6月29日讯 货圈全旗下数据洞察平台天津答案科技有限公司日前与天津市河西区政府正式签署战略合作协议，根据协议，双方将以“京津冀”协同发展为契机，根据重点、梯次的推进原则，发挥各自资源优势，逐步深化合作、拓展合作领域，最终实现全方位的战略对接。 根据货圈全总裁庄菁介绍，“答案希望能够以此为契机，利用自身数据及技术优势，与政府共同探讨产业数据在公共领域的使用，助力‘小店经济‘，‘数字经济’的发展”。 凭借在快消品领域多年的数据积累，答案科技一直在帮助品牌商寻找传统渠道的“数字”答案，目前已经服务了可口可乐等多家世界知名快消品公司。 近年来尤其是疫情后，政府及各界对快消品链路尤其处于链路末端的零售小店等业态的民生价值认识程度愈发加深。在面对诸如批发市场或者食品厂疫情等突发事件时，如何在多层级、不透明的快消链路实现产品的快速追溯依然是一大难题。 该项战略合作签约是第四届世界智能大会“云签约”活动的重要组成部分。此次”云签约”共涉及项目148个，其中内资项目131个，总投资约809.19亿元人民币；外资项目17个，总投资约15.94亿美元。签约类型主要涉及新基建、新一代信息技术、高技术服务、新能源新材料、高端装备制造等行业产业。 答案科技是货圈全旗下数据洞察平台，依托货圈全在快消行业四年的数据沉淀，打造数据库+建模+数据分析产品体系，赋能品牌商、渠道商、零售商，助力企业数字化决策。
助力能源革命先锋城市建设 日前，第四届世界智能大会城市能源大数据高峰论坛在线上成功举办，聚焦“数字赋能·智慧能源”主题开启“云上盛宴”，论坛发布了《天津城市能源大数据发展白皮书2020》（以下简称《白皮书》），这是国内首个城市能源大数据发展《白皮书》。 《白皮书》阐述了天津能源大数据发展背景及面临的机遇挑战，明确天津能源大数据设计思路和实施路径，首次明确以规模性、广泛性、多样性、及时性、价值性、准确性“六大特征”为核心的能源大数据内涵描述，创造性提出以“搭平台、汇数据、创试点、拓应用”为主体的能源大数据实施路线，并以天津能源大数据中心的建设及发展成果为案例，介绍了城市能源大数据成功应用实践和未来发展趋势，为城市能源大数据发展提供参考。 能源大数据是国家大数据战略在能源领域的具体实践，随着天津市能源数据的爆发式增长和数据处理能力不断提升，能源大数据已成为社会生产的新要素，是城市能源转型和发展的重要驱动力。天津市按照“政府主导、电力牵头、多方参与”的合作共建模式，遵循“统筹规划、协同推进，因地制宜、分步实施，创新驱动、开放共享，注重实效、强化带动”原则，应用互联网思维，有序推动电、气、煤、油、热等能源数据深度融合，打造天津能源大数据运营服务基地、协同创新基地、产业聚集基地。 《白皮书》显示，作为天津市与国家电网公司战略合作的重要内容，天津市能源大数据中心深化能源数据的融合共享，已推出服务政府决策、企业用能、居民生活、疫情防控等4大类30项数据产品，在洞悉经济活力、助力产业升级、支撑社会节能减排、服务百姓节约用能等方面成效明显，为能源革命先锋城市建设提供了坚强保障。同时，形成了政府、电网、企业多方共建模式以及数据交互共享、数字产品联合开发等机制，初步构建起基于互利共赢的产业生态。以能源数字化为基础，天津智慧能源小镇建设、综合能源服务方兴未艾，零能耗智慧建筑、主动抢修、智慧能源公建等一批创新成果投入应用，为城市能源大数据发展提供了借鉴。 据介绍，随着智慧城市发展和能源互联网建设不断深入，城市能源大数据的作用将更加凸显，并将创造更大价值，天津市能源大数据中心将持续完善基础设施建设，掌握先进可控核心技术，提升数据产品输出能力，打造融通同享产业生态，加快构建能源大数据体系，助力能源革命先锋城市建设。
