长等数据与健康记录来改善我们的健康状况；&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.earlysense.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Early Detection of Patient Deterioration&/a&等公司正在开发床垫监测传感器，自动监测和记录心脏速率、呼吸速率、运动和睡眠活动。该传感器收集的数据以无线方式被发送到智能手机和平板电脑进行进一步分析；美国公共卫生协会（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.apha.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&APHA: American Public Health Association&/a&）开发&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//flunearyou.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Flu Near You&/a&用来的症状，通过大数据分析生成报告显示用户所在地区的流感活动。&/li&&/ul&&br&&ul&&li&&b&视频：&/b&互联网电视能够追踪你正在看的内容，看了多长时间，甚至能够识别多少人坐在电视机前，来确定这个频道的流行度。&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.netflix.com/global& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Netflix &/a&美国国内规模最大的商业视频流供应商，收集的数据包括用户在看什么、喜欢在什么时段观看、在哪里观看以及使用哪些设备观看等。甚至记录用户在哪视频的哪个时间点后退、快进或者暂停，乃至看到哪里直接将视频关掉等信息。典型的应用是Netflix公司利用数据说服BBC重新翻拍了电视连结剧《纸牌屋》，而且成功的挖掘出演员Kevin Spacey和导演David Fincher的支持者与原剧集粉丝的关联性，确定新剧拍摄的最佳人选。&/li&&/ul&&blockquote&When the program, a remake of a BBC miniseries, was up for purchase in 2011 with David Fincher and Kevin Spacey attached, the folks at Netflix simply looked at their massive stash of data. Subscribers who watched the original series, they found, were also likely to watch movies directed by David Fincher and enjoy ones that starred Kevin Spacey. Considering the material and the players involved, the company was sure that an audience was out there.&br&&/blockquote&&br&&ul&&li&&b&交通：&/b&《&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//baike.baidu.com/link%3Furl%3DfdEi893ipQGIeDH6VLVuCWW6jTCe5CTDbPiUFjT2BQ_Ti8LacAgNY_qAahU9zcgTrHpYbrumJw1lLSuoyEuBVq& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&车来了&/a&》通过分析公交车上GPS定位系统每天的位置和时间数据，结合时刻表预测出每一辆公交车的到站时间；WNYC开发的&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//project.wnyc.org/transit-time/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Transit Time NYC&/a&通过开源行程平台（Github：&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/opentripplanner/OpenTripPlanner/wiki& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&OpenTripPlanner&/a&和&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.mta.info/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MTA &/a&）获取的数据将纽约市划分成2930个六边形，模拟出从每一个六边形中点到边缘的时间（地铁和步行，时间是上午九点），最终建模出4290985条虚拟线路。用户只需点击地图或者输入地址就能知道地铁到达每个位置的时间；实时交通数据采集商&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.inrixtraffic.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&INRIX-Traffic&/a&的口号是（永不迟到！^^），通过记录每位用户在行驶过程中的实时数据例如行驶车速，所在位置等信息并进行数据汇总分析，而后计算出最佳线路，让用户能够避开拥堵。