前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇电商数据分析报告范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
电商数据分析报告范文第1篇
分析报告没有固定格式，结构安排也相对比较灵活，由经济活动分析的目的、需要决定。常见的经济活动分析报告一般包括标题、正文、署名三部分内容。
(一)标题
全面分析报告的标题，一般要写明单位、时间、分析内容、文种等四项内容，如《××商场20xx年1月份销售情况分析》;专题分析报告的标题，一般是揭示分析报告的主要内容与范围，如《产品库存积压的原因何在?》;部门分析报告的标题，一定要标明部门，如《××市建工系统企业20xx年主要经济指标的分析》。
(二)正文
正文可分为导语、主体、结尾三部分。
1.导语
它是分析报告的开头部分，这—部分往往针对分析的问题，或简要介绍被分析对象经济活动的基本情况，如评价产销形势、计划指标及指标完成情况;或交代分析的目的、起因;或指出存在的问题等等。这一部分应开门见山，直截了当地叙述主要问题，尽快引入主体部分。
2.主体
主体部分集中反映着经济活动的分析过程及其结果，经济活动分析报告的核心部分，主要阐释经济活动“怎么样”、“为什么这样”及“应该怎么办”的问题。体现在结构上即表现为“基本情况——原因分析——对策建议”这样三个相互关联的层次。
(1)基本情况:一般采用对比、分解、综合的方法，运用大量数据说明经济指标的完成和变化情况及其存在的问题，展示经济活动的基本情况。有时还可列出表格并叙述说明。
(2)原因分析:要从分析的对象和目的出发，对经济活动的具体情况予以具体细致地分析，找出主客观影响因素，并对其经济效益作出客观评价。在分析中，既要分析成绩取得的原因，总结经验，又要善于揭示矛盾，分析问题产生的症结;既要重视客观因素的分析，也不能忽视主观因素的分析。如果是全面分析报告，则要对各项重要的经济指标逐项进行分析;如果是专题分析报告，则要对该专题的内容和要点展开分析;如果是部门分析报告，则要抓住几个主要经济指标或一两个重点问题进行分析。这部分的写作必须实事求是，依据确凿的数字和翔实的资料(包括计划资料、统计资料、会计核算资料等)，运用适当的分析方法(包括对比分析法、因素分析法、动态分析法、综合分析法、调查分析法等)，对一种经济现象发展变化的全过程，追本溯源，抓主要矛盾，突出重点问题，恰如其分地进行分析评价。
(3)对策建议:它应以主体部分为基础，抓住要害，有针对性地提出切实可行的建议或措施，观点要鲜明，切忌模棱两可，意见要中肯，措施要有的放矢。
3.结尾
由于主要内容已在主体中涉及到了，因此，大多数经济活动分析报告都不再有单独的结尾，而在写完对策建议后自然作结，行文上显得干净利落。也有一些经济活动分析报告有独立的结尾，或者总结回顾以照应前言，或者预测前景以展望未来，或者补充说明，使内容更加全面。不管哪种写法，都要简短精粹，切合需要。
(三)署名
在正文之后右下方签署提出报告的单位或个人姓名，说明写作日期。如标题已标示单位或个人姓名时，只写日期即可。
分析报告范文
随着inter的发展，电子商务将从新闻发布、宣传企业形象等功能，进到网上办公、网上采购、电子支付等具有交互功能的新阶段。这些交互大部分介于计算机系统、电子商务应用程序和软件组件之间，即动态电子商务(dynamice-business)。webservices是一种基于标准的应用集成方式，它可以将运行在intra/inter分布式服务器上的应用集成在一起，使地理上分布在不同区域的计算机和设备协同工作，为用户提供各种各样的服务。
一、系统需求分析
目前国内不少机电流通企业已经在利用网络技术进行运营管理和业务拓展，但仍存在一些制约因素：第一，库存资源贫乏和库存资源的高风险;第二，资金的短缺和高财务成本;第三，原有基于client/server二层应用体系结构的连锁经营管理系统给连锁分销体系的建立的带来了局限性、高成本和风险。案例分析报告。
通过对it互联网信息技术现状和发展趋势研究，利用成熟的webservices技术，实施商务模式的变革，将进销存商务运作范畴从公司内部提升到整个机电行业，来达到引入和共享社会资源，不但可以完全解决库存资源和资金的问题，还能大大降低公司经营的风险。同时，基于互联网三层应用体系结构应用，为公司分销体系的建立带来前所未有的光明前景：
集社会资源为我所用，并以此树立行业地位和迅速扩大市场份额，并具备可控性、低成本、低风险和高效率。并由此建立了“合作与服务”的经营理念。
系统目标如下：
(1)为机电流通企业提供全程服务，而不仅仅是简单的信息发布。
(2)系统具有开放性、平台无关性，能够与现存的电子商务系统很好地兼容。
(3)机电流通企业可以根据自己的特别要求进行定制，而且过程不复杂。
(4)方便应用服务提供商(applicationserviceprovider，asp)扩展和维护系统功能。案例分析报告。
二、系统功能设计
