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大数据在在线支付领域的应用丨紫数网专访Ping++夏苏敏

<div> <p> 近年来,<a href="http://www.zishu010.com/z/search.html?searchkey=%e7%ba%bf%e4%b8%8a%e6%94%af%e4%bb%98" target="_blank">线上支付</a>渠道越来越多,对用户来说,多了许多选择,但在支付的时候,可能会遇到商家不支持自己常用的支付渠道的情况;对于商家来说,如果不开通尽可能多的支付渠道就会面临着潜在用户流失,如果开通又需要耗费大量的人力物力和时间。Ping++的<a href="http://www.zishu010.com/z/search.html?searchkey=%e8%81%9a%e5%90%88%e6%94%af%e4%bb%98" target="_blank">聚合支付</a>平台服务就解决了这一问题。这次紫数网请来了 Ping++ 的<a href="http://www.zishu010.com/z/search.html?searchkey=%e5%a4%a7%e6%95%b0%e6%8d%ae" target="_blank">大数据</a>产品负责人夏苏敏,请他来解读一下 Ping++ 如何从实际情况出发解决支付问题,并阐述了聚合支付数据的应用方式。 </p> <p> <img alt="" src="http://www.iot-online.com/uploads/allimg/170420/1226001114_0.jpg" /> </p> <p> <strong>紫数网:您是怎么理解“大数据”的?您认为大数据的核心是什么?</strong> </p> <p> <strong>夏苏敏</strong>:过去我们对 “大数据”的定义主要集中在“量级大”、“种类全”、“价值离散”和“处理速度快”这四个方面。随着大数据处理技术的日新月异,“快速”处理“价值离散”的“大量级”数据已经不是什么难事,而<span><strong>“种类全”将是未来大数据竞争的核心</strong></span>。 </p> <p> <strong>紫数网:在您看来,除了数据量级的差异,现在的“大数据分析”和传统的“数据分析”还有什么区别?</strong> </p> <p> <strong>夏苏敏</strong>:数据量级、数据种类、分析方法这三个方面的差异比较大。 </p> <p> 传统的数据分析是基于采样数据展开;一般同时分析2-3个维度的数据关系;由于数据不够全面,只能通过对采样数据的分析,推算全量数据的情况;对于统计、分析技术的要求更高。 </p> <p> 大数据的数据分析是基于全量数据展开,一般同时分析多个维度的数据关系(十几个、几百个、甚至上千个都有),技术的重点在于大规模数据的处理技术,在通常的商业应用中,通常基于较简单的数据挖掘模型就可以发现巨大的数据价值,只有在非常复杂的专业领域,才会对机器学习的技术提出较高要求。 </p> <p> <strong>紫数网:您刚才也提到了数据的种类非常多,那为什么会选择支付这个行业?</strong> </p> <p> <strong>夏苏敏</strong>:大数据的 “种类”多样,不同领域,不同类型的数据,价值也不同。在普通居民生活消费领域,交易数据拥有最高的价值,主要表现在两个方面: </p> <p> <strong><span>首先,交易数据直接反映用户的消费意愿和消费能力。</span></strong>相比于下载、浏览、点击、搜索等类型的数据,直接反映哪些用户 “会买”这个商品,而不仅仅是“想买”这个商品。比如奢侈品,用户可能会花大量时间浏览,但最终是否下单并完成付款就另当别论了。 </p> <p> <strong><span>其次,交易数据能够提供最直接的可感知量化收益。</span></strong>下载、浏览、点击、搜索等类型的数据,主要针对过程指标进行衡量,而交易数据是对最终结果指标的衡量。能提供过程指标衡量的公司很多,单提供结果指标衡量的公司却不多。 </p> <p> Ping++ 意识到这些现象存在,因此决定推出这样的产品服务于市场。 </p> <p> <img alt="" src="http://www.iot-online.com/uploads/allimg/170420/122K21244_0.jpg" /> </p> <p> <strong>紫数网:能不能请您从 Ping++ 的客户案例出发,讲解一下聚合支付和以往单一支付渠道的区别和应用?</strong> </p> <p> <strong>夏苏敏</strong>:随着微信支付的崛起,支付市场呈现越来越碎片化的趋势,除了支付宝和微信支付以外,还有京东支付、银联云闪付、Apple Pay 等等,以及消费分期的支付方式。不同的支付手段,拥有不同的用户群体,商家仅接入单一的支付手段已经不能满足用户的支付需求。聚合支付就是将众多的支付手段集成在一个 SDK 中,让商家可以轻松的一次对接,拥有全部的主流支付手段。我们做过测算,比起商家一个一个地去接入支付手段,只使用聚合支付这一种手段可以为商家节省300小时的工作时长。从开始连接到完成,整个流程只需要不到一上午的时间。连接的过程也非常简单,商家不需要跟众多支付渠道打交道。Ping++ 的聚合支付服务为企业客户节省了大量的人力和时间成本。 </p> <p> <strong>紫数网:每个商家都会有大量的支付数据存放在 Ping++ 这里,现在大家都很关注</strong><a href="http://www.zishu010.com/z/search.html?searchkey=%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%ae%89%e5%85%a8" target="_blank"><strong>数据安全</strong></a><strong>的问题,Ping++ 是如何保障企业用户的数据不会泄露的?</strong> </p> <p> <strong>夏苏敏</strong>:这不仅是商家关心的问题,也是我们最关心的问题,而且我们比商家更关心。事实上,如果 Ping++ 不能保障商家的数据安全,那 Ping++ 也就不存在了。所以 Ping++ 在2016年通过了全球最严格支付数据安全认证 PCI DSS 认证,整个交易系统具有极高的安全性和稳定性,对于客户隐私数据有着最高级别的安全保障措施。相当于每个商家在 Ping++ 产生的数据只针对这个商家是公开的。比如 A 公司使用我们的数据产品,那我们只会拿 A 公司的数据指标给他做参考。当然在这里面我们可能会训练一些模型。比如一些指标有变动,那么什么样的变动是健康的,什么样的变动是不健康的,我们会基于不同阶段的商家当时的数据表现提供服务。但不同商家之间的数据是不会共享或打通的。 </p> <p> <strong>紫数网:Ping ++ 刚刚发布了智能大数据系统,能为我们介绍一下这个系统吗?</strong> </p> <p> <strong>夏苏敏</strong>:Ping++ 的大数据BI/' target='_blank'>商业智能系统是基于对交易数据的深刻理解和价值挖掘,为企业提供的业务专家系统。包含两个重要的组成部分:业务问题诊断系统和 B2C 营销决策系统。我们希望可以通过这个系统,帮助企业高效进行企业运营相关的决策。 </p> <p> 业务问题诊断系统,是基于交易数据的智能分析监测平台,实施监测企业的业务指标及其变化趋势,利用先进的大数据分析模型,精准定位新客户获取及留存转化中的问题。 </p> <p> B2C 营销系统,主要针对 B2C 类型的客户,基于其用户的交易行为画像,自动设计动态补贴策略,帮助企业高效利用补贴预算,提高用户活跃度和客单价。 </p> <p> <strong>紫数网:为什么会想到做这样一个系统呢?</strong> </p> <p> <strong>夏苏敏</strong>:Ping++ 在过去三年的创业历程中,已经累积为 25000 多家企业客户提供了聚合支付服务,在客户的心目中,更多以“交易的管道”形象存在。但是在跟客户的交流中,我们经常听到客户在为自己的 GMV 下降却不知具体原因担忧,采用了很多营销的策略效果仍然不显著而苦恼。客户也经常跟我们说,既然 Ping++ 已经可以帮助我们处理订单数据,是否可以更进一步,通过订单数据的分析帮助他们找到解决问题的方法。 </p> <p> 因此,从 2016 年开始,我们开始立志为 Ping++ 的客户提供数据增值服务,<strong><span>从“交易的管道”向“交易的引擎“转型</span></strong>。