“房住不炒”以来，北京的政策力度最大，一系列举措360度全面围堵过滤了大批炒房客，成果也已经反应在了房价上。 现在北京房产市场的购房者，大多是出于刚需和改善的需求， 买到手的房产能在保值的基础上稍微做到增值，大家就非常开心了。 上周的一则新闻估计让不少购房者心头一颤： 北京二手房价格环比涨幅居70城之首。 报道中说，5月一线城市房价普遍上涨，其中北京二手房环比领涨70城，涨幅为1.8%。观望北京房价的购房者表示： 害怕，又要开涨 1. 5月北京的成交量确实挺红火，2月到4月的购房需求集中爆发，楼市迎来了被疫情推迟的小阳春。朋友的一个不大的小区，整个5月以每天一套的速度成交，整个北京的网签数也整体上涨。 数据来源：北京市住房和城乡建设委员会 6月目前为止的的网签数据也很可以（19日和20日的数据可能是受到北京市疫情的影响）。 数据来源：北京市住房和城乡建设委员会 从历史数据上看，北京 一个月内日成交3次以上超过800套，基本可以断定为楼市回暖，如果日成交超过1000套，就是比较明显的回暖标志了。 5月以来的成交量确实证明北京楼市已经复苏，很多人据此推断：买的人多了房价自然上涨。 这种推断并非没有依据，根据过去15年的历史经验， 每当北京的网签量连续3个月以上超过1万5千套，房价就会开始浪。 不过回到今年的数据，虽然成交量火爆的5月总体成交价上涨，但问了一圈身边的中介和正在看房的朋友，他们的感觉都是： 北京的房价没怎么涨。 看看大家的讨论和成交的数据， 洋房姐姐确定5月北京二手房价上涨的原因，应该是4月30日西城“多校划片”政策的横空出世。 在政策的刺激下，5月前半个月西城学区房市场极度火爆，大批家长拼命赶在731之前落户西城，抓住与名校一对一捆绑的最后机会。根据网上对中介人员的采访，优质的片区一天成交十几套房子是常态。 家长急着买房，老破小的业主趁着最后的机会给房子抬价，北京5月的平均房价就这样被拉涨了。 数据来源：时炜观察 调个链家后台的网签价格数据，除了政策刺激下成交量猛涨的西城，和学区房价一直坚挺的海淀，北京其他区域的房价并没有显著上涨，甚至顺义和通州的均价还是下跌的。 2. 看来北京房价还处于平稳区间，有购房意向的同志们还能安心挑选一段时日，因为从目前的数据看，6月的市场依旧偏向买方。 5月最火爆的西城学区房，6月价格也出现了疲态。 要想在731之前完成签约、缴税、过户、落户的整个流程，这几天就是西城老破小的deadline了。 业主心里都明白， 没了与重点学校的捆绑，老破小真的就只是老破小了，没电梯没物业的小开间儿能卖出小20万每平的日子一去不返。 5月前半个月每天成交十几套的西城德胜片区，6月前半个月成交了二十多套。5月时想再慎一慎的业主坐不住了，西城的一些片区业主已经愿意 让价2%-3%以求出手。 我爱我家（000560）的系统上，一套5月报价740万的西城一居室，在6月中旬价格变成了680万， 降幅高达8%，可以预料，如果能够成交，最终价格一定会更低。 待学区房和疫情需求堆积产生的交易平复，北京的楼市和房价也会适当降温。其实这几天就能感到些苗头了，有个同事跟我说：“前天金茂府竟然主动给我打电话了，问我之前那套房还要不要，之前他们可是拽的很！” 3. 过去的二三十年，买房是最大的致富神话。洋房姐姐要提醒大家，房价几年翻番的概率已经很小，未来房价就是一个“稳”，不会再出现急涨急跌的情况了。 已经上车的调整心态，虽然收益不如从前， 但核心城市核心地段的房产依旧是最优质的资产之一，用来自住保值增值，如果出租还能获得额外的稳定现金流。 还没上车的也不用总为“房价是不是又要暴涨”而担惊受怕，目前来看，今年的北京不太考验购房者的“踩点儿”水平，对刚需购房者比较友好。 最近北京 新房和二手房价格倒挂也引起了广泛讨论，几十年房产致富的心理惯性短期不可能扭转，有的人又把目光投向了限竞房。但要想在新房和二手房价格倒挂上赚钱，最核心的问题就是资金的时间成本。 房子盖好要等2年，收房后1-2年才能拿到房本儿，限竞房5年内还不许买卖；按照每年4%的理财收益计算，新房和二手房的差价至少要达到40%，才能有盈利空间。 在“房住不炒”的时代，刚需安心挑房，有闲钱又有房票的可以考虑把一部分资产配置成房产，保值增值抗通胀。 少看一惊一乍的媒体，心累。