整个系统由信息系统和交易系统二部分组成。信息系统主要是为交易系统提供辅助服务，为机电行业和产品提供全面的信息咨询和技术服务支持，随着交易规模的扩大而将提供的机电产品交易行情指数发布;交易系统主要是采用会员制方式为机电行业制造商、行业总代理商、分销商、物流商和客户提供在线供货、在线代理、在线分销、在线仓储物流配送和在线采购。如图所示：
(1)为机电行业的产品制造商提供快速进入市场的渠道;为制造商提供了高效、便捷、低成本、低风险、高可控性的商务模式;使制造商具备对库存产品资源的集中管理、合理配备和对物权的绝对控制和调度的能力和手段;具备了对产品的价格在应对市场变化而拥有统一而有效的调控手段和能力;具备了借助互联网的应用而建立起具有无限扩展前景的产品分销体系的条件;实现了社会库存产品资源的共享。
(2)为机电行业的分销商提供了高效、低成本、低风险的销售商务模式;实现分销商零库存，避免了库存积压或沉淀而造成的损失;实现了对庞大的社会库存产品资源的享用。
(3)为机电产品的消费用户提供高效、便捷、低成本的采购渠道和手段，节约人力成本，提高采购效率和采购透明度，并有望实现产品消费单位所渴望的备品备件零库存目的。
(4)为物流配送企业实现了网上产品配送单接收功能、网上配送单的维护、跟踪、查询和处理的管理功能等。加快物流配送企业业务信息传递，提升了工作效率和服务质量，为物流配送企业实施规模经营奠定了良好的基础。
三、系统实现
1、三层体系结构设计思路
根据目前大多数机电流通企业计算机应用的需求分析情况，构建基于webservices成熟的电子商务解决方案，以先进成熟的计算机和通信技术为主要手段，建立以三层体系为主体的系统构架，来实现机电流通企业的电子商务系统。
该电子商务交易系统通过局域网和互联网专用线路完成整个系统的数据管理和通讯。系统采用先进的三层结构体系，将业务应用逻辑集中到中间层处理，增加了系统的适应性、维护性和可靠性。
在总部建立数据中心，作为核心数据库，存储各个基地汇总上来的业务数据，并使用双机集群技术保证数据库服务器的高可用性。
在总部建立应用服务器，存放所有应用逻辑，供客户端连接调用。
客户端不需安装数据库客户端，只需一次性安装系统动态库，即可使用浏览器进行业务处理，并可得到非常友好的交互性。
2、系统实现
基于webservices的电子商务系统是一种需要订货方与供货方之间相互配合才能发挥最大效率的系统。订货方系统的实现需要利用大量的供货方提供的webservices，同样供货系统也是如此。为简单说明问题，本文只给出订货方系统的部分实现方法。
订货方选用windows20xxserver sqlserver20xx visualstudio。实现。windows20xxserver是微软在服务器操作系统nt基础上的升级版，进一步增加了系统的易用性、稳定性、界面友好性。sqlserver20xx数据库与windows20xx系统紧密结合，在功能上有了很大的扩充，性能进一步提高，是中小企业数据库软件的首选。visualstudio。开发工具作为微软、计划中的重要一员于20xx年一经推出就受到了广大开发人员的喜爱，它强大的开发环境、高效的开发效率、翔实的资料信息是其他开发工具所无法比拟的。在编程语言方面选用了c#语言，c#语言是微软新推出的一种专门为网络编程量身定做的编程语言。它是在继承了java、c、c 等语言的优点后发展起来的一门简单易学、高效优质的语言。c#语言吸收了java语言的虚拟机概念，利用ctl这个运行库做到了跨平台运行;同时，它与windows的紧密结合也使它成为windows下编程的最好选择。因此，在系统实现时选用了上述组合。
(1)订货方发布采购单的web服务实现。利用visualstudio。开发环境建立一个aspxweb服务，命名为listpurchaseservice(具体代码略)。此服务首先检索采购订单数据库，把还没有完成的采购订单信息检索出来，并利用dataset格式发布给供货方。dataset是微软推出的一种新的基于xml的数据格式。因此只要信息接收者有一个xml解析器就可以进行数据分析。当然，如果可以利用。开发环境的话，开发效率和运行效率都会有大幅度提升。
(2)订货方提供的供货方基本信息修改web服务的实现。此服务可以使供货方动态地修改自己的基本信息，如公司名称、公司密码、公司电话、联系人、产品简介等。但公司编号、公司信用等级是由订货方维护，供货方只能浏览，无法修改。
(3)订货方利用供货方提供的web服务实现流水化电子。采购实现流水化电子采购需要供货方提供一整套的web服务，包括产品信息的检索、采购单的处理、网上议价、订货单的处理等。
四、需要解决的关键问题
1、webservices代理的实现
使用webservices部署数据库应用系统时，若不知道webservices的url，必须使用发现工具来完成对webservices站点的发现工作;若已知url，发现工作可省略。发现webservices后，必须使用webservices描述语言工具wsd1、exe来创建服务代理。服务代理是一个位于本地计算机上的class，它封装了服务通信所需的所有复杂的功能。因此在应用系统中，可以像与本地对象交互一样与服务代理进而与webservices服务器进行交互。