&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/6adbebaa3fdcf3668abb7_b.jpg& data-rawwidth=&841& data-rawheight=&529& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&841& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/6adbebaa3fdcf3668abb7_r.jpg&&&/figure&&br&&ul&&li&&b&电子商务：&/b&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.decide.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Decide&/a& 是一家预测商品价格并为消费者提出购买时间建议的创业公司，通过抓取亚马逊、百思买、新蛋及全球各大网站上数以十亿计的数据进行分析，最终整合在一个页面中方便消费者对比查看，并且能够预测产品的价格趋势，帮助用户确定商品的最好购买时机。已经于2013年被 eBay收购。&/li&&/ul&&br&&ul&&li&&b&政治：&/b&奥巴马在总统竞选中使用大数据分析来收集选民的数据，让他可以专注于对他最感兴趣的选民，谷歌执行董事长Eric Schmidt当时向奥巴马的大数据分析团队投资数百万美元并聚拢核心成员成立了&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.civisanalytics.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Civis Analytics&/a&咨询公司，该公司将会将在奥巴马连任竞选中所获得的经验应用到商业和非营利行业中。（了解更多可以看看MIT technology的文章&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.technologyreview.com/featuredstory/509026/how-obamas-team-used-big-data-to-rally-voters/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Definitive Story of How President Obama Mined Voter Data to Win A Second Term&/a&）&/li&&/ul&&br&&ul&&li&&b&金融：&/b&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.zestfinance.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ZestFinance | Big Data Underwriting&/a& 是由是Google的前任 CIO，Douglas Merrill创立金融数据分析服务提供商，使用机器学习算法和大数据为放款者提供承保模式，旨在为那些个人信用不良或者不满足传统银行贷款资格的个人提供服务。公司使用分析模型对每位信贷申请人的上万条原始信息数据进行分析，只需几秒时间便可以得出超过十万个行为指标。目前违约率比行业平均水平低 60%左右。另外一个不得不提到的是风险管理先驱者&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.fico.com/en/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&FICO | Predictive Analytics, Big Data Analytics and FICO Credit Scores&/a&，通过大数据分析为银行和信用卡发卡机构、保险、医疗保健、政府和零售行业提供服务。FICO 信用分计算的基本思想是：把借款人过去的信用历史资料与数据库中的全体借款人的信用习惯相比较，检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支、甚至申请破产等各种陷入财务困境的借款人的发展趋势是否相似。FICO 已经为三分之二的世界 100 强银行提供服务，提高了客户忠诚度和盈利率、减少欺诈损失、管理信贷风险、满足监管与竞争要求并快速获取市场份额。想了解更多的企业可以看看附录中《经济学人》的文章《&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.economist.com/node/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Big data: Crunching the numbers&/a&》。&/li&&/ul&&br&&ul&&li&&b&电信：&/b&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.t-mobile.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&& 美国T-mobiles&/a&采用&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.informatica.com/cn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Informatica - The Data Integration Company&/a&平台开展大数据工作，通过集成数据综合分析客户流失的原因，根据分析结果优化网络布局为客户提供了更好的体验，在一个季度内将流失率减半；韩国&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.sktelecom.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&& SK telecom&/a&新成立一家公司&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.skplanet.com/eng/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&SK Planet&/a&，通过大数据分析用户的使用行为，在用户做出决定之前推出符合用户兴趣的业务防止用户流失。美国&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.att.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&AT&T
