中国中小企业协会_数据智能及大数据发展研究院_规划方案_v1.1

中国中小企业协会 数据智能与大数据发展研究院

规划及建设方案

XXXX科技股份有限公司

2017年5月

中国中小企业协会 -数据智能与大数据发展研究院 – 规划及建设方案

目录

1 建设背景 ........................................................ 3

1.1 问题与现状 ................................................. 3

1.1.1 资源受限 – 中小企业很难分享大数据发展红利............ 3 1.1.2 服务受限 – 政府缺乏扶持企业发展的数据服务............ 4 1.1.3 技术受限 – 中小企业急需数据驱动的价值变现............ 5 1.2 机遇与挑战 ................................................. 5

1.2.1 数据服务化 – 政府面向企业的服务创新.................. 5 1.2.2 行业合作化 – 数据驱动传统行业新增长.................. 7 1.2.3 发展指数化 – 中小企业发展的量化洞察.................. 9

2 业务内容 ........................................................ 9

2.1 研究院的定位 ............................................... 9 2.2 数据服务业务 .............................................. 10

2.2.1 协同政府数据驱动企业创新............................. 10 2.2.2 辅助政府社会救助风控核验............................. 12 2.2.3 数联网驱动的企业数据增值............................. 14 2.2.4 区域中小企业金融风控服务............................. 16 2.2.5 房地产行业精准决策与获客............................. 20 2.2.6 商超零售业全通路营销体系............................. 22 2.2.7 中小企业全媒体渠道与投放............................. 24 2.3 技术服务业务 .............................................. 25

2.3.1 全国中小企业发展指数................................. 25 2.3.2 大数据技能与领导培训................................. 26

3 价值收益 ....................................................... 28

3.1 拓宽协会在企业服务领域范围 ................................ 28 3.2 指数化是协会发展里程碑事件 ................................ 28 3.3 协助政府构建中小企业服务平台 .............................. 28 3.4 促进中小企业的商业智能创新 ................................ 29 4 建设路径 ....................................................... 30

4.1 所需领导支持 .............................................. 30

4.1.1 研究院总部实体机构成立批复........................... 30 4.1.2 研究院各地分支机构促进扶持........................... 30 4.2 时间进度规划 .............................................. 30

4.2.1 阶段一：总部研究院的成立与业务合作（3~5个月） ....... 30 4.2.2 阶段二：各地研究分院设立与业务拓展（6~12个月） ...... 31 4.2.3 阶段三：全面促进企业的商业模式创新（1~3年） ......... 31 4.3 研究院组织架构 ............................................ 31

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1 建设背景

1.1 问题与现状

1.1.1 资源受限 – 中小企业很难分享大数据发展红利

大数据近年来成了产业大跃进的导航，上到国家战略，下到区域产业发展政策，期望接机大数据产业发展助力整体产业升级转型，按理说依托中国制造2025及工业4.0战略，大数据应该给中小企业指点出了突围解困之道，而目前实际却给企业负责人平添了许多的困惑。中国中小企业的数量占据我国全部企业总量的98%以上，虽然说大数据并不是大企业的特权，在很多企业尤其是中小型企业，大数据应用落地难的原因不仅体现在大数据思维的缺失，也有数据资源匮乏、人才资源短缺、资金短缺、市场资源瓶颈等多方面的原因。普华永道最近研究了大数据应用在中国的现状和企业的关注点，研究结果表明，中国企业在做决策时越来越多地使用大数据；但调研同时表明，很多企业，尤其是中小企业在大数据应用上存在着一些误区。大数据对企业决策最重要的影响，不是大数据本身，而是数据和数据之间的关系，大数据价值的实现，在于数据与数据间的连接。