近日，来也科技联合创始人兼高级副总裁褚瑞在雷锋网公开课上，以「RPA：数字化转型的连接器」为题，讲述了他眼中RPA的“昨天、今天和明天”。在褚瑞看来，无论是当年在他手中诞生的按键精灵，还是现在的来也UiBot，「连接」这一RPA的价值所在一直没有变过。关注公众号「AI金融评论」后台回复关键词“听课”，收看本节课程视频回放。以下为褚瑞的分享内容节选，雷锋网做了不改变原意的删减：各位观众大家晚上好，我是来也科技的褚瑞，我今天的主题是RPA——数字化转型的连接器。“连接器”的概念，怎么理解？打个比方，从2000年以后，私家车开始逐渐走入我们的生活，私家车不仅仅是一个交通工具，它就像一个连接器，把活动圈连接在一起，大大拓展人类活动范围，改变人类的生活方式。汽车作为连接器，一般有硬连接和软连接两种连接方式。两个地点之间有路，汽车可以开过去，这是“硬连接”；两个地点之间没有路，性能好的越野车也可以开过去，这是“软连接”。汽车作为连接器，还让驾驶变得越来越简单。以前的驾驶员都是一种职业，现在普通人也可以当驾驶员。我们称之为“平民驾驶员”。这是汽车作为连接器的两个特点：支持软硬连接、支持平民驾驶员。这背后是汽车厂商多年来不断的努力。按键精灵的诞生年代2001年火起来的网络游戏，需要玩家通过繁琐的操作，完成NPC指定的任务才能升级。当时，我在大学毕业前夕，用C语言写一段无限循环的代码，每过一秒钟，就在横坐标100，纵坐标100给按一下鼠标。这个程序很简单，但它可以代替繁琐的人力操作。然而，它有一个非常致命的问题——不能应对业务变化，坐标变了，程序就要修改。我们发现，这里面的主要问题在于：它的平台和业务逻辑是绑在一起的，灵活性不够——这时，按键精灵应运而生。按键精灵的初衷是将平台和业务逻辑进行分离，让大众在平台上定制自己的业务逻辑。用户无需懂得编程知识，撰写一个脚本，在平台的作用下，代替用户的双手去执行一系列的鼠标及键盘动作。按键精灵1.0版本解决的是打固定靶的程序，连变量的概念都没有，很快也不能满足需求了，所以升级了按键精灵2.0。2005年，我们给按键精灵增加了插件功能，提供很多预置插件，还可以通过编程添加其他的功能。这样一来，插件可以给按键精灵带来更多神奇的功能。这就是按键精灵做得很成功的一点，它把用户自行开发的功能连接在一起了。按键精灵本身提供的功能非常有限，但在此之后，它就可以做到更多有意思的事情。知乎上也有讨论过按键精灵能做哪些有趣的操作——这正是“连接器”的意义所在，价值也通过这样的连接操作而体现。通过这么多年的发展，按键精灵给我们很多启示：第一，业务逻辑是会变化的。就像游戏，任务会变，所以要把平台和业务逻辑分离开，各自负责专门的事务。第二，有些对业务可能不太熟悉、但对IT特别熟悉的IT专家，他们可以借助连接器，运用自己擅长的技术，可以做出厉害的脚本。也有些平民开发者，不懂IT技术，懂业务，连接器把他们连接，大家能做更多很有意思的事情。RPA的“暴风成长”2015年发生了一件非常重要的事情。美国的一家公司，前身是罗马尼亚公司DeskOver，之后改名为UiPath并拿到天使轮融资，迅速扩大业务规模，就此引领了一个行业的爆发。当时他们和一些业务合作伙伴，包括会计师事务所、咨询公司，一起推出了很多财务、人力资源等方面的解决方案，大家才发现，这些领域其实可以靠自动化实现降本增效。2017-2019年，UiPath迅速发展，成为一家高速成长的全球领先企业，RPA时代也就此到来。RPA的全称是机器人流程自动化。现在的办公领域，有很多这种日常重复性工作，规则和逻辑非常明确。这种情况下，用自动化的机器人软件代替人工的手动完成。这跟当年游戏里不停点鼠标一样，本质上没有不同。一个常见的问题是，很多系统之间数据没有打通，此时用机器人能非常容易地做到这种非侵入的跨系统数据集成，不需要改程序，只需要模拟人操作。这是RPA非常重要的应用之一。2015年，RPA行业被引爆；2019年以后，随着微软宣布正式入局，这个行业被推到了一个新的高点。微软在2019年的时候宣布它要推出Microsoft platform，这个平台包含4个主要的功能组件，其中Power Automate就是微软用来实现机器人流程自动化的重要工具。很多人现在都想不清楚，为什么RPA热度这么高？咨询机构预测，到2023年，RPA的服务和软件的收入规模大概是120亿美金。