&/a&公司将记录用户在Wifi网络中的地理位置、网络浏览历史记录以及使用的应用等数据销售给广告客户。比如当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券。英国&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.bt.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&BT - Broadband&/a&公司发布了新的安全数据分析服务Assure Analytics—&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.btplc.com/news/Articles/Showarticle.cfm%3FArticleID%3DB91E1CD4-DF52-4B65-AA5DA& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&BT news releases&/a&，帮助企业收集、管理和评估大数据集，将这些数据通过可视化的方式呈现给企业，帮助企业改进决策。 &/li&&/ul&&br&一般来说盈利性质的商业公司和企业都不会轻易泄露自己的数据、建模方法和分析过程，所以还有很多大家不知道的神秘应用潜伏在黑暗里，如同《三体》中的”黑暗森林法则“。&br&&blockquote&宇宙就是一座黑暗森林，每个文明都是带枪的猎人，像幽灵般潜行于林间，轻轻拨开挡路的树枝，竭力不让脚步发出一点儿声音，连呼吸都必须小心翼翼：他必须小心，因为林中到处都有与他一样潜行的猎人，如果他发现了别的生命，能做的只有一件事：开枪消灭之。在这片森林中，他人就是地狱，就是永恒的威胁，任何暴露自己存在的生命都将很快被消灭，这就是宇宙文明的图景，这就是对费米悖论的解释。&/blockquote&&br&&p&&b&二、大数据的定义&/b&&/p&&p&大数据(Big Data)是指“&b&无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合&/b&。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。&/p&&br&&ol&&li&&b&数据体量巨大(Volume)。&/b&截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。&br&&/li&&li&&b&数据类型繁多(Variety)。&/b&相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。&br&&/li&&li&&b&价值密度低(Value)。&/b&价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。&br&&/li&&li&&b&处理速度快(Velocity)。&/b&大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。&br&&/li&&/ol&&br&&p&看看专家们怎么说。&/p&&br&&ul&&li&&b&舍恩伯格，&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//book.douban.com/subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&大数据时代 (豆瓣)&/a&&/b&&br&&/li&&/ul&不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。 &br&&br&&ul&&li&&b&埃里克·西格尔，&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//book.douban.com/subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&大数据预测 (豆瓣)&/a&&/b&&/li&&/ul&大数据时代下的核心，预测分析已在商业和社会中得到广泛应用。随着越来越多的数据被记录和整理，未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术。&br&&br&&ul&&li&&b&城田真琴，&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//book.douban.com/subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&大数据的冲击 (豆瓣)&/a&&/b&&/li&&/ul&&p&从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。 它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。&/p&&br&&br&&p&&b&三&/b&&b&、大数据的价值&/b&&/p&了解了大数据的典型应用，理解了大数据的定义。这时相信在每个人的心中，关于大数据的价值都有了自己的答案。&br&&br&&p&2010年《Science》上刊登了一篇文章指出，虽然人们的出行的模式有很大不同，但我们大多数人同样是可以预测的。这意味着我们能够根据个体之前的行为轨迹预测他或者她未来行踪的可能性，即93%的人类行为可预测。