2、webservices的安全
创建了公用的webservices后，任何知道该服务url的人都可以使用。因此必须采取措施来确保webservices的安全，以便只有被授权者才能使用它们。例如，可使用soap报头(xml)来发送认证信息(作为命令的一部分)，只有合法用户才能访问该服务。
电商数据分析报告范文第2篇
今天下午，艾瑞咨询集团召开2010年全年互联网数据发布会，会上公布的2010年度中国十大热门网络应用服务榜单指出上述信息。
根据艾瑞咨询监测的数据显示，2010年最受网民欢迎的应用服务前三名分别是团购、微博、B2C商城服务。
艾瑞咨询集团是国内知名网络新经济信息服务机构，专注于网络媒体、电子商务、网络游戏、无线增值等新经济领域，该集团最早推出一系列中国网络经济研究报告。
中国十大热门网络应用服务
1团购
2微博
3 B2C商城
4网站导航
5网络电视
6地图搜索
7视频搜索
8财经资讯
9房产资讯
10教育资讯
微博
月度浏览时间高达7700万小时
据艾瑞咨询介绍，2010年国内微博服务月度有效浏览时间从3月份的760万小时上升到11月份的7700万小时，增长超10倍。
到11月份，微博的“月度覆盖人数”达到9000万人次以上。
根据2010年度中国十大热门网络应用服务榜单，微博位居十大热门服务的第二位。
解读
互动性成就沟通新方式
2010年被称之为中国的微博元年，仅以新浪为例，数据显示，截至2010年10月底，新浪微博用户数就已达5000万，明星、名人、草根网民等等，都是新浪微博的重要组成部分。
与此同时，不仅仅是个人，企业机构也将微博当成品牌宣传和接触消费者的重要平台，而越来越多的政府机构也开通了新浪微博，通过这种全新的方式与大众进行沟通。
艾瑞咨询集团分析指出，微博在2010年迎来了爆发式增长，各大门户网站和其他一些网络服务商等纷纷推出微博服务。由于集合了信息的快速传播性与良好的互动性，微博受到了网民的极大欢迎。
团购
“月度覆盖人数”达到9000万人次以上
团购作为一种新兴的电子商务模式，通过消费者自行组团、专业团购网站、商家组织团购等形式，提升用户与商家的议价能力，并极大程度地获得商品让利，引起消费者及业内厂商，甚至是资本市场关注。
B2C商城是电子商务的一种模式，以网络零售为主，如人们所常见的和购物经常用到的京东商城、当当网等。
艾瑞咨询指出，与微博一样，到2010年11月份，团购服务的“月度覆盖人数”也达到9000万人次以上，成为2010年具有一定影响力，并且增长速度最快和具备较强成长力的网络应用服务。
根据调研显示，中国的团购用户中，近七成用户选择直接访问团购网站。一周关注1—2次的比重最高，达到45.6%；其次是几乎每天都关注的，占比为32.8%。
艾瑞分析，电子商务服务已经成为2010年最热门的网络应用服务之一，用户网络购物的习惯已经逐渐形成，电子商务交易规模快速增长。
解读
“三赢”模式受青睐
团购网站最先起源于美国，2010年年初开始，团购网站在我国遍地开花，走在电子商务网络购物前沿地带。从拉手、美团等网站开始，越来越多的团购网站陆续面市。
艾瑞咨询分析，由于团购价格便宜，产品样式多样化，而备受网民青睐，很多网民都选择网上团购，闲来无事的时候即使是不参加网上团购也愿意在团购网站里面“转一圈”。
《关于2010-2011年度：中国电子商务系列研究报告定制的通知》
拥有100余位国内知名专业分析师、特约研究员，以及院校专家教授、知名企业CEO、顶尖实战专家，每年度编制近百份电商主题研究报告，并接受企业定制各项报告，承接政府部门、行业协会与企业委托的课题研究、项目申报等专业研究工作，并拥有领先的电子商务行业数据监测系统来实现对行业运行的数据监测、分析。
作为国内专业电子商务研究机构，包括B2B领域的阿里巴巴、网盛生意宝、中国制造网、慧聪网、环球资源、金银岛、一达通、敦煌网等企业；B2C领域的京东商城、当当网、卓越亚马逊、新蛋中国、红孩子、凡客诚品(VANCL)、麦考林（麦网）、库巴购物网、苏宁易购、淘宝网、拍拍网、eBay易趣网、乐酷天、百度有啊、乐淘网、银泰网、珂兰钻石网等；支付领域的支付宝、财付通、环迅支付、百付宝、银联电子支付、快钱、易宝支付等；还有移动电子商务领域的中科聚盟、新网互联、汇海科技、亿美软通、天下互联、新网互联、用友伟库等，以及团购领域的拉手网、美团网、F团、窝窝团、阿丫团、团宝网、24券、爱帮网、糯米网、腾讯“QQ”团、酷团网、大众点评网、淘宝“聚划算”等电子商务各领域典型企业，均为中心的重点研究与监测对象。
电商数据分析报告范文第3篇
一，每天更新网站内容
一个每天定时更新内容的网站肯定比一个几个月都不更新内容的网站更能获得搜索引擎的青睐，尤其是百度，百度现在增加了给予持续更新内容的网站的权重，当然一定要是高质量的原创内容，如果你只是每天采集一些文章放到网站上去，可能还会被百度降权，达不到增加自己网站价值的效果。