我们可以发现RPA很多有趣的特性：1、大客户小订单。使用RPA的厂商，很多是世界五百强这种大客户，但它们的RPA订单往往很小，可能只订购几十万的合同。但这些大公司普遍对RPA表现出了他们的关注，因为它们内部有很多复杂的流程，更需要用自动化连接。2、RPA从2015年爆发起来，到今天，一直采用订阅的方式，客户需要每年支付一定的金额，软件厂商提供相应的、到位的服务，才能促成买卖双方达成合作。RPA的订阅续费率很高，因为大多数公司对RPA都有一定的需求。可以说RPA是具有普适性的，很多行业、领域、部门都会有这样的需求，这也是大众看好RPA这个方向的原因之一。此外，同一行业内不同部门会有不同的需求，好的效果可以加速它的传播效力。从买方市场来看，为什么RPA这么热？这两张图表现了我国出生人口和高考录取率的变化。图一显示，1990-1999年，我国每年出生人口从90年的2600万降低到了99年的1100万，意味着人口老龄化成为了一个严重的问题，并且会越来越严重，人力成本也随之增加。除了年轻人口的减少，图二还可以看到高考录取率也在增加。98年的时候高考录取率只有6%，到了2017年变成65%，增长了10倍，意味着很多蓝领工作很难找到人去做。大多数人不太愿意做这种机械重复劳动，这种情况下用机器人代替人做简单重复劳动，就成为了重要的趋势。还有一个原因，RPA适合数字化转型的需要。以前银行存款用钢笔填写信息，跨行兑付，但这种方式被淘汰了；信息化以后业务无纸化，通过支付宝随时付款。信息化带来很多好处，但也有一定问题。信息化带来一波业务增长，但当增长到一定程度后又显乏力。这时有人提出来，要把已有的数据整合，实现数字化转型，产生新的价值。目前信息化壁垒过于严重，系统与系统之间的数据没有打通，很难将数据进行整合。所以RPA这种非侵入式，在不更改系统的前提下，能够模拟人的操作，将不同系统的数据进行提取及整合。所以RPA是数字化转型的一个连接器，把很多系统连接起来，这种连接本身就是它的价值所在。这个概念是微软提出来的，微软Platform的四个组成部分之一就是Data Connectors，意思是数据的连接器。就像开头举例的汽车，RPA也具有连接器的一些特点，它也支持硬连接和软链接，也支持这种专业开发者和平民开发者。评价一个RPA产品的好坏，一定程度要看它是否支持多种硬连接，同时支持多种常见的软连接。在RPA里，硬连接是指业务系统有提供接口，可以去做连接，类似Excel，有COM的接口。邮箱也可以通过业务接口去操作。软连接是指在没有业务端口的情况下，系统间的数据无法互联，这时候RPA的“非侵入”特性就展现出来了，它能够通过界面元素的抓取和自动化操作，实现无接口的数据获取和写入。硬连接和软连接各有优势，双剑合璧就更加强大了。其次，也要看RPA是否支持低代码。通过基本的变量、表达式等很简单的代码，就能够实现一个自动化的逻辑。这样，一些平民开发者也能很容易学会它。虽然还需要学习，但是门槛已经降低了很多，大家可以通过一种简单的方式，就能够实现自己的业务流程自动化。Q：很多人听完RPA之后会问，RPA好像没有什么技术门槛？RPA的技术门槛不在于让鼠标自动跑起来（这个技术我在大学毕业之前就能做，一个应届生就能做的事情，当然没门槛），而在于如何把低代码做好，让平民开发者也会使用。Q：某某开放源代码，RPA市场也会像以前一样变成红海？其实不是这么回事，因为这些源代码，比我在2001年做的工作也就稍微先进一点点，仍然不是一套成熟的产品。Q：为什么我们不去做一套数据总线，然后把业务系统都连接到数据主线上来？这个想法非常好。在汽车时代，这种数据总线我们把它称为高铁，所以说数据总线跟RPA的区别，就好比是高铁和汽车。数据总线有很多的优势，传输速度快、传输量大，安全性更好，但RPA有它独特之处，就像高铁无法完全取代汽车，只能在各自领域发挥作用。Q：Python语言这么流行，用Python直接加一个开发包不能实现自动化吗？Python语言不够低代码，经常有人开玩笑说Python语言是要拿着游标卡尺去写的，用它去实现自动化的话，不能做到我们前面所说的平民开发者的目标。