&/p&&blockquote&&p&&strong&Limits of Predictability in Human Mobility&/strong&&/p&&p&A range of applications, from predicting the spread of human and electronic viruses to city planning and resource management in mobile communications, depend on our ability to foresee the whereabouts and mobility of individuals, raising a fundamental question: To what degree is human behavior predictable? Here we explore the limits of predictability in human dynamics by studying the mobility patterns of anonymized mobile phone users. By measuring the entropy of each individual’s trajectory, we find a 93% potential predictability in user mobility across the whole user base. Despite the significant differences in the travel patterns, we find a remarkable lack of variability in predictability, which is largely independent of the distance users cover on a regular basis.&/p&&/blockquote&&br&而&b&大数定理&/b&告诉我们，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它概率。“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下，往往呈现几乎必然的统计特性。&br&&blockquote&举个例子，我们向上抛一枚硬币，硬币落下后哪一面朝上本来是偶然的，但当我们上抛硬币的次数足够多后，达到上万次甚至几十万几百万次以后，我们就会发现，硬币每一面向上的次数约占总次数的二分之一。偶然中包含着某种必然。&br&&/blockquote&&br&随着计算机的处理能力的日益强大，&b&你能获得的数据量越大，你能挖掘到的价值就越多。&/b&&br&&br&&br&实验的不断反复、大数据的日渐积累让人类发现规律，预测未来不再是科幻电影里的读心术。&br&&br&&ul&&li&如果银行能及时地了解风险，我们的经济将更加强大。&br&&/li&&li&如果政府能够降低欺诈开支，我们的税收将更加合理。&br&&/li&&li&如果医院能够更早发现疾病，我们的身体将更加健康。&br&&/li&&li&如果电信公司能够降低成本，我们的话费将更加便宜。&/li&&li&如果交通动态天气能够掌握，我们的出行将更加方便。&/li&&li&如果商场能够动态调整库存，我们的商品将更加实惠。&/li&&/ul&&br&最终，我们都将从大数据分析中获益。&br&&br&&b&四、结束语。&/b&&br&&br&Here's the thing about the future.关于未来有一个重要的特征 &br&Every time you look at it,每一次你看到了未来 &br&it changes because you looked at it.它会跟着发生改变 因为你看到了它 &br&And that changes everything else.然后其它事也跟着一起改变了 &br&&br&&b&数据本身不产生价值，如何分析和利用大数据对业务产生帮助才是关键。&/b&&br&&br&&b&祝每一个DMer都挖掘到金矿和快乐：）&/b&&br&&br&&br&&b&参考文献：&/b&&br&&i&[1].&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.forbeschina.com/review/9336_all.shtml& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&什么是大数据时代的思维？&/a&《大数据时代》作者维克托迈尔舍恩伯格的演讲&/i&&br&&i&[2].&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.greenpeace.org/international/en/news/features/monsanto_movie080307/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&New movie damns Monsanto's deadly sins&/a&&/i&&br&&i&[3].&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.foxnews.com/us//american-farmers-confront-big-data-revolution/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&American farmers confront 'big data' revolution&/a&&/i&&br&&i&[4].&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.forbes.com/sites/ciocentral//the-industrial-internet-even-bigger-than-big-data/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Industrial Internet: Even Bigger Than Big Data&/a&&/i&&br&&i&[5].