二，每天持续发布外链
内容为王，外链为皇，说的就是外链的重要性，熟话说酒香还怕巷子深，我们网站的内容做的再好，如果不想歪做宣传别人是不会知道的，可以说外链是整个网站权重的基石，只有外链越多，你的网站权重才会越来越高，做外链我们最重要的就是持之以恒，不要今天发几百个，明天一个都不发，这样做会导致百度蜘蛛对你网站产生怀疑，从而导致降权，我们要做的就是细水长流，慢慢积累肯定会看到效果。
三，每天分析网站数据
《关于2010-2011年度：中国电子商务系列研究报告定制的通知》
依托拥有的100余位国内知名专业分析师、特约研究员，以及院校专家教授、知名企业CEO、顶尖实战专家，每年度编制近百份电商主题研究报告，并接受企业定制各项报告，承接政府部门、行业协会与企业委托的课题研究、项目申报等专业研究工作，并拥有领先的电子商务行业数据监测系统来实现对行业运行的数据监测、分析。
作为国内专业电子商务研究机构，包括B2B领域的阿里巴巴、网盛生意宝、中国制造网、慧聪网、环球资源、金银岛、一达通、敦煌网等企业；B2C领域的京东商城、当当网、卓越亚马逊、新蛋中国、红孩子、凡客诚品(VANCL)、麦考林(麦网)、库巴购物网、苏宁易购、淘宝网、拍拍网、eBay易趣网、乐酷天、百度有啊、乐淘网、银泰网、珂兰钻石网等；支付领域的支付宝、财付通、环迅支付、百付宝、银联电子支付、快钱、易宝支付等；还有移动电子商务领域的中科聚盟、新网互联、汇海科技、亿美软通、天下互联、新网互联、用友伟库等，以及团购领域的拉手网、美团网、F团、窝窝团、阿丫团、24券、爱帮网、糯米网、腾讯“QQ”团、酷团网、大众点评网、淘宝“聚划算”等电子商务各领域典型企业，均为中心的重点研究与监测对象。
电商数据分析报告范文第4篇
电子商务企业在在协调资金流预算、成本控制及财务评价分析等财务管理方面的作用，正随着电子商务交易总量和交易频率的快速增长而显得越发重要。电商企业的财务管理在网络时代遭遇到互联网经济大数据技术环境和管理理念等各方面的冲击和挑战。
一、我国电子商务企业财务管理现状
目前在实际运营中电商企业主要根据电子商务交易软件或平台所提供的功能模块进行数据管理, 财务管理的模式主要还是停留在传统财务管理流程的基础上，电商企业可能通过ERP软件中的存货数据或相应的辅助管理模块对电商交易进行进销存管理和客户信息管理。
目前，电商企业的财务管理正处于一个摸索创新阶段，业务流程的创新、融资的困难、预算管理的创新、降低成本、财务分析的创新一直是电商企业所面临的首要问题。网络交易对象的信息不完整甚至缺失情况的普遍存在，使得电商企业的财务管理还要解决的难题就是如何保障资金安全以及提高资金使用效率、提高存货周转率、降低固定运营成本和物流成本。这就要求电商企业的财务管理必须要有非常迅速的信息处理能力和与传统不同的创新财务流程支持。但在目前的市场环境下，电商企业的财务管理创新以及财务人员的业务水平和技能远不能适应近年电商企业的发展速度，既精通财务管理又具备网络运营思维的财务管理人员非常稀缺，电商企业的财务管理创新迫在眉睫。电子商务的迅速发展倒逼和推动了电商企业财务管理的实践创新。
二、财务流程的创新
企业财务管理要不断抓住创新，也要抓住时机，首先要迅速，能够最先掌握电子商务环境下企业管理模式的变革，才能达到以速度赢得先机的目的。
大型企业所谓OA管理流程，财务审批付款一般要半个月;而淘宝网店店小二给电商企业提出促销需求到决策付款一般须2小时内决策完成，财务流程快的传统企业电商将胜出，然而大部分企业不愿为了电商改变原来流程。这很显然是无法在取得效率。电商平台由于运营的快速反应必须有相配套的流程相支撑。
随着大数据时代的到来和市场经济的高速发展，数据的规模和复杂程度迅速扩大，从海量数据中提取有效信息并加以精确化正日益成为企业战略决策的必要因素。电子商务企业财务管理实施过程中大数据所具有的战略意义不仅仅局限于收集和整理庞大的数据信息，更在于如何有效快速且精确化处理和分析该数据，这就需要我们将财务管理流程重新设计。尤其改变传统数据分析存在的滞后性和低频性等问题，从而有效地组织和协调电商企业的运营活动，实现企业战略目标企业管理理念才能不断的创新。
三、财务预算创新
(一)大数据的应用
电子商务企业由于发展速度过快，财务管理如果没有及时迅速地改变，未能跟上发展节奏，并且由于这个行业的特殊性，造成了电子商务企业独有的预算特点。大数据的应用主要集中在预算管理数据服务上的变革。
(二)数据共享中心
电商企业应积极建立并利用基于云平台构建的数据共享中心，通过对预算管理的各环节进行及时有效的控制来提高预算管理所需的数据的准确性。和云平台对供应商销售渠道、竞争对手、企业内部价值链等进行实时的预算分析，利用云平台和财务共享服务分析、预测、决策等高级应用上。财务工作人员需要按照企业发展战略目标及时调整预算方案，调整后的数据将自动修改并存储在云平台，进而实现有效控制。系统及时计算出预算数与实际数之间的差额，并进行比较，生成预算分析报告，最终编制出预计报表，从而有力地支撑企业的决策，同时使预算分析更科学。依据预算管理的循环过程设计预算管理体系，并及时传递反馈的信息，从而有效优化企业运营流程。最后，将各部门预算的实际完成情况与预算标准比较进行业绩评价，出具业绩报告。
