大数据服务业融合发展的趋势与前景

大数据与传统服务业融合的深度和广度不断拓展，不仅带动了服务业转型升级，还通过创新应用场景，涌现出很多新业态、新模式。以金融、物流为代表的生产性服务业和以电子商务、新零售、智慧旅游为代表的生活性服务业的智能化水平显著提升，服务效率和服务质量明显提高。

（一）智慧金融

提升风控能力。金融机构通过建立大数据风控模型，精准地分析、预测金融交易中的各类风险，减少经济损失。

丰富金融产品。利用大数据技术对顾客群进行精准画像，有针对性地开发创新金融产品，满足投资者需求。

辅助投资决策。金融投资机构利用虚拟机器人，按照投资者的投资需求，通过算法和产品大数据分析，为投资者提供符合其风险、收益偏好的专属投资组合。

案例32：大数据助力小微企业发展——纳税e贷

纳税e贷由农业银行推出，以企业涉税信息为主，结合企业及企业主的工商、征信等内外部信息，运用大数据技术进行分析评价，为诚信纳税的优质小微企业提供在线自助循环使用的网络融资产品。

从授信方面来看。纳税e贷通过大数据分析，以小微企业纳税额为基数，结合客户行内信息、纳税等级等数据信息，确定预授信额度，不再依靠财务报表对客户进行评价。

从贷款发放方式来看。纳税e贷通过数据挖掘建立目标客户群，实现精准获客和批量营销。客户只需通过农行电子渠道，即可实现在线申请、实时审批、签约、支用和还款。

从风险预警来看。纳税e贷采取系统在线预警为主、现场检查为辅的方式，自动监测借款企业及企业主的征信以及贷款资金用途等情况，并根据指标的变化程度，发出预警信号，提示潜在风险。

纳税e贷推广仅三个月，就服务小微企业近3000余家，累计投放贷款逾20亿元，不仅有效缓解了小微企业融资难、融资贵、融资慢的问题，也引导了部分小微企业意识到珍惜信誉、合法经营、依法纳税的重要性。

表10　纳税e贷大数据模型涉及主要指标

案例33：四川“信易贷”融资服务平台激活信用数据价值

2019年10月正式在信用中国（四川）网站上线的“信易贷”，是利用互联网思维，以社会信用信息为支撑，区别于传统贷款的全新融资服务模式。

“信易贷”以信用数据为基础，整合相关政务数据，为金融机构和中小微企业金融活动提供多维度数据支持。有融资需求的中小微企业，只需在信用中国（四川）网站上申请，银行（邮储银行、中国银行）以信用信息代替抵押物，通过大数据画像，为信用状况良好且符合授信支持条件的守信主体提供便利优惠的融资信贷服务，缓解小微企业融资难、融资贵的问题。首期“信易贷”产品规模预计为6亿元，可惠及超过2000家中小微企业。到2019年10月上旬已累计投放“信易贷”47户、金额3876万元，户均82万元。

目前，我省正在以“信易贷”为基础，加快推进“兴川贷”数字科技平台建设。通过归集更加全面的信用信息数据和政务信息数据，嵌入多部门的扶持鼓励政策数据，并深度对接联合奖惩平台数据，为中小微企业提供一站式融资服务。

案例34：四川新网银行大数据智能风控实践

金融服务的核心在于风控。四川新网银行作为纯线上作业的互联网银行，致力于普惠金融。有金融服务需求的小微群体，大多数在金融机构都没有相关的借贷记录，其征信记录就如同一张白纸，开展风险评估和确定合适的信贷额度对其而言是一个难题。

四川新网银行通过与众多平台机构合作，获得多元化的流量和多维度的大数据支撑，建立了大数据平台，实现实时挖掘、分析数据。一旦用户进行线上申请，经其授权，将多个渠道采集来的脱敏数据汇入智能决策引擎系统，从身份、关系、职业、资产、黑名单、操守、意愿、教育8个维度对借款人的还款能力与意愿进行判定。同时，通过四川新网银行的风控系统（包括信用评分模型、履约能力指数模型、恶意透支指数模型、消费倾向模型、资金需求指数模型、个人稳定性指数模型、社交活跃度模型、网络使用倾向模型、游戏沉迷指数模型），实现实时评估，为风险画像。