RPA的必经AI之路RPA作为连接器，也遇到了一些挑战。不同业务系统之间的数据，只有20%是可以直接利用的结构化数据，比如表格数据库，剩下80%都是非结构化数据。现在还是没有办法联系到一起。通过AI，把非结构化数据转化为结构化数据，连接器就能处理剩下80%的数据——所以，RPA+AI才是连接器的未来阶段。因为AI做了大脑的工作，可以把非结构化的数据，比如图片、声音、文字，转换成结构化数据，然后去做手的工作。很多人问，既然RPA+AI能起到简单作用，比如像阿里云、百度云这样的云平台都有这种标准的接口提供了，那把这些做得比较好的AI能力直接引到RPA里可以吗？可以，比如扫描一张发票，其实不用云平台，有专门的发票扫描仪就可以，将仪器跟计算机连接起来，就一张张自动扫描发票了，自动把发票信息从图片、纸质形式变成结构化数据的形式，这种效果已经很好了。扫描仪和RPA连接这种还属于初级阶段，我们称之为连接AI能力的连接器。什么叫高级连接器？就是把一些智能化的功能，把AI所能做的一些事情给分装到连接器里。这种智能化的研究系统，能解决很多初级阶段不能解决的问题。有时RPA本身能力有限，需要用AI增强。有的是标准AI场景，比如扫描发票、身份证，这都是非常标准的文档，已经有很多插件做得很好，直接调用就好。RPA和AI的界限非常分明，AI负责把非结构化数据转成结构化数据，而RPA拿复杂结构化数据来做处理，这是交互非常简单的情况。应用之界面识别首先需要识别出软件里有多少界面元素，一般的RPA软件都能做到，但有些软件不是在本地操作系统里运行，而是运行在远程计算机，我们通过远程连接上去。这种情况下，就可以运用AI识别界面。我们用了大概几十万张的软件界面图片进行标记，拿深度学习模型去训练。在这个模型里，你只要按下一个键，它就能自动帮你识别，把虚拟机里的基本元素，比如输入框、按钮、标签等都用绿色识别框标记。注意它不仅是识别有文字的元素，一些输入框是空白的，里面还没有填内容，它也能准确的识别出来。应用之合同识别财务领域经常要识别和处理合同，首先OCR合同一下，把里面的图片扫描件编成文字。从合同正文里提取关键信息，比较麻烦，因为合同没有标准格式，比如甲乙方的位置、合同金额、到期时间等。只能用RPA产生的AI能力进行训练，才能在合同扫描件里提取出所需要的总金额、账期、供应商等关键信息，然后用RPA把这些信息送到财务，给财务提供一个成本的管理依据。应用之在线客服在一家地产公司，它的物业就是一个集中的呼叫中心。为了提高用户的服务质量，当业主拨打物业电话时，接入的是呼叫中心。呼叫中心有200多个人工客服可以直接回答简单问题，对于一些类似维修等问题就需要先做下记录再修理。AI可以理解人说话的意思，以及做一些简单回复。公司邮箱每天能收到一些邮件，需要每天有人收邮件并归类为客户或潜在客户。这些客户也需要进行初筛，判断公司规模及相关信息。我们就做了商机邮件处理机器人，能自动收邮件、查询客户和分类。如果是归为潜在客户，还能自动查该公司大概情况，自动回复邮件，把处理的信息存到Excel表格里。从按键精灵到来也UiBot，它们有共同点，都做连接器，也都具有一个连接器所应有的低代码特点。不同之处在于：游戏速度变化较快，所以按键精灵要体积小、速度快；来也UiBot对速度的要求没那么快，一般办公界面切换不会太快，所以更强调稳定性、安全性、容错性等。其次，来也UiBot的安全性要好得多，在很多方面都比按键精灵大幅增强，包括在硬连接和软件能力上，AI的能力集成上，跨平台的能力，分布式控制中心等。我们也是坚持做好连接器去服务平台开发者，我们的开发者社区用户数今天已经超过30万人。我们的UBStore，是提供给付费能力不太强的小型客户。互动问答精选Q1：RPA就是机器加上智能，可以这么理解吗？褚瑞：昨天的RPA应该说只是代替了手的工作，只能做一些机械性劳动。今天或者未来的RPA会加上更多的智能，可以做很多比双手能做的、更复杂的事情。机器加上智能，可以认为是未来RPA的一种形态。Q2：怎么应对客户流程的不同，不断更新？褚瑞：这就是我们要强调平民开发者的原因之一。RPA应该是每个人都能掌握的。