四、财务评价体系创新
(一)指标设置
透明化的网络环境使得电商企业的利润空间不断减少, 企业的持久发展更加依赖于高效的资金运营能力。因此, 在评价指标的选择原则上, 电商财务绩效评价的指标更应该注重于企业资金运营能力的评价以及更能说明时效性的资产流动性指标上。除了传统的财务指标以外, 非财务因素的影响也应在模型设计的考虑范畴之内。可以将支付宝收入、支出项根据交易性质划分为交易类和非交易类。交易类包括：交易收款(包括分销销售收入)和交易费用，例如天猫返点积分、天猫佣金、货到付款佣金等。非交易类包括：非交易费用收入、支出，例如天猫技术服务年费、天猫履约保证金等。除了企业的偿债能力、营运能力、营利能力、资产管理效率等传统的评价指标外，我们还应该对企业的发展能力、广告投入回报、非财务因子设置指标分析。
(二)发展能力分析
针对企业的发展能力我们可以技术投入比、总资产增长率、净利率增长率、营业收入增长率作为评价指标。针对广告投入回报，我们可以设置一些广告投入产出比作为评价指标。以天猫直通车为例，可以将直通车的花费变化率，直通车投入产出比，直通车成交金额变化率、直通车的点击转化率作为广告投入回报指标。对于非财务因子设置指标，我们可以将财务信息共享、市场与客户、人力资源、政策导向，买家秀点赞数、买家秀访问数、买家秀评论数等作为评价指标，我们也可以将店铺的访问流量、访客数、下单数、跳失率、下单转化率等作为评价指标。
(三)成本分析
电商数据分析报告范文第5篇
关键词:电信大数据；信用风险管理；信用评分；可替代数据；数据共享
1引言
征信体系是市场经济的国家级金融基础设施，对降低交易成本、管理信用风险、促进信贷市场的健康发展起到了不可替代的作用。自2015年中国人民银行（以下简称央行）通知8家民营征信机构准备个人征信业务以来，资本市场、互联网大数据公司、金融机构纷纷尝试个人征信业务。国内的征信业刚刚起步，现有征信系统虽然已经有基本的架构，但是覆盖人群和服务有限，需要多层次的征信体系才能够满足飞速发展的市场经济下消费金融的需要。从国外征信业的实践来看，电信数据由于具有“先用后买”的授信特性，而且在覆盖度和鲜活性方面都有优势，成为除传统信贷数据之外进行信用评估的重要替代数据。因此，电信大数据也成为国内征信业发展中的关注热点。目前，除了民营征信机构积极尝试电信大数据的应用之外，我国的三大主要电信服务商均已在征信领域有所行动：2016年1月中国移动集团公司（以下简称“中国移动”）和招商局集团合作，在深圳市前海深港现代服务业合作区成立了试金石信用服务有限公司；中国电信集团公司（以下简称“中国电信”）的天翼征信有限公司成立于2014年12月，2015年5月获得企业征信牌照，2015年3月推出个人信用评分，拥有中国电信和翼支付积累的丰富大数据；中国联合网络通信集团有限公司（以下简称中国联通）也在积极筹备征信相关的一些基础工作。
2电信运营业务中的征信问题
电信运营商自身的业务也存在和银行信贷类似的信用风险管理问题，如手机或电话话费的预售类（后付费）信贷业务、通信话费的催收、电信服务申请中的防欺诈等。相比银行信贷的征信问题，电信运营商的征信业务涉及的金额较小，客户多而且更加分散。在欧美发达国家，电信运营商一直就是传统征信机构的服务对象，例如全球第二大征信机构艾克飞（Equifax）在2014年的征信业务收入中，有6%来源于电信运营商。国外的电信运营商解决消费者征信问题主要通过3个途径：利用电信运营商内部的行业协会建立自己的消费者征信数据库，提供相关的征信服务，通过各个分散的运营商之间完善的信息共享机制降低成本；根据信用的相关性，借用传统征信机构的信贷征信信息进行风险管理服务，由于金融信贷的信用更重要、最可靠，因此可以自然延伸到电信领域的信用；与数据服务商合作，根据电信数据开发消费者信用风险评估模型。
2.1电信行业内的信用风险管理2
2.1.1基本概况
在美国，电信运营商每年的坏账损失（拖欠通信花费）达到10亿美元。为了减少这种消费者信用风险，在多年前，具有商业远见的多家电信公司高层们联合组建了全国电信和公共事业消费者信息交换中心（NCTUE）。全国消费者电信数据交换中心（NCTDE）建立之初只包括电信行业企业，后来付费电视和公共事业服务公司也陆续加入，使其发展成为会员制的公司。会员之间共享消费者的数据，识别高风险消费者。
2.1.2NCTUE的发展历程
