2023電商數據分析報告【五篇】（精選文檔）

分析報告沒有固定格式，結構安排也相對比較靈活，由經濟活動分析的目的、需要決定。常見的經濟活動分析報告一般包括標題、正文、署名三部分內容。(一)標題全面分析報告的標題，一般要寫明單位、時間、分析內容、文下面是小編為大家整理的2023電商數據分析報告【五篇】（精選文檔）,供大家參考。

電商數據分析報告范文第1篇

分析報告沒有固定格式，結構安排也相對比較靈活，由經濟活動分析的目的、需要決定。常見的經濟活動分析報告一般包括標題、正文、署名三部分內容。

(一)標題

全面分析報告的標題，一般要寫明單位、時間、分析內容、文種等四項內容，如《××商場20xx年1月份銷售情況分析》;專題分析報告的標題，一般是揭示分析報告的主要內容與范圍，如《產品庫存積壓的原因何在?》;部門分析報告的標題，一定要標明部門，如《××市建工系統企業20xx年主要經濟指標的分析》。

(二)正文

正文可分為導語、主體、結尾三部分。

1.導語

它是分析報告的開頭部分，這—部分往往針對分析的問題，或簡要介紹被分析對象經濟活動的基本情況，如評價產銷形勢、計劃指標及指標完成情況;或交代分析的目的、起因;或指出存在的問題等等。這一部分應開門見山，直截了當地敘述主要問題，盡快引入主體部分。

2.主體

主體部分集中反映著經濟活動的分析過程及其結果，經濟活動分析報告的核心部分，主要闡釋經濟活動“怎么樣”、“為什么這樣”及“應該怎么辦”的問題。體現在結構上即表現為“基本情況——原因分析——對策建議”這樣三個相互關聯的層次。

(1)基本情況:一般采用對比、分解、綜合的方法，運用大量數據說明經濟指標的完成和變化情況及其存在的問題，展示經濟活動的基本情況。有時還可列出表格并敘述說明。

(2)原因分析:要從分析的對象和目的出發，對經濟活動的具體情況予以具體細致地分析，找出主客觀影響因素，并對其經濟效益作出客觀評價。在分析中，既要分析成績取得的原因，總結經驗，又要善于揭示矛盾，分析問題產生的癥結;既要重視客觀因素的分析，也不能忽視主觀因素的分析。如果是全面分析報告，則要對各項重要的經濟指標逐項進行分析;如果是專題分析報告，則要對該專題的內容和要點展開分析;如果是部門分析報告，則要抓住幾個主要經濟指標或一兩個重點問題進行分析。這部分的寫作必須實事求是，依據確鑿的數字和翔實的資料(包括計劃資料、統計資料、會計核算資料等)，運用適當的分析方法(包括對比分析法、因素分析法、動態分析法、綜合分析法、調查分析法等)，對一種經濟現象發展變化的全過程，追本溯源，抓主要矛盾，突出重點問題，恰如其分地進行分析評價。

(3)對策建議:它應以主體部分為基礎，抓住要害，有針對性地提出切實可行的建議或措施，觀點要鮮明，切忌模棱兩可，意見要中肯，措施要有的放矢。

3.結尾

由于主要內容已在主體中涉及到了，因此，大多數經濟活動分析報告都不再有單獨的結尾，而在寫完對策建議后自然作結，行文上顯得干凈利落。也有一些經濟活動分析報告有獨立的結尾，或者總結回顧以照應前言，或者預測前景以展望未來，或者補充說明，使內容更加全面。不管哪種寫法，都要簡短精粹，切合需要。

(三)署名

在正文之后右下方簽署提出報告的單位或個人姓名，說明寫作日期。如標題已標示單位或個人姓名時，只寫日期即可。

分析報告范文

隨著inter的發展，電子商務將從新聞、宣傳企業形象等功能，進到網上辦公、網上采購、電子支付等具有交互功能的新階段。這些交互大部分介于計算機系統、電子商務應用程序和軟件組件之間，即動態電子商務(dynamice-business)。webservices是一種基于標準的應用集成方式，它可以將運行在intra/inter分布式服務器上的應用集成在一起，使地理上分布在不同區域的計算機和設備協同工作，為用戶提供各種各樣的服務。

一、系統需求分析

目前國內不少機電流通企業已經在利用網絡技術進行運營管理和業務拓展，但仍存在一些制約因素：第一，庫存資源貧乏和庫存資源的高風險;第二，資金的短缺和高財務成本;第三，原有基于client/server二層應用體系結構的連鎖經營管理系統給連鎖分銷體系的建立的帶來了局限性、高成本和風險。案例分析報告。

通過對it互聯網信息技術現狀和發展趨勢研究，利用成熟的webservices技術，實施商務模式的變革，將進銷存商務運作范疇從公司內部提升到整個機電行業，來達到引入和共享社會資源，不但可以完全解決庫存資源和資金的問題，還能大大降低公司經營的風險。同時，基于互聯網三層應用體系結構應用，為公司分銷體系的建立帶來前所未有的光明前景：

集社會資源為我所用，并以此樹立行業地位和迅速擴大市場份額，并具備可控性、低成本、低風險和高效率。并由此建立了“合作與服務”的經營理念。

系統目標如下：

(1)為機電流通企業提供全程服務，而不僅僅是簡單的信息。

(2)系統具有開放性、平臺無關性，能夠與現存的電子商務系統很好地兼容。

(3)機電流通企業可以根據自己的特別要求進行定制，而且過程不復雜。

(4)方便應用服務提供商(applicationserviceprovider，asp)擴展和維護系統功能。案例分析報告。

二、系統功能設計

整個系統由信息系統和交易系統二部分組成。信息系統主要是為交易系統提供輔助服務，為機電行業和產品提供全面的信息咨詢和技術服務支持，隨著交易規模的擴大而將提供的機電產品交易行情指數;交易系統主要是采用會員制方式為機電行業制造商、行業總商、分銷商、物流商和客戶提供在線供貨、在線、在線分銷、在線倉儲物流配送和在線采購。如圖所示：