在经过历时一年的潜心研究和探索中,我们看到了交易数据在业务问题诊断及精准营销领域所能发挥的巨大作用。在 2016 年底正式对外推出大数据商业智能系统。 </p> <p> <strong><span>紫数网:这个系统能为商家解决什么具体问题呢?或者说它的作用是什么?</span></strong> </p> <p> <strong><span>夏苏敏</span></strong>:首先,我们为商家提供了 CEO 看板、业务预警中心、获客效果评估以及交易用户洞察四个业务问题诊断工具;其中,CEO 看板帮助企业决策者快速通过多种交易维度(包括: GMV 、订单数、客单价、 LTV 、复购率等)来查看企业当前的业务情况及发展趋势;业务预警中心通过预警模型及时发现各种交易指标的异常情况,第一时间通知企业决策者采取行动;交易用户洞察可以针对所发现的业务问题,进行深入剖析,通过交易指标分解、人群特征筛选、时间段选择和地理位置选择等维度进行问题分解,直到确认问题根源;获客效果评估利用同期群分析工具对于企业的首单用户进行分析,通过 LTV 、 GMV 、复购率等指标从不同侧面精准衡量每一次获客的实际效果。 </p> <p> 第二,我们提供以动态补贴策略为核心的 B2C 营销系统,充分发挥消费者价值剩余的原理,帮助商家高效利用补贴预算,在相同的预算下最大的程度的提升用户活跃度和客单价。并对补贴发放后的效果进行营收效果监测。 </p> <p> <strong>紫数网:数据中有很多是失效或过时的,在支付数据里,Ping++ 是怎么处理的呢?</strong> </p> <p> <strong>夏苏敏</strong>:由于 Ping++ 不但提供支付渠道的接入服务,而且提供订单的管理工具,包括:退款、差错管理、财务对账等,因此客户需要至少保留 90 天的数据在实时查询库中。在大数据商业智能系统中,由于要通过历史数据为客户提供商业决策服务,我们保留最近 3 年的数据,供客户使用和分析。 </p> <p> <strong>紫数网:您觉得数据的价值究竟是什么?在为市场提供决策方面起到了什么样的价值?</strong> </p> <p> <strong>夏苏敏</strong>:对数据价值的挖掘,是人类探索事物本质的方法之一。对于全量、全类型数据的挖掘,让我们可以看到超越人类经验的事物本质,从而指导人类的工作和生活。 </p> <p> 在市场决策方面,数据同样可以为企业提供客观、及时、有效、全面的市场信息,提升企业的单位人效、降低决策失误的概率。 </p> <p> <strong>紫数网:您认为目前大数据发展现状如何?大数据支付行业又存在哪些问题?</strong> </p> <p> <strong>夏苏敏</strong>:大数据作为一种概念已经被广泛认知,大数据的各项技术突飞猛进,已经度过了发展的初级阶段,但是大数据的应用场景仍然处于发展的初级阶段,如何将现有的数据和大数据技术成功应用到各个领域,为人类带来更高的价值,将是未来一段时间的重点。 </p> <p> 和其他大数据行业相比,大数据支付行业收到更多的行业监管,存在更高的数据壁垒,数据之间的打通难度较高,各数据源之间不能形成合力,使数据的大部分潜力难以发挥作用。未来,如何在监管制度之下,通过产品的创新发挥支付数据的更大价值,将是大数据支付行业的重点课题之一。 </p> <p> <strong>紫数网:2017 年大数据的发展有什么看法呢?</strong> </p> <p> <strong>夏苏敏</strong>:2017 年将是大数据企业级产品蓬勃发展的一年。 </p> <p> 首先,大数据的各项技术逐渐成熟,开源项目及公有云平台的建立极大的降低了大数据的技术门槛,使大数据技术的大规模应用成为可能;拥有一手数据的大数据公司,将在竞争中快速建立数据门槛,形成竞争优势,提供优质的大数据解决方案及服务。 </p> <p> 第二,随着人力成本节节攀升、流量资源逐渐稀缺,企业的运营成本越来越高。通过大数据的力量,提升企业的经营效率,将成为企业获得竞争优势的重要手段之一。这也将为大数据的企业级服务带来契机,在流量红利结束之后,国内将迎来新一波的数据红利。 </p> </div>
(责任编辑:ioter)

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