20世纪80年代后期，长途电话的商业信用风险经理和西南信用风险管理委员会联合成立了全国电信信用组织，想共同建立一个全国性的数据库。经过多年的努力，一个非盈利机构——全国电信数据交换中心（NTDE）于1993年诞生了。1994年，艾克飞成为NTDE的数据技术厂商，1995年数据库可以使用。1997年，经美国司法部批准，NCTDE成立，选择数据处理和服务经验丰富的艾克飞作为承建商。2002年NCTDE和艾克飞正式签订合同管理数据库，同年美国司法部批准电信数据和公共事业数据合并为一个数据交换中心——NCTUE，随后37家公司加入了NCTUE，包括2003年付费电视的加入。2009年，艾克飞和NCTUE建立了新的NCTUEplus数据库，将成员机构提供的交易级别账户信息添加其中，对已有的仅存储负面信息的数据库进行编程改造，成为存储包括征信信息在内的综合信息的工具，可以满足更好的决策需求。NCTUEplus数据库整合了成员机构的所有账户数据，可以和传统的征信文件一起应用，这个工具可以给成员提供360°的消费者视图，在客户的生命周期过程中做出可盈利的风险决策。目前，NCTUE的成员机构包括全国性的、区域的和当地的公司，覆盖了有线电视、电力、煤气、互联网、市话、长途电话、卫星电视、水等行业。NCTUE有3.42亿条消费者记录（其中的2500万消费者没有信用记录），包括电信、水、电、煤气等新申请、账户历史、偿还历史、违约和欺诈等60多种数据。NCTUE逐渐发展成为美国的一个提供运营商数据和公共数据的特殊征信机构（specialcreditreportingagency，SCRA），受美国联邦消费者金融保护局（ConsumerFinancialProtectionBureau，CFPB）监管。
2.1.3NCTUE的征信服务
NCTUE作为一个特殊的征信机构，能够在客户服务申请中帮助电信运营商审查新的消费者，检查其是否存在通过未付款账户来减少损失、增加盈利的情况，目前主要提供信用报告，尚未提供基于信用报告的信用评分。通过加入NCTUE，成员可以在减少风险方面获得25%的提升，成员可以享受以下服务：确认一个新的申请者在其他成员公司是否有明显的未付余额（unpaidbalance）和由于未付款而关闭的账户（unpaidclosedaccount）；确定包含复制和无效的社会保障号的欺诈申请；通过数据分析确定准确的账户押金，根据消费者的电信征信报告，做出是否需要消费者缴纳服务保证金的决策；从其他成员那里获取更新的地址信息，加强跟踪客户和收债的效果，可以使用艾克飞的信息交换搜索（Equifaxexchangesearch）服务的客户追踪解决方案；收到管理报告，观测未付款账户的变化，分析偿还特征，进行账户审查、活动分析等；当数据库中因未还款而关闭的账户信息和新的客户服务申请信息匹配时，自动给会员机构提示；数据交换可以通过在线和批处理的方式进行。上述服务都是基于消费者的信用报告，这些成员的权限不同，分为成员（member）、附属成员（affiliatemember）和助理成员（associatemember）3类，根据级别的不同享受到的服务也不同。
2.1.4为个人消费者提供的服务
由于受到美国联邦消费者金融保护局的监管，NCTUE也比较注重维护消费者权益，满足合规性要求。NCTUE的电信信用报告分为两种：一种是供成员机构使用的，相当于央行征信系统的机构版；一种是为消费者提供服务的，相当于央行征信系统的个人版。NCTUE每年免费向消费者提供一次信用报告。在12个月之内出现负面信息，或是被查询超过8次的账户，也可以获得免费的信用报告，额外查询的费用为每份8美元。当消费者反映报告信息存在问题时，NCTUE会和数据源一起调查数据问题。
2.1.5信息共享机制的形成
NCTUE规定：如果会员机构需要从NCTUE获得数据，就必须贡献出该机构的数据。对于一些成员机构来说，在提交数据时存在泄露自己客户信息的顾虑。但是如果没有共享客户信息，造成的损失往往是共享信息的8倍之多，最后博弈的结果通常是，会员机构清楚地认识到NCTUE的价值，形成了信息共享的机制。对某个会员公司10年来的信用风险损失进行分析，可以发现53%都是由于消费者中断了服务，这其中的大部分消费者没有押金来偿还账单，同时，70%的损失没有进入催收环节。这项研究证明了NCTUE的消费者信息共享模式可以有效地对电信运营商的信用风险进行管理。
2.2风险决策
对于电信运营商来说，电信服务的消费者分散而且数量众多，涉及的服务金额比较少，所以需要进行自动化、批量化的自动风险决策。和需要人工审阅的信用报告相比，信用评分是电信运营商进行风险管理的不错选择。由于消费者信贷信用评估和电信服务的信用评估具有高度的相关性，许多电信运营商直接利用传统征信机构提供的FICO信用评分①（基于银行信贷）进行决策，例如如果消费者的FICO评分超过了620分，则可以获得手机话费授信服务，即免押金；而低于620分的消费者就需要交押金获得服务；低于550分的消费者无法获得服务。征信服务只是信用风险管理的重要环节，每个电信运营商可以根据FICO信用评分自己制定风险决策规则。另外，三大征信机构根据电信运营商的征信需求，纷纷开发了服务于电信运营商的消费者信用评分，这种信用评分的数据不是基于银行信贷，而是基于NCTUE的信用报告和电信运营商本地的数据。艾克飞的早期违约评分特别为电信行业设计，利用了多源模型，合并了电信运营商的业务信息、负面公共记录信息和交易数据，能够对电信行业的偿还和违约行为进行预测，特别是预测最初4个月消费者不付款的可能性，筛选出不愿意付款的消费者。类似地，环联（TransUnion）公司开发出了TransUnion通信模型，益博睿（Experian）公司也开发出了TEC信用评级模型，利用征信数据评估客户。