(1)為機電行業的產品制造商提供快速進入市場的渠道;為制造商提供了高效、便捷、低成本、低風險、高可控性的商務模式;使制造商具備對庫存產品資源的集中管理、合理配備和對物權的絕對控制和調度的能力和手段;具備了對產品的價格在應對市場變化而擁有統一而有效的調控手段和能力;具備了借助互聯網的應用而建立起具有無限擴展前景的產品分銷體系的條件;實現了社會庫存產品資源的共享。

(2)為機電行業的分銷商提供了高效、低成本、低風險的銷售商務模式;實現分銷商零庫存，避免了庫存積壓或沉淀而造成的損失;實現了對龐大的社會庫存產品資源的享用。

(3)為機電產品的消費用戶提供高效、便捷、低成本的采購渠道和手段，節約人力成本，提高采購效率和采購透明度，并有望實現產品消費單位所渴望的備品備件零庫存目的。

(4)為物流配送企業實現了網上產品配送單接收功能、網上配送單的維護、跟蹤、查詢和處理的管理功能等。加快物流配送企業業務信息傳遞，提升了工作效率和服務質量，為物流配送企業實施規模經營奠定了良好的基礎。

三、系統實現

1、三層體系結構設計思路

根據目前大多數機電流通企業計算機應用的需求分析情況，構建基于webservices成熟的電子商務解決方案，以先進成熟的計算機和通信技術為主要手段，建立以三層體系為主體的系統構架，來實現機電流通企業的電子商務系統。

該電子商務交易系統通過局域網和互聯網專用線路完成整個系統的數據管理和通訊。系統采用先進的三層結構體系，將業務應用邏輯集中到中間層處理，增加了系統的適應性、維護性和可靠性。

在總部建立數據中心，作為核心數據庫，存儲各個基地匯總上來的業務數據，并使用雙機集群技術保證數據庫服務器的高可用性。

在總部建立應用服務器，存放所有應用邏輯，供客戶端連接調用。

客戶端不需安裝數據庫客戶端，只需一次性安裝系統動態庫，即可使用瀏覽器進行業務處理，并可得到非常友好的交互性。

2、系統實現

基于webservices的電子商務系統是一種需要訂貨方與供貨方之間相互配合才能發揮最大效率的系統。訂貨方系統的實現需要利用大量的供貨方提供的webservices，同樣供貨系統也是如此。為簡單說明問題，本文只給出訂貨方系統的部分實現方法。

訂貨方選用windows20xxserver sqlserver20xx visualstudio。實現。windows20xxserver是微軟在服務器操作系統nt基礎上的升級版，進一步增加了系統的易用性、穩定性、界面友好性。sqlserver20xx數據庫與windows20xx系統緊密結合，在功能上有了很大的擴充，性能進一步提高，是中小企業數據庫軟件的首選。visualstudio。開發工具作為微軟、計劃中的重要一員于20xx年一經推出就受到了廣大開發人員的喜愛，它強大的開發環境、高效的開發效率、翔實的資料信息是其他開發工具所無法比擬的。在編程語言方面選用了c#語言，c#語言是微軟新推出的一種專門為網絡編程量身定做的編程語言。它是在繼承了java、c、c 等語言的優點后發展起來的一門簡單易學、高效優質的語言。c#語言吸收了java語言的虛擬機概念，利用ctl這個運行庫做到了跨平臺運行;同時，它與windows的緊密結合也使它成為windows下編程的最好選擇。因此，在系統實現時選用了上述組合。

(1)訂貨方采購單的web服務實現。利用visualstudio。開發環境建立一個aspxweb服務，命名為listpurchaseservice(具體代碼略)。此服務首先檢索采購訂單數據庫，把還沒有完成的采購訂單信息檢索出來，并利用dataset格式給供貨方。dataset是微軟推出的一種新的基于xml的數據格式。因此只要信息接收者有一個xml解析器就可以進行數據分析。當然，如果可以利用。開發環境的話，開發效率和運行效率都會有大幅度提升。

(2)訂貨方提供的供貨方基本信息修改web服務的實現。此服務可以使供貨方動態地修改自己的基本信息，如公司名稱、公司密碼、公司電話、聯系人、產品簡介等。但公司編號、公司信用等級是由訂貨方維護，供貨方只能瀏覽，無法修改。

(3)訂貨方利用供貨方提供的web服務實現流水化電子。采購實現流水化電子采購需要供貨方提供一整套的web服務，包括產品信息的檢索、采購單的處理、網上議價、訂貨單的處理等。

四、需要解決的關鍵問題

1、webservices的實現

使用webservices部署數據庫應用系統時，若不知道webservices的url，必須使用發現工具來完成對webservices站點的發現工作;若已知url，發現工作可省略。發現webservices后，必須使用webservices描述語言工具wsd1、exe來創建服務。服務是一個位于本地計算機上的class，它封裝了服務通信所需的所有復雜的功能。因此在應用系統中，可以像與本地對象交互一樣與服務進而與webservices服務器進行交互。

2、webservices的安全

創建了公用的webservices后，任何知道該服務url的人都可以使用。因此必須采取措施來確保webservices的安全，以便只有被授權者才能使用它們。例如，可使用soap報頭(xml)來發送認證信息(作為命令的一部分)，只有合法用戶才能訪問該服務。