资金流是企业生存的必备要素之一,就像血液一样贯穿企业日常经营的每一个环节,而中小企业的可抵押、拆借的资产很少，多年来金融机构的风控系统不健全导致金融机构不敢触及中小企业信用贷款业务领域，相关产品也是少之又少无法满足众多中小企业的资金需求,导致中小企业长期面临资金短缺的困境。对中小企业而言，购买大数据资源，雇佣专业团队成本偏高，建立大数据思维、理智对待大数据应用，与专业的数据团队或者行业专家进行深度合作，取长补短才能将数据对企业决策的影响最优化。

海量数据从获取，分析，融合与结论都需要专业的能力，企业投入往往不能保证数据的质量，业务场景是否适合，人员能力是否匹配等。对于特别中小企业是缺乏有效工具的。可以预见，未来大数据行

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业一定是可定制、可打包的服务，即将业务、数据、分析能力全面定制打包。

1.1.2 服务受限– 政府缺乏扶持企业发展的数据服务

中小企业扶持是政府的重要工作职能之一，中小企业是国家GDP稳步增长、调整产业结构、促进社会就业，改善民生、发展国民经济、推动创新的基础力量，更是市场经济主体中数量最大、最具活力的群体。尤其在技术创新层面，我国发明专利里的65％、体制创新成果里的75％都是由中小企业完成的。但目前，中小企业普遍存在着融资渠道不畅、融资难、融资贵等问题。同时，还普遍存在着人才匮乏，特别是高端人才严重短缺等问题。对于这些问题，往往需要从政策角度来考虑，更需要通过政策层面来解决。

传统的区域政府的中小企业扶持政策局限在资金补助、服务抵偿、政策倾向等层面的扶持政策，但面临企业发展越来越多元化、越来越快速的实际情况，政府尚不能从数据服务的角度为中小企业提供更行之有效的创新性支撑和培育环境。政府拥有大量的高价值数据资源，但目前仍未被有效利用起来，未能形成一个对中小企业创新能力促进的数据土壤。

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1.1.3 技术受限– 中小企业急需数据驱动的价值变现

机器学习是大数据时代的产物，是人工智能的基础。机器学习使得数据分析更加智能，能够大大的降低成本，提升效率。对于中小企业，机器学习实际上有许多价值应用场景，以零售业为例，我们当前的零售业所缺失的，是让不同人用不同的方式购物，而机器学习正好能解决这个问题。如果没有机器学习等技术，我们在购物网站搜索“卫衣”，所有人都将得到相同的搜索结果；但有了相关技术，结果将截然不同；用户看到的是基于自己之前行为的“策划目录”。 中小企业面临的实际现状表明，虽然大数据并不神秘，技术门槛也已经足够低，中小企业期望可以借助大数据技术的不断成熟进行快速迭代，对客户及时响应，但实际确是事以愿违，中小企业一边需要面对高昂的大数据人才的人力成本、另一边有需要面临大数据技术人才千金难求的窘境。同时中小企业面对通过自身业务积累和沉淀的数据资源，也需要与外界形成行业内部、跨行业的数据流通和价值变现的技术支持与变现通道。

1.2 机遇与挑战

1.2.1 数据服务化 – 政府面向企业的服务创新 (一) 建设数据驱动的企业创新孵化体系

研究表明，政府拥有80%的高价值数据资源，但这些数据资源仍然没有被有效的利用起来，同时国家出台的大数据行动纲要也明确要求在2020年之前形成国家级的数据共享交换与公开体系，有效支撑产业发展。政府应当加速政府数据共享交换体系的建设，XXXX公司联合发起成立的“数据智能与大数据发展研究院”可以充分借助自身在政府数据共享交换领域的丰富实践经验，以及拥有的省、市、县多级政府的政府数据知识库，在3~6个月的时间，快速实现区域政府数

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据的共享交换体系的建设，促进政府的孤岛数据在不同维度的互联互通，让政府数据在可控、可信的范围内驱动中小企业借助数据的高价值内涵成为企业自身创新发展的源泉。