2.3信用风险评估模型
除了直接利用从传统征信机构获得的基于银行信贷数据的FICO信用评分和三大征信机构为电信运营商量身定制的电信信用评分之外，电信运营商还使用一些数据服务商提供的消费者信用评估。美国的电信数据公司Tiaxa提供的信用快充服务就非常具有代表性。Tiaxa是一家高科技公司，为移动通信市场提供基础设施、清算中心和增收服务，提高预付费用户群的管理效率，并为世界各地的主要运营商增加收入。Taxia的在线信用快充服务是专门为预付费用户设计的，功能是当其可用余额不足时，提供信用金额充值服务。根据用户的行为数据，Tiaxa采用专有的评分方法与运算规则（该评分技术申请了专利），对用户的行为进行分析、分类和评分，确定每位用户的合理信用额度。用户使用该服务之后，可利用Tiaxa提供的额外信用金额防止通话或数据会话中断。当用户充值时，其已使用的信用金额将得到补偿。目前Taxia还没有和金融机构直接合作，仅和运营商合作，提供预授信（如Nanocredit、微贷服务）决策分析服务。Tiaxa的信用快充服务平台已经在拉丁美洲的8个运营商实施并运营，包括哥伦比亚、秘鲁、墨西哥和阿根廷的Movistar以及Vivo，活跃用户超过400万户，每天处理着数量巨大的交易数据。
3电信大数据在金融征信中的应用
由于缺少传统银行信贷记录，全球有25亿人无法享受金融服务，但是这些人中有16亿人拥有手机，很多都是后付费用户。由于电信付费数据是和金融征信强相关的数据源，传统的征信机构也开始设计将电信大数据应用到征信业务的产品，主要围绕通信话费缴纳，为金融机构提供替代信用风险分析方案。新兴的大数据公司比较激进，整合消费者除话费缴纳之外更多的电信大数据（包括通话行为），主要在新兴市场国家为普惠金融机构提供风险分析服务。
3.1传统征信机构的可替代信用评分
起初，国外的征信机构没有把电信数据纳入征信报告。2015年，FICO和Equifax、LexisNexis3家公司合作启动可替代评分项目，在12家大的信用卡公司使用，对不能获得传统信贷服务的消费者进行信用评估。Equifax提供NCTUE的电信数据，该评分模型称为FICOXD。相关研究结果表明电信数据具有相对较好的效果，利用替代数据，可以为大约50%不能进行传统信用评估的用户正确评分。上百万的消费者可以拥有比较高的信用评分，享受正常的金融服务，并且很多拥有新评分的消费者很快成为了金融服务的主流人群。上述机构在利用电信数据进行信用评分的同时，将电信数据也纳入信用报告，提供给金融机构或消费者。国外征信机构将电信信息用于银行信贷风险评估的大数据模式目前还在尝试阶段，还称不上成熟。国内央行征信系统很早就开始采集相关的电信信息，并将其纳入企业和个人征信报告，这项信息包括电信欠费、时间和金额、业务类型、记账年月、业务开通时间和欠费金额等。截至2014年底，个人征信系统中的电信数据在非银行数据中的占比为4.15%，约有1047.85万笔记录。企业征信系统中的电信数据在非银行数据中的占比为10.19%，约有338.33万笔记录。
3.2面向普惠金融的创新尝试
过去10年中，移动终端发展到无处不在。超过90%的人有移动电话，在发展中国家，蜂窝电话数据使用者多于发达国家。随着移动电话成为新兴市场中必要的交流模式，可收集和分析的数据变得越来越丰富和可描述。通话信息记录数据库提供了一系列包括通话对象、频度时长和支付信息等特征内容的详细信息。研究发现，通过简单的特征（如通话的间隔时间、账户服务的持续性、余额询问频率和通话时长等）可以构建相对有预测能力的模型。一些风险管控服务提供商（如Cignifi、FirstAccess、MasterCardAdvisors等）已经开发了针对缺失传统征信记录的消费者的风险控制模型，根据这些模型显示预付费用户的付费情况，通话、上网行为等信息能够在一定程度上预测贷款人的还款意愿及还款能力。针对消费者几个月的手机数据便能提供足够的样本量进行风险建模。例如统计显示，发起呼叫的数量（不是接收呼叫的数量）较多以及通话时长较长这两个维度与信用度是正相关的；相反，在一些模型中，如果工作时段接听较多的电话或者通话的朋友圈相对较小，则可能是低信用客户。因此，基于预付费手机相关数据的风险控制建模，可以极大地帮助一些缺乏征信数据的发展中国家的市场实现普惠金融的健康成长。大数据公司Cignifi和FirstAccess是进行这种尝试的典型代表。Cignifi是一家基于电信数据的风险和信息分析公司，大概成立于2011年，在巴西进行测试，总部在美国马萨诸塞州的剑桥，很多商业创意产生于英国的牛津大学。基本业务市场营销和风险评估分别对应两种产品，即市场营销倾向性评分和风险评分。