上线以后，后期的修改虽然不可避免，但只要足够简单、好用，每个人经过简单的学习，就可以调整这个参数，应对流程的更新。除非更新复杂到一定程度的时，才需要更高水平的人介入。RPA不是作为一个项目交付完就结束了，而是一定要做更新的。让原厂继续服务的话不太现实，一定要通过这种低代码的形式让更多人轻松掌握。Q3：RPA在实际应用中会因为网页页面的改变而修改流程，这会导致后期的运维成本很高吗？褚瑞：RPA流程是可能会需要修改的，因为你用它连接了多个不同业务系统。这些业务系统的改变，就导致RPA流程也要发生改变。但当业务系统在一个成熟的大型企业中使用，它的变化不会太频繁，即使发生了改变，这个体系里只要有少量的人学会使用它，那就没有问题，都能自行应付。Q4：学了一个月的来也UiBot基础命令判断都可以理解，但一些场景觉得挺难的，不知道应该怎么继续学习。褚瑞：实际上可以拿一些现实生活中常见的场景做练习。我有时候需要把知乎上的文章批量导到Kindle里，这样可以在离线的情况下阅读（比如飞机上），但知乎和Kindle之间是没有接口的，我就用来也UiBot社区版，自己写了一个流程，自动把文章导到Kindle里，这就是我生活中常见的一个用例。我们也会把使用门槛进一步降低，让更多平民开发者能够掌握它。即将启幕CCF-GAIR 全球人工智能与机器人峰会———AI金融专场历届 CCF-GAIR 已汇聚多位诺奖、图灵奖得主，28位海内外院士，21位世界A类顶会主席，103位Fellow，400多位知名企业家以及100余位VC创始人出席。8月7日-9日，《AI金融评论》将在第五届CCF-GAIR中举办「AI金融专场」，目前统计学“诺贝尔”— COPSS总统奖得主，摩根大通执行董事，世界顶级学会主席，金融巨头首席科学家、首席风控官，已确认出席。会议详情与合作，可联系专场负责人周蕾，微信：LorraineSummer更多会议安排点击https://gair.leiphone.com/gair/gair2020查看。
图片来源@视觉中国烟草贷有多火？套用中介的一句话来讲，“进入2020年，恍惚间全世界都在做烟草贷”。朋友圈不时可见的烟草贷广告，是其最为生动的呈现。包括华润银行、招联消金、平安集团、度小满、分期乐、中国银行、农业银行、邮政储蓄银行、天津银行等一机构，纷纷进军烟草贷领域。然而各家获客方式、利率设定均不尽相同，根据利率层级不同，我们将资金方大致划分为三个不同梯队。以工行、农行为首的国有大行，其年化利率在4%—5%之间，属于第一梯队；其次是以平安普惠、浦发银行、华润银行、宝生银行为首的股份制银行、城商行，年化利率在9.6%—18%之间；度小满、分期乐、招联消费构成了烟草贷第三梯队，年化利率在18%以上。蠢蠢欲动的不止资金方，神州信息(000555.SZ)、金融壹账通(OCFT.US)等第三方金融科技服务商，同样意图在这块极度非标化的小微信贷市场中，通过数据整合、分析能力，为资方风控提供帮助同时，意图在这个亿万市场中分一杯羹。大行保守，互金公司激进所谓的烟草（商）贷，是一款经营类信用贷款，产品与银行等资金方合作，年烟草缴款20万以上的经营烟酒店、百货便利超市等客户作为主要贷款对象，单笔贷款金额最高可达50万元，资信良好的借款人可直接凭个人信用获得贷款，无需抵押、保证等担保手续。一般金融机构要求借款方出具烟草证和营业执照，烟档数在5档以上，个体工商户法人年龄18-60间，征信无逾期记录可申请。而所谓的“烟档数”，是中国烟草总公司，根据商户每个月订烟数据评定等级，一月一小评，三月一大评，最高30档，等级越高，是优先供畅销烟，根据等级区别，每次订烟都有限量。消金界获取的一份资料显示，农业银行、工商银行提供的烟草贷年化利息最低，均不到5%，但其准入机制也最为严格。不仅对商户挡位要求高，而且据几名客户经理称，“准入极其严格”。这些国有大行获取客户的方式除了在微信、QQ群里发送烟草贷广告外，还包括了“邀请制、沙龙制”。“每月邀请十个左右的25-30档烟草大户，完成月度、季度任务后，假如有客户想申请，还得排队。”其中一位客户经理对消金界说道。