通过加大政策扶持力度，形成创业带动就业的长效机制。实施积极的创业就业扶持政策，通过为中小企业提供数据层面的服务支撑能力，创造更多创新性企业落地，增加就业岗位，提升就业服务保障能力，建立健全以创业带动就业、以创业促进创新的长效机制。通过让企业利用政府数据、社会数据的价值挖掘，政府可以创新性的孵化出很多数据驱动的企业发展模式，形成企业利用数据、数据驱动企业、企业发展驱动区域经济增长、经济增长驱动数据汇聚的良性循环的健康发展模式。 (二)

建设数据驱动的企业服务支撑体系

企业发展需要多维度的金融服务、技术服务、营销服务，在大数据技术和产品迅猛发展的今天，数据驱动的融资体系可以帮助中小企业快速获得所需的金融服务，同时也可以让融资机构借助金融大数据的技术优势大大降低融资风险，实现双赢的发展格局。

同时，多维数据特征标签体系和多源品牌推广渠道支撑的企业营销体系，可以帮助中小企业快速拥有利用大数据精准策划、精准客群分析、精准投放、低成本的主流门户和微博微信等自媒体体系的品牌推广投放能力，实现数据驱动的企业营销服务支撑体系。 (三)

建设数据驱动的社会风控保障体系

政府的社会救助是一个长期性的重要社会工作，区域低保人群的合理、合规、及时、持续性的服务能力，直接影响到政府的区域公信力的维护、社会公平诚信体系建设的问题。早在2014年我国首部《社会救助法》征求意见稿全文公布，广泛征求社会各界意见。今年，该法又列入全国人大十一届常委会立法规划。据悉《社会救助法》将以

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一法为主的方式运作，将城乡低保、五保作为基本救助，专章规定了自然灾害救助和临时救助，并提出根据实际情况实施教育、医疗、住房、法律援助和司法救助等专项救助。

社会救助体系的建设、管理和监督等是一个非常庞大和非常复杂的工作，涉及到国家利益、也涉及到各个低收入人群的切身利益的保护。面对社会诚信体系的实际难题，骗低保、骗补助、救助款发放到低收入人群后被错误消费、低保人群的日常状态跟踪、补助标准一刀切、政策制度如何优化完善等方面都表明，建设一个社会救助领域的风控诚信体系就尤为重要。

1.2.2 行业合作化– 数据驱动传统行业新增长 (一)

地产行业的大数据深度融合

行业转型发展的迫切需求：研究数据显示，中国家庭存量商品房套数和户数之比在2013年首次达到了1:1，也就意味着供求基本平衡的存量房时代到了，整个房地产行业面临极大的产业发展空间的挑战和转型发展的迫切需求。整个地产行业在深刻转型，核心有两条路径：一是横向多元化，即围绕整个产业链，从住宅切入物流地产、教育地产、旅游地产等；二是做纵向延伸，即围绕整个价值链，需要更多关注销售端如何更精准的楼盘定位、客户定位等，如何更精准的了解客户，从而与客户建立更深更紧密的连接，不管是走横向多元化，还是纵向延伸，都需要对整个市场和客户群体有更精准的了解。借助大数据的深度融合，可以让地产行业的从业企业加速升级转型。 获客成本高与营销转化低：品牌开发商营销费用占比近3年呈现稳步提升态势，而转化率反而下降，客户面对如潮的信息轰炸，也变得摇摆不定，楼盘营销策略，传统经验型决策收效甚微，导致地产行业看似火热，但是单个获客成本持续升高。基于跨域多维特征标签数据模型，借助人工智能和机器学习的数据处理优势，对海量数据进行深度价值挖掘，为地产行业客户提供精准决策分析、客群分析。