&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.miit.gov.cn/n11783.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《信息化和工业化深度融合专项行动计划（年）》印发&/a&&/i&&br&&i&[6].&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.mckinsey.com/insights/business_technology/big_data_the_next_frontier_for_innovation& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity&/a&&/i&&br&&i&[7].&/i&&i&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.economist.com/node/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Big data: Crunching the numbers&/a&&/i&&br&&i&[8].&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.audit.gov.cn/n96/3272591.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&audit.gov.cn &/a&&/i&&br&&i&[9].&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.intel.cn/content/www/cn/zh/big-data/china-financial-industry-bigdata-application-market-research-wp.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中国金融行业大数据应用市场研究白皮书&/a&&/i&&br&&i&[10].&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.fastcodesign.com/1671893/the-secret-sauce-behind-netflixs-hit-house-of-cards-big-data& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Secret Sauce Behind Netflix's Hit, &House Of Cards&: Big Data&/a&&/i&&br&&i&[11]. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.mckinsey.com/insights/business_technology/open_data_unlocking_innovation_and_performance_with_liquid_information& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Open data: Unlocking innovation and performance with liquid information&/a&&br&-&/i&&br&&br&-----------2017年1月更新-----&br&&br&&b&欢迎关注我存储知识的地方：&/b&&b&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/foresee& class=&internal&&预见未来——Han Hsiao的知乎专栏Foresee&/a&&/b&&br&&br&-
日更新了两张图，修改一些拼写错误。-下面是一些长篇的讨论，这里我把大数据的核心价值理解为核心商业价值。 “很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。”——马云卸任演讲 本文尝试…
&p& 一套较为完整的互联网金融产品风控体系需要包括贷前审批、授信，贷中跟踪、监控，贷后失联修复、不良催收，是一个极为复杂的过程，每一个流程都会影响整体的风控质量。鉴于目前的最高票答案已经对整个流程进行了较为全面的梳理。因此，&u&本回答将会将重点放在“大数据“上&/u&。&/p&&p&目前互联网金融产品拥有的数据源主要可分为以下几类：&/p&&p&a) 身份信息：姓名，身份证号，手机号，银行卡号 , 地址，婚姻，学历等&/p&&p&b) 信用信息：历史贷款申请信息，还款记录，逾期记录等&/p&&p&c) 社交信息：通讯录信息，社交平台数据等 &/p&&p&d) 消费信息：银行卡消费水平，消费能力，高风险行为等 &/p&&p&e) 行为信息：手机使用状况、出行记录、电商平台交易数据等&/p&&p&f) 合作机构数据：黑名单、白名单客户等&/p&&p&上述数据源的数据加上申请者提供的数据，就可以组成一个与该申请者相关的巨大的数据集合。利用这个数据集合就可以建立风控体系对用户的欺诈风险、还款意愿、还款能力等进行有效判别。以现金贷为例，我们可以把常见的现金贷大数据风控规则归类如下：&/p&&p&（1） 勾稽比对&/p&&p&勾稽比对是会计行业的一个常用术语，在风控中主要指利用多维度数据进行逻辑对应关系检验的方法，举例来看：假设用户填写的“收入水平”为变量A，“工作地点”为变量B，申请时IP地址的“所处区域”为变量C。从A+B的维度来看，倘若用户填写的A月收入有数万元，B却显示在某个偏远山区的修车厂工作，我们或许应该怀疑用户隐瞒收入。若从B+C的维度来看，倘若B变量显示用户工作地点在北京，C却显示申请时IP地址在云南，或者频繁更换IP地址去申请，我们或许应该考虑金融欺诈的风险。若结合A+B+C的维度来看，若B变量显示客户在北京国贸工作，A变量显示月入10000元，IP地址、申请地点都在北京，通过三个变量数据的交叉验证，可以初步推断申请人是常住北京的中等收入白领。