在“大数据+机器学习”的智能决策系统之下，四川新网银行信贷业务已全面实现批量化处理和自动化审批，平均每笔信贷审批耗时40秒，最快7秒即可完成一笔信贷审批，单日批核贷款量超过27万笔，99.6%的信贷业务全流程实现机器审批，只有0.4%的大额信贷和可疑交易需要人工干预。

（二）电子商务

电子商务是以信息网络技术为手段，以商品交换为目的的商务活动。电子商务打破了空间和时间的束缚，降低了贸易活动的成本，增加了买卖双方选择余地，提升了顾客满意度。

为顾客提供更好的购物体验。电商企业通过大数据分析，对顾客的历史消费记录进行建模，针对不同的消费习惯动态地调整界面布局，有针对性地满足顾客需求，提高顾客满意度。例如，淘宝根据每个人的消费记录，会个性化地调整淘宝的首页。同时，结合VR、直播等新销售手段能够让顾客更加直观地了解产品性能。

提升商家库存管理能力。大数据可以帮助商家实时在线监测商品进出情况，把握市场需求动态，制定合理的库存管理方案，尤其是随着销售、仓储、物流等数据的互联互通，更是有效地提升了企业库存管理水平和物流运输效率。

规范买卖双方交易行为。在电商平台，买卖双方都沉淀了大量数据，企业可以利用大数据技术对买卖行为进行定量定性评价，建设买家、卖家信用体系，帮助企业规范买卖行为。

（三）新零售

大数据推进新零售发展，帮助实现供需精准对接。与传统零售业不同，新零售依托互联网，通过大数据、人工智能等手段，做到线上线下数据和仓储、订单、货品、冷链、配送、客源、客服等全环节数据的联通，实现线上服务、线下体验及现代物流的深度融合，真正实现消费方式逆向牵引生产变革，给零售及关联产业带来新的改变。例如，盒马鲜生根据销售数据进行大数据分析，向农业生产者提出具体需求，进行“订单”生产。这样既保障了农产品的售价和销量，又保证了农产品的品质，实现“利用大数据技术，制定更科学的标准，用工业的思维做农业，让新零售和产业融合得更完美”。

案例35：太平鸟——中国服饰行业的新零售转型

国内传统服饰行业面临产能过剩造成库存积压、终端门店导购管理不精细、品牌设计和定位同质化、传统订货经营模式粗放、前后端供应链管理水平低等问题，竞争压力日益增大。但2018年，太平鸟营业收入和净利润却逆势分别增长7.78%和27.51%，创出自成立以来的最好业绩，这得益于太平鸟向新零售成功转型。

一是实现了门店的数字化管理。公司及时掌握各种尺码、款式的产品在门店销售情况，对市场需求做出预判，及时预购原材料，开展预生产，将补单周期由40天成功缩短到10—14天。

二是打通供应链数据。将数字化门店销售的动态数据实时提供给加盟商，帮助加盟商筛选服饰款式、尺码，实现销售与市场的快速对接，减少库存，缩短产品销售周期；同时，也将数据传输给外包生产工厂，帮助工厂及时跟踪市场变化，修改设计方案，调整产品生产种类。

太平鸟作为新零售转型的代表企业，将大数据技术贯穿设计、生产、销售、售后全产业链，并将市场终端数据反馈回设计制造环节，实现了数据的闭环良性驱动，真正实现了让数据创造价值，“化数据资源为数据资产、数据资产转化为经济效益”。(www.xing528.com)

知识拓展：“无接触”成为疫情下的新热点

新冠肺炎疫情具有高传染性的特点，飞沫、密切接触均有可能导致交叉传染。围绕阻断传染路径而产生的“无接触”成为新的热点，无接触点餐、无接触配送等各种“无接触”商业模式应运而生。