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(二) 商超零售业的数据驱动发展

通过对国内零售消费者行为习惯的研究分析，消费者呈现碎片化、网络化、社会分享化购物趋势，具体体现为80%的零售商线上渠道有较大增长，其中移动端以62%的响应。单看生鲜类电商用户的数据，企鹅智库在2015年做过一次在线调查，统计发现当年网上购买过生鲜的人占24.5%，没买过但是有兴趣尝试的人占48.1%，这部分用户则是生鲜电商的潜在用户，加在一起的总消费意愿超过70%。 用户O2O消费习惯逐步养成，初步形成了O2O运营方法。主打生鲜类的商超零售实体应该回归零售本质，满足消费者的变化需求，改善零供关系，引入精细专业服务，建立零售业大数据，适应零售业态变化。在线上线下融合的环境下，用户向线上迁移最终会带动所有品类的电商化，实体零售的优势也需要以数字化的形式进行再造。实体零售拥有让互联网公司羡慕的流量入口，却把大量流量浪费在店门口，如何将每一个到店顾客变为有效的流量，进而产生商业价值，是实体零售在“互联网+”下要解决的关键问题。 (三)

企业数据的增值与流通合作

行业数据的现状和遇到的各种局限约束，这并不意味着数据的跨域互联或者价值利用是一个不可能的事情，因为数据的流通需要一个让数据活跃起来的催化剂，通过一个让数据可安全、高效连接的技术支撑体系，一个从一开始就注入了以合作开放为基因，以让数据更活跃为根本理念的生态体系。从非技术的角度来说，数联网是数据与数据连接的技术体系和运营生态。互联网的发展造就了Internet，智能设备的发展推进了物联网的快速成熟，那么在一个海量数据爆发性增长的今天，数联网也必将是一个必然产物。

与大数据技术与产业的迅猛发展不相适应的是数据的流通现状，加上数据可被复制的特性，以及数据安全和隐私保护等枷锁，更让拥有数据的企业不愿轻易开放自己拥有的数据资源。数据智能及大数据

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发展研究院可以充分依托北京国家大数据交易中心的数据流通领域的平台优势，借助数联网的价值分配体系，帮助中小企业在数据的获取、数据的价值变现、数据连接等流通领域快速形成促进其自身反战的服务体系。

1.2.3 发展指数化– 中小企业发展的量化洞察

中小企业是我国经济发展的重要组成部分，中小企业的整体发展现状需要一个权威的可量化洞察的企业发展指数，以及支撑指数的多维度指标模型体系。解读数据背后的经济意义，更要对指数有深入的理解，中小企业发展指数可以反映企业整体发展状态，这其中需要通过复杂的科学建模得到高度概括的指标。中小企业企业发展指数是企业在市场竞争中呈现出的一种发展趋势，它受企业自身因素与外部环境的共同作用，内部因素包括企业生命周期、产品竞争力、公司治理、人力资源等，外部环境则主要是政治、经济、法律等因素。

依托研究院的权威性和科研能力，可以创新性的发布一个面向全国的“中国中小企业发展指数”，结合多维度要素的全盘考虑，通过与了解各个行业相关的经济学家、企业管理者、政府监督者、市场参与者、数据科学家等共同科学建模得出的用于衡量企业发展状态的发展指数。通过与市场发展同步的优化完善机制，借助中国中小企业协会的权威职能背景，通过指数的形式量化企业发展的衡量标准、监测企业发展变化趋势、指导中小企业指导政策的发布等。

2 业务内容

2.1 研究院的定位

“数据智能与大数据发展研究院”作为中国中小企业协会下属的实体机构的形式存在，协会副会长XXXX公司牵头成立，结合中小企

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业面临的实际问题，为协会内的中小企业直接或者间接提供基于大数据技术和数据资源、机器学习和人工智能算法模型、数联网与区块链等维度驱动的行业应用、数据增值、价值变现、技术培训等领域的服务，并充分借助大数据领域的技术和业务优势，在全国范围内形成中小企业发展指数，量化监控和指导中小企业的发展现状与趋势。 服务企业：研究院的成立可以对外输出各类服务，其核心目标定位是协助中小企业尽快适应并运营大数据与人工智能领域的数据与技术能力，提升企业自身的业务发展潜力，促进企业自身数据的增值与数据变现能力。