倘若再增加更多变量例如填写手机号码常用通话地点等，就能从更多的角度验证出数据的可靠性。&/p&&p&（2） 交叉检验&/p&&p&交叉检验与勾稽比对有细微差别，但两者都是利用多维度数据对用户真实性和可靠性进行验证的方法，这里只简单举个例子，例如申请人提供了工作单位地址，但用外部数据验证结果显示该单位不再这个地址，那该用户可能存在欺诈风险。&/p&&p&（3） 强特征筛选&/p&&p&有一些变量在风控的考量中占有较大的权重，例如多头借贷次数，该次数较高意味着用户存在严重的多头借贷情况严重，有较高的违约风险。拿前海征信常贷客产品验证结果举例，命中常贷客客户信贷逾期风险是普通客户的3 ~ 4 倍。其它较常见的强特征变量还有关注机构（催收机构等）通话，工作日夜间通话等。&/p&&p&（4） 风险关系&/p&&p&风险关系主要验证与申请人相关联个体的信息。例如，该申请者通讯录中是否存在较多被列入黑名单的联系人，该申请人的生情电话或IP是否曾被另外的申请者使用过等。&/p&&p&（5） 用户的行为数据&/p&&p&用户的行为数据也可以很好地用以鉴别金融欺诈。例如通过运营数据统计显示，在凌晨3点左右申请贷款的用户的信用风险更高，这可能因为很多欺诈者对智能信贷不熟悉，错误地以为凌晨无信贷员审批，防御薄弱的突破口；此外，申请时多次修改填写资料的用户可能存在信息造假，因为普通人通常不会频繁记错自己的私人信息。这些独特的用户行为数据一定程度上也能甄别风险，反应用户信用。&/p&&p&互联网金融发展到今天已经衍生出了许多具有不同特点的产品（例如额度、期限、场景、客户群等）。因此互联网金融产品风控体系在搭建过程中需要注意与其所面向的产品的特点相适。&/p&
一套较为完整的互联网金融产品风控体系需要包括贷前审批、授信，贷中跟踪、监控，贷后失联修复、不良催收，是一个极为复杂的过程，每一个流程都会影响整体的风控质量。鉴于目前的最高票答案已经对整个流程进行了较为全面的梳理。因此，本回答将会将重点放在…
重点要理解中国现代化支付系统（CNAPS）体系、银联清算体系，然后才能理解其差异。&br&&br&&b&1、中国支付清算体系&/b&&br&先看一下《中国支付清算系统总体架构图》。&br&&br&&figure&&img data-rawheight=&449& data-rawwidth=&600& src=&https://pic4.zhimg.com/50/17bb589a662d11fcfe65_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/17bb589a662d11fcfe65_r.jpg&&&/figure&&br&备注，图中“中央银行支付清算系统”部分是一代的，二代增加了网上支付跨行清算系统（超级网银）。&br&&br&从这张图可以看出来：&br&CNAPS 2代（中国现代化支付系统二代）主要包括：&br&&b&a、中央银行支付清算系统：&/b&大额实时支付系统、小额批量支付系统、同城票据清算系统、境内外币支付系统、全国支票影像交换系统、网上支付跨行清算系统（超级网银）&br&&b&&br&b、第三方服务组织支付清算系统：&/b&银行卡跨行支付系统（中国银联银行卡跨行交易系统）、集中代收付中心业务处理系统、城市商业银行汇票业务处理系统、农信银资金结算中心业务处理系统、其他第三方支付组织业务处理系统。&br&&b&c、银行业金融机构行内支付系统&/b&&br&&b&d、金融市场支付清算系统&/b&&br&&br&而中国银联银行卡跨行支付系统本身只局限于银行卡跨行支付清算上。&br&因此可以说：中国银联银行卡跨行支付系统（CUPS）只是中国现代化支付系统（CNAPS）的一个子系统。&br&&br&&b&中国现代化支付系统的主要参与者&/b&&br&&b&a、直接参与者&/b&：&br&人民银行地市以上中心支行（库）、在人民银行开设清算账户的银行和非银行金融机构&br&与城市处理中心CCPC直接连接&b&&br&&br&b、间接参与者&/b&：&br&人民银行县（市）支行（库）、未在人民银行开设清算账户而委托直接参与者办理资金清算的银行和经人民银行批准经营支付结算业务的非银行金融机构。&br&不与城市处理中心直接连接，其支付业务提交给其清算资金的直接参与者，由该直接参与者提交支付系统处理。&br&间接参与者的典型例子是第三方支付公司。&br&&br&&b&c、特许参与者：&/b&&br&经中国人民银行批准通过支付系统办理特定业务的机构。&br&在人民银行当地分支行开设特许账户，与当地城市处理中心连接&br&&b&特许参与者的典型代表为银联&br&&br&2、银联清算体系&/b&&br&&figure&&img data-rawheight=&268& data-rawwidth=&659& src=&https://pic1.zhimg.com/50/3aa9b2e5df91a9df24304fbbf61eba81_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&659& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/3aa9b2e5df91a9df24304fbbf61eba81_r.jpg&&&/figure&&br&&b&2.1、银联清算方式&/b&&br&银联的支付清算包括跨行清算和收单清算。&br&跨行清算是针对收单机构和发卡机构的清算。&br&收单清算是代替收单机构针对商户和收单专业化服务机构的清算。&br&&br&&b&2.2、银联清算的环节&/b&&br&银联的支付清算包括淸分和资金划拨两个重要环节。&br&&br&淸分是指对交易日志中记录的成功交易，逐笔计算交易本金及交易费用（手续费、分润等），然后按清算对象汇总轧差形成应收或应付金额。简言之，就是搞清楚今天应该向谁要多少钱？应该给谁多少钱？&br&&br&资金划拨是指通过特定的渠道和方式，完成应收应付资金的转移。简言之，就是明确通过何种渠道，拿回应收款、付出应付款。&br&&br&其中：清分是在银联清算系统内部完成的。而资金划拨是银联通过央行的大小额支付清算系统或同城票据交换系统完成的。&br&&br&&b&3、银联清算系统与央行大小额支付清算系统的关系&/b&&br&无论是跨行清算还是收单清算，银联都是作为一个特许参与者，加入大小额支付清算系统，完成银行卡交换业务的资金划拨。&br&银联通过大额支付系统，实现与境内成员机构清算账户之间的双向资金转移，此部分对应银联清算方式的跨行清算。&br&银联通过小额支付系统和当地的票据交换系统，实现与境内第三方机构和商户之间的单向资金转移，此部分对应银联清算方式的收单清算。&br&在大额支付清算系统中，银联享有比商业银行更大的特权，因为银联可以借记或贷记对方的账户，商业银行只能贷记对方的账户。在大额支付清算系统中还享有借记特权的只有国债登记公司，而且其借记操作还需有国债作抵押。&br&&br&&b&4、从资金流及信息流角度看银联清算业务&br&&/b&为更好理解银联清算系统与央行大小额支付系统的关系，这里从资金流及信息流角度看一下银联清算业务。&br&&br&&b&4.1、清算账户