電商數據分析報告范文第2篇

今天下午，艾瑞咨詢集團召開2010年全年互聯網數據會，會上公布的2010年度中國十大熱門網絡應用服務榜單指出上述信息。

根據艾瑞咨詢監測的數據顯示，2010年最受網民歡迎的應用服務前三名分別是團購、微博、B2C商城服務。

艾瑞咨詢集團是國內知名網絡新經濟信息服務機構，專注于網絡媒體、電子商務、網絡游戲、無線增值等新經濟領域，該集團最早推出一系列中國網絡經濟研究報告。

中國十大熱門網絡應用服務

1團購

2微博

3 B2C商城

4網站導航

5網絡電視

6地圖搜索

7視頻搜索

8財經資訊

9房產資訊

10教育資訊

微博

月度瀏覽時間高達7700萬小時

據艾瑞咨詢介紹，2010年國內微博服務月度有效瀏覽時間從3月份的760萬小時上升到11月份的7700萬小時，增長超10倍。

到11月份，微博的“月度覆蓋人數”達到9000萬人次以上。

根據2010年度中國十大熱門網絡應用服務榜單，微博位居十大熱門服務的第二位。

解讀

互動性成就溝通新方式

2010年被稱之為中國的微博元年，僅以新浪為例，數據顯示，截至2010年10月底，新浪微博用戶數就已達5000萬，明星、名人、草根網民等等，都是新浪微博的重要組成部分。

與此同時，不僅僅是個人，企業機構也將微博當成品牌宣傳和接觸消費者的重要平臺，而越來越多的政府機構也開通了新浪微博，通過這種全新的方式與大眾進行溝通。

艾瑞咨詢集團分析指出，微博在2010年迎來了爆發式增長，各大門戶網站和其他一些網絡服務商等紛紛推出微博服務。由于集合了信息的快速傳播性與良好的互動性，微博受到了網民的極大歡迎。

團購

“月度覆蓋人數”達到9000萬人次以上

團購作為一種新興的電子商務模式，通過消費者自行組團、專業團購網站、商家組織團購等形式，提升用戶與商家的議價能力，并極大程度地獲得商品讓利，引起消費者及業內廠商，甚至是資本市場關注。

B2C商城是電子商務的一種模式，以網絡零售為主，如人們所常見的和購物經常用到的京東商城、當當網等。

艾瑞咨詢指出，與微博一樣，到2010年11月份，團購服務的“月度覆蓋人數”也達到9000萬人次以上，成為2010年具有一定影響力，并且增長速度最快和具備較強成長力的網絡應用服務。

根據調研顯示，中國的團購用戶中，近七成用戶選擇直接訪問團購網站。一周關注1—2次的比重最高，達到45.6%；
其次是幾乎每天都關注的，占比為32.8%。

艾瑞分析，電子商務服務已經成為2010年最熱門的網絡應用服務之一，用戶網絡購物的習慣已經逐漸形成，電子商務交易規?？焖僭鲩L。

解讀

“三贏”模式受青睞

團購網站最先起源于美國，2010年年初開始，團購網站在我國遍地開花，走在電子商務網絡購物前沿地帶。從拉手、美團等網站開始，越來越多的團購網站陸續面市。

艾瑞咨詢分析，由于團購價格便宜，產品樣式多樣化，而備受網民青睞，很多網民都選擇網上團購，閑來無事的時候即使是不參加網上團購也愿意在團購網站里面“轉一圈”。

對于消費者來說，能用低于市場的價格買到商品；
對于商家來說，薄利能夠多銷，對于團購網站來說也能夠收取一定的提成，可謂是三贏。（編選：
來源：《法制晚報》文/王永生）

《關于2010-2011年度：中國電子商務系列研究報告定制的通知》

擁有100余位國內知名專業分析師、特約研究員，以及院校專家教授、知名企業CEO、頂尖實戰專家，每年度編制近百份電商主題研究報告，并接受企業定制各項報告，承接政府部門、行業協會與企業委托的課題研究、項目申報等專業研究工作，并擁有領先的電子商務行業數據監測系統來實現對行業運行的數據監測、分析。

作為國內專業電子商務研究機構，包括B2B領域的阿里巴巴、網盛生意寶、中國制造網、慧聰網、環球資源、金銀島、一達通、敦煌網等企業；
B2C領域的京東商城、當當網、卓越亞馬遜、新蛋中國、紅孩子、凡客誠品(VANCL)、麥考林（麥網）、庫巴購物網、蘇寧易購、淘寶網、拍拍網、eBay易趣網、樂酷天、百度有啊、樂淘網、銀泰網、珂蘭鉆石網等；
支付領域的支付寶、財付通、環迅支付、百付寶、銀聯電子支付、快錢、易寶支付等；
還有移動電子商務領域的中科聚盟、新網互聯、匯?？萍?、億美軟通、天下互聯、新網互聯、用友偉庫等，以及團購領域的拉手網、美團網、F團、窩窩團、阿丫團、團寶網、24券、愛幫網、糯米網、騰訊“QQ”團、酷團網、大眾點評網、淘寶“聚劃算”等電子商務各領域典型企業，均為中心的重點研究與監測對象。

電商數據分析報告范文第3篇

一，每天更新網站內容

一個每天定時更新內容的網站肯定比一個幾個月都不更新內容的網站更能獲得搜索引擎的青睞，尤其是百度，百度現在增加了給予持續更新內容的網站的權重，當然一定要是高質量的原創內容，如果你只是每天采集一些文章放到網站上去，可能還會被百度降權，達不到增加自己網站價值的效果。