服务政府：研究院通过成立北京总部的实体机构，在各地可以通过成立分院的形式，针对性的结合各地在产业、经济、人才、技术等领域的差异性，为各区域量身定制适合区域实际特征的研究分院。协助区域政府形成数据共享换格局，利用数据资源、大数据技术等为辖区内的中小企业提供创新能力支撑、服务资源保障。

2.2 数据服务业务

2.2.1 协同政府数据驱动企业创新 (一)

3个月构建政府数据共享开放体系

作为数据智能及大数据发展研究院的主要发起单位，XXXX公司经过多年的实际项目经验沉淀，已经成功总结了覆盖省、市、县各级政府的数据资源知识库体系，通过该政府数据资源知识库，可以快速指导区域政府快速了解本地数据资源现状，通过3~6个月即可快速完成覆盖一个政府的全部职能部门的数据共享交换体系的构建，数据的快速梳理接入敏捷化、数据目录的自动化、数据管理的可控化、数据交换的可信化、数据公开的持续化。

要真正推动政府部门数据共享开放从而释放政府数据红利，一是要突破制度、部门、技术手段的限制，将开放、共享、连接作为顶层

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设计和统筹规划的原则，明确各部门数据共享的方式，理清各部门数据管理及共享的义务和权力。二是要制定政府数据资源共享开放管理办法，整合政府部门公共数据资源，促进互联互通、提高共享能力，提升政府数据的一致性和准确性。三是要充分利用统一的国家电子政务网络，构建跨部门的政府数据统一共享交换平台，通过信息化手段和产品工具，加快各地区、各部门、各有关企事业单位的数据梳理、整合、互联互通和信息共享，加强数据的灵活应用和对外服务。四是要建立政府数据开发利用评价的指标体系，通过多层次和多维度的评价模型，反映当前政府数据的实际情况，和政府在推动政府数据开发利用工作方面所做的努力和结果，驱动政府数据共享开放建设工作有序进行。

XXXX结合对政府数据共享开放实践过程的经验，摸索出了一套，集理论、标准、产品、评估于一体的“4892” 解决方案,“4892”解决方案自上而下构建顶层设计和推进方法，以贯穿全过程的理论和标准体系指导实践。自下而上打造产品体系和驱动机制，以服务全生命周期的实践完善理论和标准。

(二) 政府数据+行业数据驱动企业创新

形成区域内的政府数据共享交换格局之后，政府可以适时的开放一些高价值数据，结合与企业生产经营相关的各个行业数据，形成数据跨域互联的能力。让企业从连接的数据中搜寻信息，从信息中提炼智慧，让智慧成为企业发展的金钥匙。

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大数据发展研究院可以与区域政府共同形成扶持中小企业发展的合作意向，将数据在可控可信的范围之内，借助产业孵化器、加速器等形式，让数据资源成为助力企业创新的能力之一。

一切能源都是会随着人类社会的发展而随之耗尽，但是数据却会源源不断地涌现。现代社会已经逐渐进入数据崇拜时代，人类社会如果想要对自己所处的环境有深刻的认识，那么就需要通过各种数据调查和数据分析来实现。就像永不停歇的钟摆一样，数据一直在追赶事实。数据是对过往的一种呈现；而根植于数据的分析则预示着未来，基于数据计算之上的无人汽车和飞机就是最好的例子。在未来的智能社会，一切都会根植于数据之上，这说明数据将会被作为经济发展、企业腾飞新的土壤，从这片不会枯竭的土壤中孵化出创新性的中小企业、已有的企业也能借助这块神奇的土壤再次腾飞。 2.2.2 辅助政府社会救助风控核验 (一)