无接触配送是指快递人员将商品放在指定的位置，例如公司前台、家门口、小区门口等，减少配送人员与消费者的直接接触，保障消费者和骑手的安全。“无接触”配送助推生鲜电商销售规模显著扩大，部分电商甚至实现了几倍的增长，成为盒马生鲜、美团买菜、天猫超市、永辉买菜、京东到家等互联网电商平台疫情期间的标配。传统餐饮企业为了应对疫情冲击，纷纷进驻电商平台或者自己开发应用小程序，实现网上下单、门店自提或外卖无接触配送，有效减少了人员的聚集，带动了就餐方式的转变。

“无接触”模式减少了疫情对相关行业的影响，有效缓解了商家、消费者对购物、就餐等产生的焦虑，带动传统产业更好地实现数字化发展。

（四）智慧物流

提高物流效率。通过大数据技术，提高物流决策的精准性，实现货源和运力精准匹配，提升车辆使用效率，降低空驶率。

优化配送网络。通过智能化调度，优化车辆运输路径，减少物流运输时间，实现计算单位从天数缩短为分钟数。

实现智能仓储。应用二维码、无线射频识别等物联网和大数据技术，实现仓储设施和货物的实时跟踪、动态管理、网络化管理和库存信息共享，提升了仓储、运输、分拣效率。

案例36：四川物联亿达科技有限公司“物联云仓”

四川物联亿达科技有限公司的“物联云仓”平台，通过互联网、物联网、云计算和大数据等信息技术，实现线上、线下仓储信息的融合，为客户和合作伙伴提供一站式的仓配综合解决方案。该平台能够让客户及时了解各类仓库信息，通过大数据智能匹配客户需求，通过仓库云图3D模型全方位看到仓库情况，帮助客户在短时间内确定选租的仓库，大大提高了找仓效率。目前，平台所有服务已经在全国范围广泛开展，仓储资源覆盖全国32个省份，217个城市，在线仓储面积突破3亿平方米，月均为超过200万平方米的仓储需求提供专业服务。2019年平台新增仓储需求接近6000条，平台收集的仓储需求面积达到1700万平方米。

案例37：大数据开启智慧冷链物流新模式

成都运荔枝科技有限公司（以下简称“运荔枝”）是新希望集团旗下，为客户提供高效率、低成本、可追溯、可视化、可预警的专业冷链物流服务的科技公司，定位于打造中国最大冷链供应链互联网平台。

运荔枝针对当前冷链物流中车辆装载率低、资源利用率低、配送成本高、系统信息化水平低等问题，自主研发智能物流管理系统，建设了冷链物流大数据中心。通过物联网技术采集获取货物运输过程中的数据信息，通过OMS系统、TMS系统采集订单和运力数据信息，同时对冷链物流企业的信息及冷链物流相关业务数据进行融合与汇集，实现客户数据在线化。依托物流管理平台链接社会运力资源，打通线上业务与线下运输网络，实现业务数据双向互通，有效提高配送效率。

图21　数据交换结构

运荔枝以订单信息、运输网络数据、地图引擎和地理大数据为基础，利用大数据分析以及算法优化为多种运输业务场景的运力匹配、路径规划、智能调度提供优质解决方案。例如，运荔枝针对实时订单，快速进行运输网络计算，同时结合人力资源、运输成本、线路里程、时长、车辆装载率等数据，规划耗时最短、成本最低的最合理路径，实现车辆智能调度。

上述案例主要是通过大数据技术的应用实现了对车辆和货物的实时在线监控，最大化提高车辆运输效率，减少因空驶造成的损失，并依托智能化调度体系，实现货物运输路径的最优化。另外，可以实现自动化立体仓库、自动分拣、自动输送功能的智能仓储也将会成为下一步智慧物流发展的重要方向。