二，每天持續外鏈

內容為王，外鏈為皇，說的就是外鏈的重要性，熟話說酒香還怕巷子深，我們網站的內容做的再好，如果不想歪做宣傳別人是不會知道的，可以說外鏈是整個網站權重的基石，只有外鏈越多，你的網站權重才會越來越高，做外鏈我們最重要的就是持之以恒，不要今天發幾百個，明天一個都不發，這樣做會導致百度蜘蛛對你網站產生懷疑，從而導致降權，我們要做的就是細水長流，慢慢積累肯定會看到效果。

三，每天分析網站數據

分析網站數據的工具網絡上已經有很多了，在這里我就不一一重復。我們要做的就是每天觀察和分析網站的排名和走勢，從中把握住搜索引擎的算法，從而對癥下藥，讓我們的網站永遠都排在我們競爭對手的前面。（編選：
來源：網界網）

《關于2010-2011年度：中國電子商務系列研究報告定制的通知》

依托擁有的100余位國內知名專業分析師、特約研究員，以及院校專家教授、知名企業CEO、頂尖實戰專家，每年度編制近百份電商主題研究報告，并接受企業定制各項報告，承接政府部門、行業協會與企業委托的課題研究、項目申報等專業研究工作，并擁有領先的電子商務行業數據監測系統來實現對行業運行的數據監測、分析。

作為國內專業電子商務研究機構，包括B2B領域的阿里巴巴、網盛生意寶、中國制造網、慧聰網、環球資源、金銀島、一達通、敦煌網等企業；
B2C領域的京東商城、當當網、卓越亞馬遜、新蛋中國、紅孩子、凡客誠品(VANCL)、麥考林(麥網)、庫巴購物網、蘇寧易購、淘寶網、拍拍網、eBay易趣網、樂酷天、百度有啊、樂淘網、銀泰網、珂蘭鉆石網等；
支付領域的支付寶、財付通、環迅支付、百付寶、銀聯電子支付、快錢、易寶支付等；
還有移動電子商務領域的中科聚盟、新網互聯、匯?？萍?、億美軟通、天下互聯、新網互聯、用友偉庫等，以及團購領域的拉手網、美團網、F團、窩窩團、阿丫團、24券、愛幫網、糯米網、騰訊“QQ”團、酷團網、大眾點評網、淘寶“聚劃算”等電子商務各領域典型企業，均為中心的重點研究與監測對象。

電商數據分析報告范文第4篇

電子商務企業在在協調資金流預算、成本控制及財務評價分析等財務管理方面的作用，正隨著電子商務交易總量和交易頻率的快速增長而顯得越發重要。電商企業的財務管理在網絡時代遭遇到互聯網經濟大數據技術環境和管理理念等各方面的沖擊和挑戰。

一、我國電子商務企業財務管理現狀

目前在實際運營中電商企業主要根據電子商務交易軟件或平臺所提供的功能模塊進行數據管理, 財務管理的模式主要還是停留在傳統財務管理流程的基礎上，電商企業可能通過ERP軟件中的存貨數據或相應的輔助管理模塊對電商交易進行進銷存管理和客戶信息管理。

目前，電商企業的財務管理正處于一個摸索創新階段，業務流程的創新、融資的困難、預算管理的創新、降低成本、財務分析的創新一直是電商企業所面臨的首要問題。網絡交易對象的信息不完整甚至缺失情況的普遍存在，使得電商企業的財務管理還要解決的難題就是如何保障資金安全以及提高資金使用效率、提高存貨周轉率、降低固定運營成本和物流成本。這就要求電商企業的財務管理必須要有非常迅速的信息處理能力和與傳統不同的創新財務流程支持。但在目前的市場環境下，電商企業的財務管理創新以及財務人員的業務水平和技能遠不能適應近年電商企業的發展速度，既精通財務管理又具備網絡運營思維的財務管理人員非常稀缺，電商企業的財務管理創新迫在眉睫。電子商務的迅速發展倒逼和推動了電商企業財務管理的實踐創新。

二、財務流程的創新

企業財務管理要不斷抓住創新，也要抓住時機，首先要迅速，能夠最先掌握電子商務環境下企業管理模式的變革，才能達到以速度贏得先機的目的。

大型企業所謂OA管理流程，財務審批付款一般要半個月;而淘寶網店店小二給電商企業提出促銷需求到決策付款一般須2小時內決策完成，財務流程快的傳統企業電商將勝出，然而大部分企業不愿為了電商改變原來流程。這很顯然是無法在取得效率。電商平臺由于運營的快速反應必須有相配套的流程相支撐。

隨著大數據時代的到來和市場經濟的高速發展，數據的規模和復雜程度迅速擴大，從海量數據中提取有效信息并加以精確化正日益成為企業戰略決策的必要因素。電子商務企業財務管理實施過程中大數據所具有的戰略意義不僅僅局限于收集和整理龐大的數據信息，更在于如何有效快速且精確化處理和分析該數據，這就需要我們將財務管理流程重新設計。尤其改變傳統數據分析存在的滯后性和低頻性等問題，從而有效地組織和協調電商企業的運營活動，實現企業戰略目標企業管理理念才能不斷的創新。

三、財務預算創新

(一)大數據的應用

電子商務企業由于發展速度過快，財務管理如果沒有及時迅速地改變，未能跟上發展節奏，并且由于這個行業的特殊性，造成了電子商務企業獨有的預算特點。大數據的應用主要集中在預算管理數據服務上的變革。

