
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,這個(gè)交易才剛剛開始
對(duì)于傳統(tǒng)的貿(mào)易業(yè)務(wù)而言,在一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上完成了一筆交易,這個(gè)交易就結(jié)束了,但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代,這個(gè)交易才剛剛開始。
中國加入WTO已經(jīng)整整15周年了。15年來,中國享受了全球貿(mào)易增長帶來的紅利,外貿(mào)迅猛增長拉動(dòng)了經(jīng)濟(jì)增長,中國也成為了全球第二大經(jīng)濟(jì)體。
但是,這個(gè)15周年的日子卻并不特別值得慶賀,因?yàn)槿蚧谠馐芮八从械奶魬?zhàn),從2016年6月份的英國脫歐,到特朗普當(dāng)選美國總統(tǒng),貿(mào)易保護(hù)主義和逆全球化的思潮比過去15年任何時(shí)候都更加強(qiáng)烈。
按照加入WTO時(shí)的協(xié)議,中國在15年之后會(huì)自動(dòng)成為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)國家,在確定補(bǔ)貼和認(rèn)定傾銷的基準(zhǔn)價(jià)格時(shí),將不再需要以替代國的價(jià)格來計(jì)算。但是這個(gè)本來自動(dòng)實(shí)現(xiàn)的目標(biāo),也正變得更加撲朔迷離,歐盟試圖通過新立法,以“市場(chǎng)扭曲”規(guī)則取代“市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)”標(biāo)準(zhǔn)。
貿(mào)易保護(hù)主義和貿(mào)易寒冬雙重來襲,全球貿(mào)易形勢(shì)遭到了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。中國自然也難置身事外,出口從高速增長到連年大幅負(fù)增長。在如此艱難的環(huán)境下,推動(dòng)外貿(mào)的增長需要有新思維。
從傳統(tǒng)的廣交會(huì)的現(xiàn)場(chǎng)交易模式,到網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)集市,現(xiàn)在外貿(mào)已經(jīng)進(jìn)化了第三個(gè)階段——大數(shù)據(jù)時(shí)代。
---
何為大數(shù)據(jù)時(shí)代?
對(duì)于許多普通用戶來說,只要有與貿(mào)易相關(guān)的業(yè)務(wù)通過互聯(lián)網(wǎng)處理,便認(rèn)為自己進(jìn)入了一個(gè)新時(shí)代。但這恰恰是對(duì)互聯(lián)網(wǎng)模式最大的誤解。
互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn),作為一個(gè)信息傳輸工具,無論是過去的BBS論壇,還是語音聊天,互聯(lián)網(wǎng)只是提供了一個(gè)管道,一個(gè)工具,就好比過去通過電話線傳輸?shù)恼Z音,而今通過光釬傳送。管道變了,傳輸容量擴(kuò)大了,但是對(duì)于用戶而言,效率提升感受不明顯。互聯(lián)網(wǎng)在傳統(tǒng)時(shí)代僅僅是一個(gè)被機(jī)械利用的一種技術(shù)、一個(gè)工具。
貿(mào)易領(lǐng)域的傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代也是如此。一度,無論是國內(nèi)的貿(mào)易,還是跨境貿(mào)易,各類網(wǎng)站如雨后春筍般成長,他們以為,只要“觸網(wǎng)”了就“現(xiàn)代”了,并以此為噱頭來吆喝。但是,如果不能給用戶帶來便利、解決用戶的痛點(diǎn),“觸網(wǎng)”帶來的可能不是效率的提高,而是痛苦,因?yàn)槌绦蚩赡芨臃爆崳侍岣邊s不大。
互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)只有到了大數(shù)據(jù)時(shí)代才得到了真正的體現(xiàn),互聯(lián)網(wǎng)是活的、是智能的。通過大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,互聯(lián)網(wǎng)真正靈活地嵌入到貿(mào)易的各個(gè)環(huán)節(jié),塑造貿(mào)易的新時(shí)代。
對(duì)于傳統(tǒng)的貿(mào)易業(yè)務(wù)而言,在一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上完成了一筆交易,這個(gè)交易就結(jié)束了,但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代,這個(gè)交易才剛剛開始。因?yàn)閿?shù)據(jù)留存開始下一筆業(yè)務(wù)做得更好的開始,數(shù)據(jù)留存得越多,平臺(tái)對(duì)用戶需求的智能識(shí)別就越精準(zhǔn),未來的交易就越便利。
舉一個(gè)并不十分恰當(dāng)?shù)睦樱绻阃ㄟ^今日頭條閱讀新聞,當(dāng)你關(guān)閉一個(gè)閱讀頁面時(shí),恰恰就是一個(gè)新的開始,平臺(tái)對(duì)你喜好判斷更加精準(zhǔn)。你點(diǎn)擊了什么、閱讀了多長時(shí)間都將會(huì)被記錄,而下一次進(jìn)入,平臺(tái)就會(huì)自動(dòng)推薦你所喜好的內(nèi)容。機(jī)器在記錄人的行為,進(jìn)行深度學(xué)習(xí),進(jìn)而判斷出用戶下一步的需求。
對(duì)于外貿(mào)而言,數(shù)據(jù)積累可發(fā)揮的作用遠(yuǎn)不止推薦那么簡單,他貫穿于貿(mào)易的全過程,從尋找買方或賣方,到信用擔(dān)保、物流、匯兌、海關(guān)流程,數(shù)據(jù)在上一個(gè)環(huán)節(jié)的積累,可以幫助解決下一個(gè)環(huán)節(jié)的問題,而累積的數(shù)據(jù)可以更好地自動(dòng)識(shí)別用戶的信用,從而提供更為便捷的各類服務(wù)。
數(shù)據(jù)積累的過程首先是用戶對(duì)機(jī)構(gòu)的賦能,第二步則機(jī)構(gòu)反饋給用戶,提升用戶的效率。這是一個(gè)相互長進(jìn)的過程。
顯然,大機(jī)構(gòu)往往具有先天的優(yōu)勢(shì),因?yàn)槠淞私飧嘤脩舻钠毡榱?xí)慣,進(jìn)而能更好地通過大數(shù)據(jù)識(shí)別用戶的需求,以免費(fèi)或更為低廉的成本,為用戶提供更高效的服務(wù)。
---
如何降低交易成本?