Cignifi的信用评分是为金融机构、零售商和保险商开发的，可以为没有传统信用评分历史的顾客服务，效果很好，涵盖信用卡、循环信用卡和短期的消费者贷款，在不增加风险的前提下使消费者贷款的批准率达到了25%。Cignifi用到的电信大数据不仅仅限于话费缴费信息，其主要的一些数据指标包括：通话时长、每天用电话的时间、通话的频率、谁先打的电话、电话的位置信息、短信（SMS）和数据的活跃度、定时和充值金额。所在的市场包括墨西哥、加纳、智利、巴西、乌干达、菲律宾、尼加拉瓜，都是新兴市场的一些业务。Cignifi注重与电信运营商和传统的征信机构合作，目前的合作伙伴包括：Equifax、Telefonica、Globe和Airtel。FirstAccess是一家面向微金融服务的信息服务商。首先在坦桑尼亚开始了相关的工作，涉及的产品有：微贷、分期贷款、短期贷款、农业贷款、小微企业贷款、太阳能灯贷款和房屋装修贷款等。其主要的服务对象是：商业银行、微金融机构、盈利或者非盈利金融机构。在进行信用评估时，该公司考虑的因素是：移动电话、水、公共设施、被申请者启动的电话次数、所在电话网络的大小和充值的频率等[1]。FirstAccess通过查看客户的手机通话记录与短信记录，对客户的信用状况进行评判。FirstAccess监控的并不是通话与短信的内容，而是通话的时间、时点、地理位置、频率、通话费用等数据，从而通过分析这些数据形成对客户的行为特征判定。在特定客户的行为特征模型形成之后，相互的通话也将成为其他客户行为特征的判定因素之一。最终，FirstAccess通过内部算法得出相应的信用额度。整个过程通过自动化算法分析完成，因此从客户同意提供数据到信用额度的公布仅需要几分钟的时间。FirstAccesss在应用中也取得了一定的效果，相比传统的风险分析方法，每一个借贷者都节省了将近12美元的花销，在最初的18个月内就有超过75000个借贷推荐。
4国内情况分析和政策建议
电信大数据是与消费者信用强相关的征信数据，仅次于银行信贷数据。根据世界银行2014年的报告可知：全世界人口中有近1/3的人没有银行账户，因此对这些人来说不仅银行征信资料是缺失的，甚至任何资金的记录都是空白的。相比而言，拥有手机的人口则占全世界人口的3/4，即拥有手机的人比拥有银行账户的人多。目前国内征信市场的状况是：10亿人无传统信贷信用记录；1亿人没有足够的信贷信用记录进行评分；央行征信系统主要服务于银行信贷机构。但是，国内手机用户已经超过13亿户，互联网的网民规模已经达到了6.5亿户，普及率达到47.8%，加强电信大数据的应用和研发对于发展普惠金融意义重大。在个人数据保护方面，目前的监管现状为利用电信大数据进行征信业务创新拥有足够的发展空间。电信数据对于民营征信机构来说是非常重要的征信数据，其可靠、及时、银行信贷的相关性等特征可以用来解决中国的征信难题，帮助更多消费者享受普惠金融的服务。
电信运营商在尝试征信服务的过程中，要注意国内电信行业的数据整合，征信的本质是整合碎片化的局部信息，得到更完整的信用主体的视图，才能有效地减少信息不对称的问题。一个更加完整的电信大数据库是很有价值的。图1列出一个电信大数据的顶层设计构想，基本的思想是基于现有传统征信机构的商业模式（如信息共享、信息整合、第三方机构运营等），由几大运营商联合或由独立第三方来完成电信信用基础数据库的运营和构建，一方面服务于运营商内部，另一方面和传统征信机构进行信息共享。如果没有一个完整、统一的电信大数据库，碎片化的电信大数据对于征信的价值将大打折扣。但是笔者在与工业和信息化部的相关研究人员沟通过程中了解到，整合3家国内大的电信运营商的数据阻力重重，很难实现。不过，近期也出现了松动的情况，2016年1月13日，中国电信、中国联通在京签约，开放共享包括网络、业务和服务在内的各类资源，并探索业务、资本各层面的合作，推进网络、终端等供给侧结构性改革。希望将中国电信和中国联通的业务和数据整合成一个类似于NTCUE的电信大数据库，既能方便解决电信行业的信用风险，又能给普惠金融提供支撑。
电信运营商在尝试将电信大数据用于金融征信的同时，不要忽略电信行业本身存在的信用风险管理问题，如果对电信数据的利用不能解决电信运营商自身的征信问题，就无法让金融机构相信电信大数据在征信中的价值。随着征信系统的建设，电信运营商要进一步扩大后付费的用户服务。欧美发达国家基本上采用的是后付费服务，相比于预付费方式，可以让消费者更方便地采用“先用后买”的方式享受电信服务。而国内的大部分电信服务目前还是预付费模式，未来在4G时代会有更多的后付费服务出现。征信系统需要不断完善，电信运营商可以不断提高服务水平，提供更多的后付费服务。对于电信大数据来说，无论是用于电信运营商内部授信的风险管理，还是作为金融机构的替代数据进行风险管理，最有价值和符合合规性的数据就是电信服务后付费用户的数据。所以电信运营商未来在扩大后付费用户服务的同时，也间接地促进了电信大数据在征信系统中的应用。
参考文献：