(二)數據共享中心

電商企業應積極建立并利用基于云平臺構建的數據共享中心，通過對預算管理的各環節進行及時有效的控制來提高預算管理所需的數據的準確性。和云平臺對供應商銷售渠道、競爭對手、企業內部價值鏈等進行實時的預算分析，利用云平臺和財務共享服務分析、預測、決策等高級應用上。財務工作人員需要按照企業發展戰略目標及時調整預算方案，調整后的數據將自動修改并存儲在云平臺，進而實現有效控制。系統及時計算出預算數與實際數之間的差額，并進行比較，生成預算分析報告，最終編制出預計報表，從而有力地支撐企業的決策，同時使預算分析更科學。依據預算管理的循環過程設計預算管理體系，并及時傳遞反饋的信息，從而有效優化企業運營流程。最后，將各部門預算的實際完成情況與預算標準比較進行業績評價，出具業績報告。

四、財務評價體系創新

(一)指標設置

透明化的網絡環境使得電商企業的利潤空間不斷減少, 企業的持久發展更加依賴于高效的資金運營能力。因此, 在評價指標的選擇原則上, 電商財務績效評價的指標更應該注重于企業資金運營能力的評價以及更能說明時效性的資產流動性指標上。除了傳統的財務指標以外, 非財務因素的影響也應在模型設計的考慮范疇之內?？梢詫⒅Ц秾毷杖?、支出項根據交易性質劃分為交易類和非交易類。交易類包括：交易收款(包括分銷銷售收入)和交易費用，例如天貓返點積分、天貓傭金、貨到付款傭金等。非交易類包括：非交易費用收入、支出，例如天貓技術服務年費、天貓履約保證金等。除了企業的償債能力、營運能力、營利能力、資產管理效率等傳統的評價指標外，我們還應該對企業的發展能力、廣告投入回報、非財務因子設置指標分析。

(二)發展能力分析

針對企業的發展能力我們可以技術投入比、總資產增長率、凈利率增長率、營業收入增長率作為評價指標。針對廣告投入回報，我們可以設置一些廣告投入產出比作為評價指標。以天貓直通車為例，可以將直通車的花費變化率，直通車投入產出比，直通車成交金額變化率、直通車的點擊轉化率作為廣告投入回報指標。對于非財務因子設置指標，我們可以將財務信息共享、市場與客戶、人力資源、政策導向，買家秀點贊數、買家秀訪問數、買家秀評論數等作為評價指標，我們也可以將店鋪的訪問流量、訪客數、下單數、跳失率、下單轉化率等作為評價指標。

(三)成本分析

電商數據分析報告范文第5篇

關鍵詞:電信大數據；
信用風險管理；
信用評分；
可替代數據；
數據共享

1引言

征信體系是市場經濟的部級金融基礎設施，對降低交易成本、管理信用風險、促進信貸市場的健康發展起到了不可替代的作用。自2015年中國人民銀行（以下簡稱央行）通知8家民營征信機構準備個人征信業務以來，資本市場、互聯網大數據公司、金融機構紛紛嘗試個人征信業務。國內的征信業剛剛起步，現有征信系統雖然已經有基本的架構，但是覆蓋人群和服務有限，需要多層次的征信體系才能夠滿足飛速發展的市場經濟下消費金融的需要。從國外征信業的實踐來看，電信數據由于具有“先用后買”的授信特性，而且在覆蓋度和鮮活性方面都有優勢，成為除傳統信貸數據之外進行信用評估的重要替代數據。因此，電信大數據也成為國內征信業發展中的關注熱點。目前，除了民營征信機構積極嘗試電信大數據的應用之外，我國的三大主要電信服務商均已在征信領域有所行動：2016年1月中國移動集團公司（以下簡稱“中國移動”）和招商局集團合作，在深圳市前海深港現代服務業合作區成立了試金石信用服務有限公司；
中國電信集團公司（以下簡稱“中國電信”）的天翼征信有限公司成立于2014年12月，2015年5月獲得企業征信牌照，2015年3月推出個人信用評分，擁有中國電信和翼支付積累的豐富大數據；
中國聯合網絡通信集團有限公司（以下簡稱中國聯通）也在積極籌備征信相關的一些基礎工作。

2電信運營業務中的征信問題

電信運營商自身的業務也存在和銀行信貸類似的信用風險管理問題，如手機或電話話費的預售類（后付費）信貸業務、通信話費的催收、電信服務申請中的防欺詐等。相比銀行信貸的征信問題，電信運營商的征信業務涉及的金額較小，客戶多而且更加分散。在歐美發達國家，電信運營商一直就是傳統征信機構的服務對象，例如全球第二大征信機構艾克飛（Equifax）在2014年的征信業務收入中，有6%來源于電信運營商。國外的電信運營商解決消費者征信問題主要通過3個途徑：利用電信運營商內部的行業協會建立自己的消費者征信數據庫，提供相關的征信服務，通過各個分散的運營商之間完善的信息共享機制降低成本；
根據信用的相關性，借用傳統征信機構的信貸征信信息進行風險管理服務，由于金融信貸的信用更重要、最可靠，因此可以自然延伸到電信領域的信用；
與數據服務商合作，根據電信數據開發消費者信用風險評估模型。

2.1電信行業內的信用風險管理2

2.1.1基本概況

在美國，電信運營商每年的壞賬損失（拖欠通信花費）達到10億美元。為了減少這種消費者信用風險，在多年前，具有商業遠見的多家電信公司高層們聯合組建了全國電信和公共事業消費者信息交換中心（NCTUE）。全國消費者電信數據交換中心（NCTDE）建立之初只包括電信行業企業，后來付費電視和公共事業服務公司也陸續加入，使其發展成為會員制的公司。會員之間共享消費者的數據，識別高風險消費者。