阿里巴巴的一達(dá)通則是大數(shù)據(jù)賦能的典型案例,其根本的特點(diǎn)并不在于提供貿(mào)易平臺(tái),而在于其全程參與外貿(mào)的各個(gè)環(huán)節(jié)體系,掌握了大量真實(shí)有效的數(shù)據(jù),這使數(shù)據(jù)的運(yùn)用使得傳統(tǒng)外貿(mào)走向新外貿(mào)成為可能。
正如上圖所示,一達(dá)通對(duì)數(shù)據(jù)的積累是全鏈條的,體現(xiàn)在貿(mào)易的各個(gè)環(huán)節(jié)。而在其中的許多環(huán)節(jié),通過大數(shù)據(jù)的使用,已經(jīng)大大降低了用戶的交易成本,解決的外貿(mào)企業(yè)的諸多痛點(diǎn)。
雖然許多長期從事外貿(mào)的企業(yè)一般已經(jīng)有了穩(wěn)定的客戶,但是通過一達(dá)通可以精準(zhǔn)地匹配數(shù)據(jù),為企業(yè)推薦新的客戶。而對(duì)新加入外貿(mào)行業(yè)的人士而言,通過大數(shù)據(jù)就可以直接開拓市場(chǎng),相比于參與各類交易會(huì),成本要低許多。這只是在信息精準(zhǔn)匹配一個(gè)環(huán)節(jié)的使用。
目前,大數(shù)據(jù)運(yùn)用最核心的領(lǐng)域是金融服務(wù),通過大數(shù)據(jù)可以對(duì)用戶的信用進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),進(jìn)而提供更為個(gè)性化、低成本、快捷的金融服務(wù)。比如,在資金周轉(zhuǎn)上,一般而言,貨物收到才支付全部的貨款,但是基于大數(shù)據(jù)分析賣方的行為,可以評(píng)估在其發(fā)貨之后貨物收不到的概率很低,是小概率事件,那么金融機(jī)構(gòu)就可以為買方提前支付貨款,并承擔(dān)小概率事件的風(fēng)險(xiǎn),這可能加速賣方的資金回籠速度,提升經(jīng)營效率。
同樣的道理可以用在新外貿(mào)的各個(gè)環(huán)節(jié),因?yàn)閿?shù)據(jù)的分析可以建立信用評(píng)估體系,可以識(shí)別對(duì)一筆貿(mào)易而言,什么是大概率的風(fēng)險(xiǎn),什么是小概率的風(fēng)險(xiǎn),對(duì)于大概率的風(fēng)險(xiǎn),則提示交易對(duì)方,提前做好防范,或者選擇更加安全的交易對(duì)象。而對(duì)于小概率的風(fēng)險(xiǎn),則可以通過平臺(tái)及相關(guān)金融機(jī)構(gòu)來解決,貿(mào)易方只需要承擔(dān)小到不能再小的成本,甚至是免費(fèi),就可以大大改善資金運(yùn)用效率。
從某種意義上說,這有些類似于保險(xiǎn)精算。保險(xiǎn)精算就是利用現(xiàn)代數(shù)學(xué)方法,對(duì)各自保險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分性、估價(jià)和管理的一門綜合性科學(xué)。過去,在貿(mào)易的各個(gè)鏈條上,數(shù)據(jù)沉淀不夠,或者根本沒有數(shù)據(jù)可用,于是也無法精確識(shí)別貿(mào)易鏈條中的各種風(fēng)險(xiǎn)。
而大數(shù)據(jù)時(shí)代提供了這樣的可能,任何環(huán)節(jié)的信息都沉淀為數(shù)據(jù),進(jìn)而通過現(xiàn)代數(shù)據(jù)的模型,去精確地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而降低貿(mào)易的交易成本,促進(jìn)貿(mào)易和貿(mào)易相關(guān)的金融業(yè)發(fā)展。而且這種判斷和識(shí)別成本都是一對(duì)一的,且成本低廉。這對(duì)于其推廣大大有益。
放眼長遠(yuǎn),數(shù)據(jù)將會(huì)塑造一個(gè)全新的外貿(mào)時(shí)代,而交易成本大幅降低的外貿(mào)模式,也必將會(huì)吸引更多的中小企業(yè)跨入外貿(mào)的門檻,從全球范圍內(nèi)配置資源或?qū)ふ沂袌?chǎng)。這是一個(gè)新時(shí)代的開啟,未來必將是一片藍(lán)海。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11