VS. 结算账户&/b&&br&银联境内清算的清算账户均开立在人民银行，跨境业务的清算账户开立在代理清算银行（中行和汇丰）。&br&境内成员机构的清算账户均开立在人民银行。银行一般在人民银行开立有准备金账户和备付金账户，一般使用其备付金账户用于和银联的清算。&br&境内商户和第三方机构的结算账户均开立在商业银行。&br&&br&&b&4.2、银行卡收单（银联直连）资金流及信息流&/b&&br&就不画图了，凑合看。&br&&br&1）、用户在收单机构或收单行的POS机上刷卡消费。（信息流）&br&2）、收单机构或收单行将消费报文发送给银联。（信息流）&br&3）、银联交易系统记录交易数据，将消费报文给发卡行。（信息流）&br&4）、发卡行从消费者卡中实时扣费，完成实时结算，并回复报文给银联。（资金流）&br&5）、银联更新交易数据，回复报文给收单机构或收单行。（信息流）&br&6）、银联在其清算系统完成清分。（信息流）&br&7）、银联通过大额支付系统，完成收单行与发卡行清算账户的资金划拨（跨行清算）（资金流）。&br&8）、银联通过小额支付系统或当地票据交换系统，完成第三方收单机构和商户结算账户的资金划拨（收单清算）（资金流）。&b&&br&&br&从此处可以看出：&br&&/b&即便在大额支付系统和小额支付关闭情况下（例如春节升级），并不影响用户通过POS及或ATM（支持跨行）的跨行刷卡交易（只涉及信息流流转）。涉及实际资金流转的资金划拨过程是可以延迟进行。&br&&br&但假如是通过银行网银跨行转账，由于需要通过央行的大额、小额支付或网上支付跨行清算系统，在央行系统升级的情况下是无法进行的。&br&&br&这也是 &a class=&internal& href=&http://www.zhihu.com/question/&&为什么人行跨行支付 (CNAPS) 放假需要停运，银联 ATM 跨行转账不受影响？ - 中国银联&/a&&br&&b&&br&&br&参考资料&/b&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//wenku.baidu.com/view/5e2bec3d5bb7599.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&银联清算业务基础知识介绍&/a&
重点要理解中国现代化支付系统（CNAPS）体系、银联清算体系，然后才能理解其差异。 1、中国支付清算体系 先看一下《中国支付清算系统总体架构图》。 备注，图中“中央银行支付清算系统”部分是一代的，二代增加了网上支付跨行清算系统（超级网银）。 从这张…
&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-a8ddbbe9102ccb174fb157a_b.jpg& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&457& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-a8ddbbe9102ccb174fb157a_r.jpg&&&/figure&&p&说起国内的金融类产品，它们在视觉系统上大都选择了&strong&较沉稳、不出挑&/strong&的风格，大家普遍认为，这样的设计能让用户对产品有较高的信任度&strong&。&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-ea1cda9589bfa93ea38b7fca_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&153& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-ea1cda9589bfa93ea38b7fca_r.jpg&&&/figure&&/strong&&/p&&p&&i&国内的金融产品，当属阿里系最具代表性&/i&&/p&&p&然而，一款来自英国的&strong&银行服务应用Monese &/strong&却不走寻常路。去年，Monese 的设计团队对其从头到脚进行了包装，大胆使用了&strong&鲜明的色彩&/strong&和&strong&活泼的动效&/strong&，一时间在twitter、Medium 等社交网站上大受好评，圈粉无数！本来是一个名不见经传的产品，Monese 靠形象升级一跃成为&strong&互联网金融圈“网红”&/strong&，更在几个月后&strong&收获千万美元A 轮融资&/strong&。&/p&&p&关于它的故事，你一定很想知道吧？&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-09ee0f984013eba239b7ac_b.jpg& data-rawwidth=&480& data-rawheight=&250& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-09ee0f984013eba239b7ac_r.jpg&&&/figure&&br&&/p&&br&&br&&h2&&strong&&strong&为什么我们决定重塑品牌？