2.1.2NCTUE的發展歷程

20世紀80年代后期，長途電話的商業信用風險經理和西南信用風險管理委員會聯合成立了全國電信信用組織，想共同建立一個全國性的數據庫。經過多年的努力，一個非盈利機構——全國電信數據交換中心（NTDE）于1993年誕生了。1994年，艾克飛成為NTDE的數據技術廠商，1995年數據庫可以使用。1997年，經美國司法部批準，NCTDE成立，選擇數據處理和服務經驗豐富的艾克飛作為承建商。2002年NCTDE和艾克飛正式簽訂合同管理數據庫，同年美國司法部批準電信數據和公共事業數據合并為一個數據交換中心——NCTUE，隨后37家公司加入了NCTUE，包括2003年付費電視的加入。2009年，艾克飛和NCTUE建立了新的NCTUEplus數據庫，將成員機構提供的交易級別賬戶信息添加其中，對已有的僅存儲負面信息的數據庫進行編程改造，成為存儲包括征信信息在內的綜合信息的工具，可以滿足更好的決策需求。NCTUEplus數據庫整合了成員機構的所有賬戶數據，可以和傳統的征信文件一起應用，這個工具可以給成員提供360°的消費者視圖，在客戶的生命周期過程中做出可盈利的風險決策。目前，NCTUE的成員機構包括全國性的、區域的和當地的公司，覆蓋了有線電視、電力、煤氣、互聯網、市話、長途電話、衛星電視、水等行業。NCTUE有3.42億條消費者記錄（其中的2500萬消費者沒有信用記錄），包括電信、水、電、煤氣等新申請、賬戶歷史、償還歷史、違約和欺詐等60多種數據。NCTUE逐漸發展成為美國的一個提供運營商數據和公共數據的特殊征信機構（specialcreditreportingagency，SCRA），受美國聯邦消費者金融保護局（ConsumerFinancialProtectionBureau，CFPB）監管。

2.1.3NCTUE的征信服務

NCTUE作為一個特殊的征信機構，能夠在客戶服務申請中幫助電信運營商審查新的消費者，檢查其是否存在通過未付款賬戶來減少損失、增加盈利的情況，目前主要提供信用報告，尚未提供基于信用報告的信用評分。通過加入NCTUE，成員可以在減少風險方面獲得25%的提升，成員可以享受以下服務：確認一個新的申請者在其他成員公司是否有明顯的未付余額（unpaidbalance）和由于未付款而關閉的賬戶（unpaidclosedaccount）；
確定包含復制和無效的社會保障號的欺詐申請；
通過數據分析確定準確的賬戶押金，根據消費者的電信征信報告，做出是否需要消費者繳納服務保證金的決策；
從其他成員那里獲取更新的地址信息，加強跟蹤客戶和收債的效果，可以使用艾克飛的信息交換搜索（Equifaxexchangesearch）服務的客戶追蹤解決方案；
收到管理報告，觀測未付款賬戶的變化，分析償還特征，進行賬戶審查、活動分析等；
當數據庫中因未還款而關閉的賬戶信息和新的客戶服務申請信息匹配時，自動給會員機構提示；
數據交換可以通過在線和批處理的方式進行。上述服務都是基于消費者的信用報告，這些成員的權限不同，分為成員（member）、附屬成員（affiliatemember）和助理成員（associatemember）3類，根據級別的不同享受到的服務也不同。

2.1.4為個人消費者提供的服務

由于受到美國聯邦消費者金融保護局的監管，NCTUE也比較注重維護消費者權益，滿足合規性要求。NCTUE的電信信用報告分為兩種：一種是供成員機構使用的，相當于央行征信系統的機構版；
一種是為消費者提供服務的，相當于央行征信系統的個人版。NCTUE每年免費向消費者提供一次信用報告。在12個月之內出現負面信息，或是被查詢超過8次的賬戶，也可以獲得免費的信用報告，額外查詢的費用為每份8美元。當消費者反映報告信息存在問題時，NCTUE會和數據源一起調查數據問題。

2.1.5信息共享機制的形成

NCTUE規定：如果會員機構需要從NCTUE獲得數據，就必須貢獻出該機構的數據。對于一些成員機構來說，在提交數據時存在泄露自己客戶信息的顧慮。但是如果沒有共享客戶信息，造成的損失往往是共享信息的8倍之多，最后博弈的結果通常是，會員機構清楚地認識到NCTUE的價值，形成了信息共享的機制。對某個會員公司10年來的信用風險損失進行分析，可以發現53%都是由于消費者中斷了服務，這其中的大部分消費者沒有押金來償還賬單，同時，70%的損失沒有進入催收環節。這項研究證明了NCTUE的消費者信息共享模式可以有效地對電信運營商的信用風險進行管理。

2.2風險決策

對于電信運營商來說，電信服務的消費者分散而且數量眾多，涉及的服務金額比較少，所以需要進行自動化、批量化的自動風險決策。和需要人工審閱的信用報告相比，信用評分是電信運營商進行風險管理的不錯選擇。由于消費者信貸信用評估和電信服務的信用評估具有高度的相關性，許多電信運營商直接利用傳統征信機構提供的FICO信用評分①（基于銀行信貸）進行決策，例如如果消費者的FICO評分超過了620分，則可以獲得手機話費授信服務，即免押金；
而低于620分的消費者就需要交押金獲得服務；
低于550分的消費者無法獲得服務。征信服務只是信用風險管理的重要環節，每個電信運營商可以根據FICO信用評分自己制定風險決策規則。另外，三大征信機構根據電信運營商的征信需求，紛紛開發了服務于電信運營商的消費者信用評分，這種信用評分的數據不是基于銀行信貸，而是基于NCTUE的信用報告和電信運營商本地的數據。艾克飛的早期違約評分特別為電信行業設計，利用了多源模型，合并了電信運營商的業務信息、負面公共記錄信息和交易數據，能夠對電信行業的償還和違約行為進行預測，特別是預測最初4個月消費者不付款的可能性，篩選出不愿意付款的消費者。類似地，環聯（TransUnion）公司開發出了TransUnion通信模型，益博睿（Experian）公司也開發出了TEC信用評級模型，利用征信數據評估客戶。