区域社会救助风控体系核心价值

围绕社会救助体系的诚信风控体系建设目标，以及互联网和大数据时代的显著特征，针对性的提出了数据驱动的建设思路，通过合法有效的数据渠道，围绕低收入人群的各类互联网行为数据、各类金融消费画像数据、通信和交通相关数据、社会其他领域违约和处罚数据等，利用大数据风控模型，对低收入人群进行分析，甄别出低收入人群的实际现状和个人喜好就趋势等，形成针对性的风控评分，通过对大批量的低收入人群的离线或者实时数据监控与分析，帮助政府相关部门有效甄别低收入人群，降低低收入人群审批核验难度，通过统计和分析优化现行制度和政策，通过监、管、制的有效手段，切实降低政府财政在社会救助领域的开支。

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(二) 全维度标签数据支撑的风控业务

区域社会救助风控管理平台整体采用云端SaaS化的建设思路，政府核验人员只需要通过低收入人群的唯一识别标识（身份证号码、手机号等），在政府职能范围内即可单次或者批量查询到相关人员的实际信息和统计分析，简单便捷的完成信息的核查和比对，并辅助完成政策的制定和完善等。 (三)

目标用户定位与目标用户的收益

社会救助风控体系的主要目标用户是区域政府内负责社会救助智能的部门，如：民政局等。本系统的落地给目标用户带来的收益主要体现在：

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（1）提升低保核验效率：在低保人群申请时，可实时查询低保申请人的诚信和风控信息，降低非低保人员被误审批通过风险，提高审批核验效率。

（2）减少财政直接开支：通过甄别和发现不合规的低收入人群，减少区域政府财政在的社会救助领域的支持资金投入，初步估算，每年可为政府减少约10%或者更多的社会救助费用

（3）由补助变为扶持：将节省的财政费用于低收入人群的医疗、教育、住房、再就业扶持、脱贫脱困产业的专项建设资金等，将原本纯粹的开支类资金，变为建设资金，引导低收入人群的自造血能力建设，响应万众创新大众创业的口号。

（4）社会和民众口碑：通过遏制不合规低保人群的骗补骗保行为，让资金更大幅度覆盖真正的低收入人群，形成政府在社会诚信建设层面的好口碑。

2.2.3 数联网驱动的企业数据增值 (一)

北京国际大数据交易中心优势

数据作为国家基础性战略资源，已随着信息技术的日新月异渗透到各行各业，不断拉动着技术进步与产业发展。近年来，在国家各项政策的支持与推进下，大数据产业与应用逐步深化，海量数据的挖掘和运用成为大热门。伴随着数据流通需求的日益旺盛,全国有超过十多家的大数据交易中心纷纷落户,其中由国家发改委、北京软交所、国家信息中心等共发起筹备，XXXX公司参与的北京国家大数据交易中心预计会在2017年年中正式挂牌。借助这一国家级别的数据流通领域的又一重量级机构，会充分发挥其在数据价值领域创新性的运营理念与机制，帮助中小企业快速实现自身数据直接变现的诉求，通过数据在流通与连接层面的平台优势，让更多的人直接参与到数据价值的再分配环节中，切实做到企业数据价值的快速增值与利益的合理保障。

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数据流通是大数据产业发展的基础，数据和货币、黄金一样，也是一种经济资产。但或许还有很多企业没有发现，数据也需要和货币一样，通过流通产生价值。能够为企业决策、生产管理提供支撑的数据分析平台，北京国家大数据交易中心在打破“信息孤岛”，实现数据的充分流通和交换方面，可以与中国中小企业协会深度合作，共同探讨中国中小企业在其自身数据的价值变现领域的服务策略以及商务合作契机。 (二)