所以很多客户经理转向给第二梯队的平安普惠、浦发银行、华润银行等机构供货。相比第一梯队国有大行，这些股份银行、城商行的利率要高出不少，以平安普惠为例，其烟草贷年化利率在8.28%—15.6%之间。股份行华润银行烟草贷产品金销贷年化利率在18%以下。虽然年化利率高，但是平安普惠们的风控审核却没有那么严苛。除必须持有烟草证、营业执照的法人和烟草证的经营者名字要一致、营业执照必须要满1年等常规性要求外，仅要求商户流水需大于1万、流水间断不能超过30天，以及近6个月要有买烟流水。行业第三梯队的度小满、分期乐的烟草贷年化利率则更上一个台阶。度小满和北京云海融科技有限公司联合开发的烟草信贷产品中，其年化利率在18.25%—23.73%之间。度小满同样依赖助贷机构、区域及省级代理，向其推荐客户。“每日放款客户不少。”其中一名客户经理说道。风控时，则与类似云海融科技等三方服务商合作，获取商户烟草经营数据。北京云海融科技有限公司官网显示，公司为中国超过一千万商场超市、便利店、烟酒店、杂货店提供经营财务分析咨询服务。基于海量经营分析数据，服务于广大商家。推荐客户时，北京云海融科技及其他助贷机构会做第一层风控，度小满执行二次风控。分期乐也推出了自己的烟草贷产品，放款额度在8000-20万元之间，年化利率在24%以上。此外分期乐还要求客户所在地，新商盟等级位于当地新商盟等级排序的前70%。如：当地新商盟等级最高为30级的，准入10级及以上。最高等级为15级的，准入5级及以上。所谓的“新商盟”，是中国烟草总公司旗下专供卷烟零售商使用的线上订购系统，覆盖卷烟零售商户达到了560万，覆盖了大部分卷烟零售商的系统数据。分期乐还要求在新商盟网站可查询到客户的采购订单。数字建设得到加强本质来说，烟草贷仍旧是一种面向小微企业、个体工商户的无抵押信用贷款，由于大部分门店都有自己的固定市场份额、各自为战，导致烟草市场呈现出很明显的区域化分割特色。各省、市、区、县烟草商户数据没有打通，割裂感严重，给资金方判定额度、放款带来了很大的挑战。烟草行业有两大特点——利润厚、市场大。据说一包65的软中华成本只要3元钱；另一方面，我国的烟民有很多，目前达到了3.5亿，而且这一数字还在不断的上升，烟民数量比很多国家的人数还多。中国烟草总公司则是国内最赚钱的公司，依靠3亿多的烟民，利润总额是工商银行的3倍，腾讯的12倍，阿里的14倍。各大资金方迟迟未对这块大蛋糕下手的原因之一，正是缺乏数据加持、区域化割裂感严重。瞄准烟草贷市场数据缺乏机遇，神州信息、金融壹账通等第三方金融科技服务商迅速入局。虽然都是数据决策支持者角色，但两家公司业务模式并不相同。3月10日，神州信息和云南红塔银行合作，打造了“数字烟草服务平台”(简称：数字烟草平台)，帮助云南红塔银行布局烟草产业链金融服务。通过将省内外烟草种植户、烟草公司、烟草经销等企业原有零散金融服务渠道整合，实现资金托收、兑付、结算、补贴、贷款等服务统一管理。此外，数字烟草平台接入全国烟叶种植及销售数量，结合大数据风控平台形成种植户和零售商户画像，给线上贷款业务办理提供决策扶持。神州的数字烟草平台更偏向于烟草供应链平台模式，而金融壹账通则更多提供数据整合服务。据一位接近壹账通人士介绍，公司更多提供的是烟草采购侧数据，即该门店在上游供应商处采购了多少烟草，通过该数据给资金方做决策提供帮助。业内人士认为，成熟三方数据服务商入驻，部分解决了原烟草贷市场区域分化、割裂感严重、数据不足的问题，给资金方风控、审核提供了更多的帮助。“数字化建设加强，或许是烟草贷近期爆发的原因之一。”其中一名业内人士说道。当然可以看到，面向个体工商户的烟草贷，仍旧面临诸多难题。和税金贷、发票贷等细分赛道相似，如果仅仅凭借烟草进货、销售等经营数据，就给商户提供额度放款，未免显得有失偏颇。更重要的是，如何解决资金用途问题呢，即如何避免商家将资金用于除烟草以外的场景？如果上述问题得到解决，随着金融科技服务企业不断深耕，数字化聚合、建设能力进一步加强，相信这个亿万市场会迎来进一步爆发。