2.3信用風險評估模型

除了直接利用從傳統征信機構獲得的基于銀行信貸數據的FICO信用評分和三大征信機構為電信運營商量身定制的電信信用評分之外，電信運營商還使用一些數據服務商提供的消費者信用評估。美國的電信數據公司Tiaxa提供的信用快充服務就非常具有代表性。Tiaxa是一家高科技公司，為移動通信市場提供基礎設施、清算中心和增收服務，提高預付費用戶群的管理效率，并為世界各地的主要運營商增加收入。Taxia的在線信用快充服務是專門為預付費用戶設計的，功能是當其可用余額不足時，提供信用金額充值服務。根據用戶的行為數據，Tiaxa采用專有的評分方法與運算規則（該評分技術申請了專利），對用戶的行為進行分析、分類和評分，確定每位用戶的合理信用額度。用戶使用該服務之后，可利用Tiaxa提供的額外信用金額防止通話或數據會話中斷。當用戶充值時，其已使用的信用金額將得到補償。目前Taxia還沒有和金融機構直接合作，僅和運營商合作，提供預授信（如Nanocredit、微貸服務）決策分析服務。Tiaxa的信用快充服務平臺已經在拉丁美洲的8個運營商實施并運營，包括哥倫比亞、秘魯、墨西哥和阿根廷的Movistar以及Vivo，活躍用戶超過400萬戶，每天處理著數量巨大的交易數據。

3電信大數據在金融征信中的應用

由于缺少傳統銀行信貸記錄，全球有25億人無法享受金融服務，但是這些人中有16億人擁有手機，很多都是后付費用戶。由于電信付費數據是和金融征信強相關的數據源，傳統的征信機構也開始設計將電信大數據應用到征信業務的產品，主要圍繞通信話費繳納，為金融機構提供替代信用風險分析方案。新興的大數據公司比較激進，整合消費者除話費繳納之外更多的電信大數據（包括通話行為），主要在新興市場國家為普惠金融機構提供風險分析服務。

3.1傳統征信機構的可替代信用評分

起初，國外的征信機構沒有把電信數據納入征信報告。2015年，FICO和Equifax、LexisNexis3家公司合作啟動可替代評分項目，在12家大的信用卡公司使用，對不能獲得傳統信貸服務的消費者進行信用評估。Equifax提供NCTUE的電信數據，該評分模型稱為FICOXD。相關研究結果表明電信數據具有相對較好的效果，利用替代數據，可以為大約50%不能進行傳統信用評估的用戶正確評分。上百萬的消費者可以擁有比較高的信用評分，享受正常的金融服務，并且很多擁有新評分的消費者很快成為了金融服務的主流人群。上述機構在利用電信數據進行信用評分的同時，將電信數據也納入信用報告，提供給金融機構或消費者。國外征信機構將電信信息用于銀行信貸風險評估的大數據模式目前還在嘗試階段，還稱不上成熟。國內央行征信系統很早就開始采集相關的電信信息，并將其納入企業和個人征信報告，這項信息包括電信欠費、時間和金額、業務類型、記賬年月、業務開通時間和欠費金額等。截至2014年底，個人征信系統中的電信數據在非銀行數據中的占比為4.15%，約有1047.85萬筆記錄。企業征信系統中的電信數據在非銀行數據中的占比為10.19%，約有338.33萬筆記錄。

3.2面向普惠金融的創新嘗試

過去10年中，移動終端發展到無處不在。超過90%的人有移動電話，在發展中國家，蜂窩電話數據使用者多于發達國家。隨著移動電話成為新興市場中必要的交流模式，可收集和分析的數據變得越來越豐富和可描述。通話信息記錄數據庫提供了一系列包括通話對象、頻度時長和支付信息等特征內容的詳細信息。研究發現，通過簡單的特征（如通話的間隔時間、賬戶服務的持續性、余額詢問頻率和通話時長等）可以構建相對有預測能力的模型。一些風險管控服務提供商（如Cignifi、FirstAccess、MasterCardAdvisors等）已經開發了針對缺失傳統征信記錄的消費者的風險控制模型，根據這些模型顯示預付費用戶的付費情況，通話、上網行為等信息能夠在一定程度上預測貸款人的還款意愿及還款能力。針對消費者幾個月的手機數據便能提供足夠的樣本量進行風險建模。例如統計顯示，發起呼叫的數量（不是接收呼叫的數量）較多以及通話時長較長這兩個維度與信用度是正相關的；
相反，在一些模型中，如果工作時段接聽較多的電話或者通話的朋友圈相對較小，則可能是低信用客戶。因此，基于預付費手機相關數據的風險控制建模，可以極大地幫助一些缺乏征信數據的發展中國家的市場實現普惠金融的健康成長。大數據公司Cignifi和FirstAccess是進行這種嘗試的典型代表。Cignifi是一家基于電信數據的風險和信息分析公司，大概成立于2011年，在巴西進行測試，總部在美國馬薩諸塞州的劍橋，很多商業創意產生于英國的牛津大學?；緲I務市場營銷和風險評估分別對應兩種產品，即市場營銷傾向性評分和風險評分。