&/strong&&/strong&&/h2&&p&我们的总部位于伦敦，为欧洲地区的海外居民、移民等存在“居住限制”的人提供即时按需的银行账户服务。&/p&&p&Android 版本发布之后，我们用户基数迅速增长；发布iOS 版本是我们的下一步，而这，&strong&正是回顾并改进我们形象的大好时机。&/strong&尽管已有一套识别系统，但我们希望新的品牌形象能&strong&更好地体现我们对客户需求的深层理解&/strong&。&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-e05b53e5156fcf6e84ae5f3b37edbf06_b.png& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&773& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-e05b53e5156fcf6e84ae5f3b37edbf06_r.jpg&&&/figure&&/p&&p&&i&原有Monese品牌中的各个元素&/i&&/p&&p&以下是我们发现的几个亟待解决的问题： &/p&&blockquote&&p&1.&strong&Logo不具有专属性&/strong&——过于圆润的曲线显得有点孩子气；&/p&&p&2.“Brandon”这一字体&strong&在初创公司中使用过于频繁，不够独特&/strong&；&/p&&p&3.尖角和圆角的混用也使视觉&strong&缺乏连贯而不和谐&/strong&；&/p&&p&4.由于大量使用红色，当App中显示错误提示时，&strong&会使用户视觉感到混乱。&/strong&&/p&&/blockquote&&p&最初我们只是对现有品牌形象进行小修小补，但修补得越多，我们越清楚地了解到原有形象的薄弱点。&strong&我们需要清晰的价值体系和全新的识别系统，才能更好地传达我们所提供服务的重要性。&/strong&&/p&&p&作为一个精干的小团队，我们知道全面重塑品牌将是一次历练，但如果要做，现在就要动手。我们的使命是&strong&把公司统一在一个共同的品牌故事里，与我们的品牌受众形成更强的连接，并为未来的成长打下坚实的基础。&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-f4f8f01c446bf3c317bdf7a580ad5886_b.png& data-rawwidth=&2000& data-rawheight=&898& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2000& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-f4f8f01c446bf3c317bdf7a580ad5886_r.jpg&&&/figure&&/strong&&/p&&h2&&strong&品牌故事&/strong&&/h2&&p&在全面展开工作之前，我们穿梭于英国伦敦和爱沙尼亚首都塔林的工作室，并与公司的每一个人建立联系，收集各方意见。&/p&&p&与用户体验分析师和管理团队充分交流后，我们开始定义&strong&品牌故事&/strong&。我们对此非常认真，因为这将形成我们的品牌性格。通过收集公司各方的意见，我们提炼出&strong&三套核心价值体系：&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-b355f9acc2127_b.png& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&500& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-b355f9acc2127_r.jpg&&&/figure&&/strong&&/p&&p&&strong&追求进步&/strong&&/p&&p&在Monese，我们一贯着眼未来，采用最新技术而领先一步。&/p&&p&&strong&以人为本&/strong&&/p&&p&我们看到人作为个体和群体的价值。因此，我们对所有用户一视同仁，与其它更为传统的银行截然不同。&/p&&p&&strong&值得信赖&/strong&&/p&&p&我们为您的资金提供最安全的服务，并保持开放及透明。我们平易近人且随时待命。&/p&&h2&&strong&&strong&品牌重塑的过程 &/strong&&/strong&&/h2&时间紧迫，我们快速推进，并开始&strong&概念的“设计冲刺（Design Sprint）”&/strong&。&p&每次“冲刺”通常耗时4天。我们会设定每天的目标以确保重点和进度，检视我们的价值观并为未来发展探索新想法。各个冲刺阶段的最后，我们会开会进行回顾——&strong&不是要在初期做重大决定，而是分享我们的想法并回顾每个人想法形成的过程&/strong&。&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-1da4f812c10cec754cdf4b4d392bb24c_b.png& data-rawwidth=&1471& data-rawheight=&772& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1471& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-1da4f812c10cec754cdf4b4d392bb24c_r.jpg&&&/figure&&/p&&p&接下来，我们开始绘制草图了......&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-fc9c2efbcab9b26fd9fd344_b.png& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&494& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-fc9c2efbcab9b2