第二节 大数据的应用

随着大数据、云计算、区块链、人工智能等数字技术的迅速发展，数据驱动的产业发展和变革正在加速推进产业数字化，并成为各行各业未来发展的趋势。

一、大数据在电商行业的应用

（一）优化电商行业配套服务

数字经济时代，大数据技术不断升级电商业务模块，重构业务子模块，优化电商配套服务，从而满足变化、复杂和可循环使用的电商业务服务应用需求。微商、在线交易和在线营销等新形式涌现，并与电商加速融合，扩大了电商的范围。例如，多方鼓励和支持龙头企业为电商行业配套服务进行技术创新，不断摸索尝试适合我国电商物流的服务模式，依靠大数据技术转型升级，实现物流信息全方位跟踪，实现数据可视化管理，规避商品在物流过程中丢失后毫无痕迹的风险。

（二）促进电商平台生产端模式创新

数字经济时代，规模化生产企业依托平台实现与下游企业联通，平台也可以开设店铺或者直接将产品销售给平台，实现一次性大量产品的交易和流通，增加生产者收入。与此同时，还涌现出一些新业态、新方式和新模式，如投入和使用大量无人仓、无人机和无人车，达到降本增效的目的。

（三）促进电商行业的模式创新

例如，直播电商的发展离不开互联网直播的出现，更离不开网络技术的普及，大数据技术的出现，赋予了直播电商更多的机遇。大数据让直播带货在社会关系网络上实现了将人与人、人与物、人与环境的连接，通过海量数据的分析和算法推荐精准地捕捉消费者，实现了从“人找货”到“货找人”的转变。大数据技术给直播电商的发展提供了用户基础、空间、功能延展等条件，催生了直播带货。

二、大数据在金融行业的应用

（一）提高供应链金融行业的透明度

数字技术的公开透明和数据不可篡改的特点，保证了供应链金融从物理世界向虚拟世界映射的透明度。数字技术能够为供应链金融实时准确地提供交易状态视图，有效提升交易的透明度，从而有利于金融机构基于票据、库存资产等金融工具及时放款。

（二）扩大服务对象

数字技术具有易分割、可追溯的特性，这使得企业可以通过诸如区块链技术向一级供应商签发数字化付款承诺，一级供应商根据实际结算需要对其进行分拆，并将部分付款承诺转让给下级供应商，从而使企业的付款承诺在各级供应商之间流转，将企业信用传递给需要融资的小微企业，再通过线上签订合约。在企业付款之后，资金迅速在各级供应商之间进行自动化清算，为供应商提供回款保障。

（三）提高效率

数字技术的应用，增强了数据的可靠性和安全性，降低了融资借贷过程中的风险。例如，供应链上游供应商和下游销售商所产生的应收应付款可以共享中游企业的信用，供应链上的任意供应商和销售商融资都能够享受到中游企业的信用，从而降低维护信用信息成本和交易成本，提升交易效率。

三、大数据在教育行业的应用

我国人口众多，给教育教学带来了巨大的压力，使教育行业经常处于高负荷运转状态，而大数据势必促进传统的教育行业产生变革。

（一）提高数字技术应用能力

数字经济促进了数字技术向在线教育行业渗透，数字技术与教育的深度融合将带来结构性变革。数字技术的应用可以加快教育数字化的进程，推动在线教育持续发展。

（二）满足客户多样化需求

数字技术能够精准分析不同客户的需求变化，在不同阶段、不同时间和不同地点满足客户的要求，助力“停课不停学”，满足客户更加多样化、复杂化的学习需求。

（三）优化价值创造流程

例如，将人工智能、大数据分析应用到学生学习偏好、教师培训、课程开发及销售转换过程中，可以不断补充和完善教育资源、数据资源及技术资源，并通过额外赠送、免费体验等方式达到销售课程的目的，为在线教育创造价值。

四、大数据在财务领域的应用

企业繁杂的财务信息提高了财务分析的复杂程度，而大数据通过数字技术专业化处理，经过筛选、获取、加工、储存等程序，可以为企业提供事前预测、事中控制、事后监督的全方位分析。

（一）改善财务信息质量

基于大数据技术的支持，智能数据处理技术可以自动搜索海量基础数据，并依照既定逻辑和规则进行对比、计算和分析，构建智慧化财务分析模型体系。大数据技术可以完成各项财务数据、行业指标、业绩情况的重复计算，这不但可以大大提高数据处理的速度和准确率，还可以降低人为因素下潜在错误的发生次数，提供更具参考价值的信息。

（二）降低企业管理成本

企业建立互联互通的内部数据共享中心，能够打破部门间的信息壁垒，信息可以及时地传递给相关人员，提高信息传递的速度和时效性；同时，还可以帮助检查业务数据与财务数据交叉呈现的错误，为财务工作提供更为及时、准确、全面的信息支持，降低企业的管理成本。

（三）优化企业决策机制

企业运用数字化技术完成财务数据的筛选和清洗，可以减少管理层收集、汇总数据的时间和成本，企业管理层可以将更多的精力用到评价业绩、制定战略和经营计划等工作中去。企业运用大数据及时将各类指标建立起动态联系，可以满足内部评价和对外披露的需要；通过收集行业市场数据、同业竞争数据，可以支持战略层面的管理决策，改善企业的经营决策机制。

（四）增强风险管理能力

大数据分析和可视化技术可以应用于财务分析中，针对信息使用者的不同目的设计个性化的财务分析模型。大数据具有数据评估、数据交易、数据搜索等功能，既能够保证数据真实有效，又能够全方位、多角度对比企业的分析结果，实现系统全面的分析，并针对性地提出解决问题的有效对策，增强企业风险管控能力。

（五）挖掘财务数据隐藏价值

常见的财务共享中心既可以汇聚企业完整的财务数据，又能够取得大量非结构化数据。大数据技术将非结构化数据转化成结构化数据，并与财务数据进行对比分析，能够找出企业签订合同、报销费用等经营活动中是否存在违反财务规定的情况，从而减少企业的财务漏洞，有利于优化企业财务管理流程和体系，挖掘财务数据隐藏的价值。