Cignifi的信用評分是為金融機構、零售商和保險商開發的，可以為沒有傳統信用評分歷史的顧客服務，效果很好，涵蓋信用卡、循環信用卡和短期的消費者貸款，在不增加風險的前提下使消費者貸款的批準率達到了25%。Cignifi用到的電信大數據不僅僅限于話費繳費信息，其主要的一些數據指標包括：通話時長、每天用電話的時間、通話的頻率、誰先打的電話、電話的位置信息、短信（SMS）和數據的活躍度、定時和充值金額。所在的市場包括墨西哥、加納、智利、巴西、烏干達、菲律賓、尼加拉瓜，都是新興市場的一些業務。Cignifi注重與電信運營商和傳統的征信機構合作，目前的合作伙伴包括：Equifax、Telefonica、Globe和Airtel。FirstAccess是一家面向微金融服務的信息服務商。首先在坦桑尼亞開始了相關的工作，涉及的產品有：微貸、分期貸款、短期貸款、農業貸款、小微企業貸款、太陽能燈貸款和房屋裝修貸款等。其主要的服務對象是：商業銀行、微金融機構、盈利或者非盈利金融機構。在進行信用評估時，該公司考慮的因素是：移動電話、水、公共設施、被申請者啟動的電話次數、所在電話網絡的大小和充值的頻率等[1]。FirstAccess通過查看客戶的手機通話記錄與短信記錄，對客戶的信用狀況進行評判。FirstAccess監控的并不是通話與短信的內容，而是通話的時間、時點、地理位置、頻率、通話費用等數據，從而通過分析這些數據形成對客戶的行為特征判定。在特定客戶的行為特征模型形成之后，相互的通話也將成為其他客戶行為特征的判定因素之一。最終，FirstAccess通過內部算法得出相應的信用額度。整個過程通過自動化算法分析完成，因此從客戶同意提供數據到信用額度的公布僅需要幾分鐘的時間。FirstAccesss在應用中也取得了一定的效果，相比傳統的風險分析方法，每一個借貸者都節省了將近12美元的花銷，在最初的18個月內就有超過75000個借貸推薦。

4國內情況分析和政策建議

電信大數據是與消費者信用強相關的征信數據，僅次于銀行信貸數據。根據世界銀行2014年的報告可知：全世界人口中有近1/3的人沒有銀行賬戶，因此對這些人來說不僅銀行征信資料是缺失的，甚至任何資金的記錄都是空白的。相比而言，擁有手機的人口則占全世界人口的3/4，即擁有手機的人比擁有銀行賬戶的人多。目前國內征信市場的狀況是：10億人無傳統信貸信用記錄；
1億人沒有足夠的信貸信用記錄進行評分；
央行征信系統主要服務于銀行信貸機構。但是，國內手機用戶已經超過13億戶，互聯網的網民規模已經達到了6.5億戶，普及率達到47.8%，加強電信大數據的應用和研發對于發展普惠金融意義重大。在個人數據保護方面，目前的監管現狀為利用電信大數據進行征信業務創新擁有足夠的發展空間。電信數據對于民營征信機構來說是非常重要的征信數據，其可靠、及時、銀行信貸的相關性等特征可以用來解決中國的征信難題，幫助更多消費者享受普惠金融的服務。

電信運營商在嘗試征信服務的過程中，要注意國內電信行業的數據整合，征信的本質是整合碎片化的局部信息，得到更完整的信用主體的視圖，才能有效地減少信息不對稱的問題。一個更加完整的電信大數據庫是很有價值的。圖1列出一個電信大數據的頂層設計構想，基本的思想是基于現有傳統征信機構的商業模式（如信息共享、信息整合、第三方機構運營等），由幾大運營商聯合或由獨立第三方來完成電信信用基礎數據庫的運營和構建，一方面服務于運營商內部，另一方面和傳統征信機構進行信息共享。如果沒有一個完整、統一的電信大數據庫，碎片化的電信大數據對于征信的價值將大打折扣。但是筆者在與工業和信息化部的相關研究人員溝通過程中了解到，整合3家國內大的電信運營商的數據阻力重重，很難實現。不過，近期也出現了松動的情況，2016年1月13日，中國電信、中國聯通在京簽約，開放共享包括網絡、業務和服務在內的各類資源，并探索業務、資本各層面的合作，推進網絡、終端等供給側結構性改革。希望將中國電信和中國聯通的業務和數據整合成一個類似于NTCUE的電信大數據庫，既能方便解決電信行業的信用風險，又能給普惠金融提供支撐。

電信運營商在嘗試將電信大數據用于金融征信的同時，不要忽略電信行業本身存在的信用風險管理問題，如果對電信數據的利用不能解決電信運營商自身的征信問題，就無法讓金融機構相信電信大數據在征信中的價值。隨著征信系統的建設，電信運營商要進一步擴大后付費的用戶服務。歐美發達國家基本上采用的是后付費服務，相比于預付費方式，可以讓消費者更方便地采用“先用后買”的方式享受電信服務。而國內的大部分電信服務目前還是預付費模式，未來在4G時代會有更多的后付費服務出現。征信系統需要不斷完善，電信運營商可以不斷提高服務水平，提供更多的后付費服務。對于電信大數據來說，無論是用于電信運營商內部授信的風險管理，還是作為金融機構的替代數據進行風險管理，最有價值和符合合規性的數據就是電信服務后付費用戶的數據。所以電信運營商未來在擴大后付費用戶服務的同時，也間接地促進了電信大數據在征信系統中的應用。

參考文獻：