>>前5月宏观数据映衬地方经济复苏图景 近期各地纷纷公布今年前5个月宏观经济数据，地方经济复苏图景显现。从最新数据来看，地方经济普遍呈现向好趋势，多数省份工业生产增速高于全国平均水平，14个省份固定资产投资实现增长，各地消费市场持续回暖。 >>银行负债端上演“跷跷板”：结构性存款压降 同业存单发行攀升 今年以来结构性存款规模一度扩张，在4月末创下12.14万亿元的规模新高。随着监管加大整治力度，结构性存款规模降温。央行公布的最新数据显示，截至今年5月末，全国商业银行结构性存款余额为11.84万亿元，环比4月末下降逾3000亿元。 >>监管摸底险企融资情况 重点关注资本补充工具能否真正“补血” 对于负债经营的保险公司而言，充足的资本金是维持正常运转的“血液”。在业务扩张、到期给付等综合因素的影响下，近年来部分保险公司的资本金亟须“补血”。 >>让利需求与风险压力并存 银行“高分红”能否延续？ 如今，银行既肩负着让利于实体经济的责任，又要留存一定利润保证未来发展和风险抵御能力，同时需兼顾对股东的合理回报。对上述问题的权衡，考验着商业银行的经营智慧。 >>惠民扩内需 一批民生重大工程将加快上马 据经济参考报6月24日消息，记者获悉，近日，各地陆续披露前5月民生工程进度单，彰显特殊之年民生为要。值得注意的是，立足于惠民生扩内需，有关部门和地方还在密集部署，开列民生工程建设计划和投资清单，提速推进新一批民生重大工程项目落地。扶贫工程项目、老旧小区改造、养老医疗公共服务等成为建设重点。
“不是最好的技术就是最好的应用，我们要掌握最好的技术把‘刀’和‘剑’磨亮，运用过程当中要收放自如。”在6月22日杭州召开的“西溪论数·2020数据智能高峰论坛”上，每日互动董事长兼CEO方毅在演讲中如是说。 本次论坛由浙江省互联网信息办公室、浙江省经济和信息化厅、浙江省市场监督管理局、浙江省公安厅网络安全保卫总队等主管单位联合指导，每日互动发起并主办。论坛以“数字、数智、数治”为主题，围绕产业发展主旨、数据生产要素与新基建、数智生态建设及数据智能在垂直领域的落地应用展开了深入探讨。 作为国内专业的数据智能服务商，每日互动多年来持续深耕数据智能领域，构建了移动开发、用户增长、品牌营销、公共管理和智能风控等多领域的数据智能服务体系。论坛现场，方毅深刻解读了“数字、数智、数治”理念。他认为，“数字”指的是数字产业化，产业数字化；“数智”是找到关键数据，转化为可以合理地应用知识并进行正确判断决策的能力；“数治”则是结合场景和管理要素落地，驱动企业的发展和社会的治理。他强调，在数据智能高速发展的过程中，要掌握三条原则，一是严把数据采集入口，二是划清数据流转边界，三是守正数据运用场景。 浙江省数据安全服务有限公司则更为关注数据在流转、融合等应用过程中的安全问题，董事长周耀邦在主题分享中表示，该公司通过整合各方优势资源，采用“中立国”模式建立一个合规、安全、可控的多方数据联合计算平台，以此解决数字经济过程中数据安全和隐私保护的问题。 本次论坛上还发布了“一院一盘”，即西湖数据智能研究院和数据中台产品“数盘”。西湖数据智能研究院由杭州市科技局和杭州市经济和信息化局联合指导、每日互动发起成立，以产学研一体化为基础，以数字化治理、安全计算、动态本体、数字健康、智能风控等为研究方向，深远布局数据智能前瞻性的产业领域，助力整个行业的生态建设。“数盘”则是每日互动面向行业和客户发布的新一代数据中台产品，但它不止于中台，而是坚持数据、技术与思维并重，以盘点规整、盘活资产、盘总管理和盘算运用的四层结构，从底层夯实数据基础，驱动业务向上，最终帮助客户实现建设分析组织、做好数据治理、保证数据质量、服务业务创新的目标。 “一院一盘”将持续用大数据技术与5G、人工智能、云计算、物联网等结合，为数据智能行业持续创新注入新动能，在未来带动更多新兴业务或新兴产业的发展。此外，为推动行业的健康和可持续发展，每日互动、网易杭州研究院、吉利等代表在大会上联合发起《西溪数据宣言》，倡议数据产业生态的各参与方，积极承担行业重任，全力推进数据智能行业的安全与健康发展。
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