（五）智慧旅游

智慧旅游就是利用大数据、云计算、移动互联网等新技术，借助终端设备，主动感知旅游相关信息，为游客、景区、管理者提供数据信息服务。

提升游客旅游体验感受。以游客为中心，依托智慧旅游平台，为游客提供旅游信息获取、旅游计划决策、旅游产品预订支付、旅游信息评价等服务。

提高旅游预测预警能力。通过整合公安、交通、市场监管等部门数据资源，对旅游投诉及旅游质量进行智能监管。根据景区客流、交通状况等，提前进行客源的智能分流，保障游客安全。

推动旅游精准营销。利用大数据、云计算等技术，通过对游客来源、年龄结构、消费模式等信息的挖掘，发现旅游热点和游客兴趣点，制定有针对性的营销方案。

开发鲜活应用场景。充分利用旅游大数据，针对旅游“吃住行游购娱”全产业链开发应用场景，推动旅游行业产品和营销创新。例如，游云南—— 一部手机游云南APP就充分利用手机终端，整合了直播、信用、无感支付、投诉建议等功能，为游客提供了智慧、舒适、便捷、安全的旅游体验。

案例38：游云南—— 一部手机游云南APP

图22　一部手机游云南APP概览

游云南—— 一部手机游云南（以下简称“游云南”）是云南全域旅游智慧发展的第一步，是云南省建设“数字云南”的新尝试和新突破。对于旅游景点运营方和地方政府而言，全域智慧旅游提高了旅游景区的管理效率和经济效益；对于游客而言，全域智慧旅游为游客的旅游全过程提供了无形又无处不在的服务，节约了旅行成本。

首创全国最大高清直播集群。游云南直播是全国最大的24小时景区直播集群，1400多路高清摄像头覆盖全省95%的A级景区。直播的同时能够让游客及时获得景区的人流、交通、气象、风景等信息。

便利游客出游。通过平台分析千万级游客线路，精准挖掘旅游热点和游客兴趣点，智能推荐个性化线路。智能管理727座智慧厕所，实时提供厕所空位、拥挤度等信息。

提高智慧管理能力。通过设置数字诚信标准，建设诚信档案，服务各市州约40万家诚信商家。建设包括质检、卫生、工商等旅游市场管理数据的大数据平台，提高投诉处理效率，游云南投诉系统上线后，投诉平均办理时长由12个工作日缩短为7个小时，办结效率提升了40倍。

上文我们以智慧金融、电子商务、新零售、智慧物流、智慧旅游等为代表，介绍了大数据与服务业融合发展情况。智慧金融满足了企业和居民低成本快捷的投融资需求；电子商务实现了居民购物方式的变革；新零售为居民带来了更加舒适的购物体验；智慧物流则有效降低了企业物流成本，提升了运输效率；智慧旅游为我们提供了更加美好的旅游体验。但以上仅仅是大数据影响服务业的很小一部分，大数据在社交娱乐、养老服务等服务业发展方面也带来了深远的影响，同时还催生了新模式、新业态，驱动服务业加快实现转型升级。

知识拓展：数据密集型产业快速发展

大数据对产业发展的影响呈现出一个比较明显的趋势，即数据密集型产业将成为发展最快的产业，拥有数据最多的公司将会迅速崛起，成为这个时代的领军企业。而依托数据资源要素建立的公司，往往具有超常的增长速度，这种崛起速度远不是传统企业可比。根据联合国《2019年数字经济报告》显示，按市值计算全球八大公司中有七家都是基于平台的商业模式，谷歌拥有全球90%的互联网搜索市场，脸书占据了全球2/3的社交媒体市场，腾讯拥有了超过10亿的活跃用户，阿里巴巴拥有中国电子商务近60%的份额。而充分挖掘数据资源价值，通过数据驱动构建数据发展生态，将会成为许多企业成功的关键，如《王者荣耀》作为一款2015年上线的多人在线战术竞技（MOBA）类游戏，仅2018年就实现产值141亿元，为成都市贡献税收36亿元。