数联网促进中小企业数据增值

随着大数据概念深入人心，越来越多的企业开始认可数据存在价值。挖掘自身数据价值、获取外部数据是企业两大需求。但在实践中，企业发现两大需求存在同样问题，不论是自身数据还是外部数据，原始数据与有价值数据之间存在鸿沟，同时伴随数据流通市场的发展，产生了很多数据隐私泄露、数据恶意传播、数据权益保护缺失等实际问题，让任何一个拥有数据的企业都将自己保护起来，不轻易的公开自己拥有的任何数据。

结合数据流通领域的实际问题，XXXX公司创新性的提出了数联网的技术体系架构概念，通过数联网的数据服务节点、数据注册服务管理、基于区块链的数据安全保障体系等，让任何一个企业都无需真正将数据直接公开出来，借助数联网的技术保障体系，让数据在真正被需要时，才被访问，并且每一次的访问记录与修改记录都被保存和管理起来。通过数联网可以快速构建一个可信可控的数据跨域互联体系，解决中小企业面临的数据权益保护问题。

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消费中间数据服务提供商IDSP记账数据服务消费者DSC记账整合数据监管者DSR消费原始数据服务提供商ODSP验证记账授权数据生产者DPO（个人或机构） 2.2.4 区域中小企业金融风控服务 (一)

金融大数据易融系统的核心价值

金融大数据易融系统依托大数据信用技术体系，基于云数据挖掘、云信用计算和云结构服务三大核心技术，通过对信用主体行为数据全自动、全天候的挖掘、分析与评价，以及实时的跟踪监测，实现了信息采集、数据运用、分析计算、评价结果和风险预警的高度客观性、智能性和高效性。

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金融大数据易融系统可以自主的实时的抓取、清洗、标签化数据，并通过独有的模型及算法对企业数据进行处理，以达到系统对数据的供给需求。结合系统特有的打分系统可以评估企业的信用状况，为中小企业服务平台构建“信用金字塔”体系。督促中小企业自主提升自身信用管理工作，是市场主体信用的“放大镜”及“加速器”。 通过企业自身对信用管理的意识提升，当企业达到一定信用得分后，金融大数据易融系统会自动挖去企业融资需求，为企业提供合理的资金渠道。贷前：通过易融系统大数据模型及行业数据积累，分析企业政务部门数据、经营数据、耗能等数据，选择最适合企业的金融产品予以匹配，并帮助金融机构对企业进行周期性的尽调服务，帮助企业更快速高效的获取金融产品；贷中：易融系统通过对企业各项数据的实时分析，按照周期为企业的还贷能力进行评估，帮助政府、金融机构、企业降低金融风险，维护社会稳定。贷后：通过对整个贷款周期的评估，完成续贷、转贷等金融后续业务。

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(二) 业务场景–金融大数据“双融”计划

所谓“双融”计划就是依托平台资源，调动当地银行机构及科技金融平台资金，通过金融大数据易融系统对当地企业的“健康体检”得出信用得分，将资金准确对接给区域内的中小企业，扶植当地中小企业健康发展。“双融”扶持计划策略模式如下：

(三) 业务场景–金融大数据融资租赁

所谓“融资租赁”计划就是通过金融大数据易融系统，利用企业相关的数据信息对企业的信用状况进行评估，并对企业未来的现金流等情况进行预估，帮助当地重点发展企业且具备相对稳定发展前景的

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企业进行“融资租赁”服务，缓解企业融资难问题，激发企业发展潜在爆发力。“融资租赁”扶持计划策略模式如下：

(四) 业务场景–金融大数据供应链金融

所谓“供应链金融”模式就是以核心企业为出发点，通过金融大数据易融系统对企业经营过程中的全面数据进行挖掘分析，建立上下游中小企业实时动态征信得分体系，帮助当地中小企业衔接“供应链金融”工具，缩短企业回款周期，提升区域当地中小企业生命力和供应链企业的核心竞争力。“供应链金融”扶持计划策略模式如下：

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(五) 业务场景–金融大数据创投基金

所谓“创投基金” 就是依托勤智数融先进的大数据分析技术及金融行业资源，调动投资人、银行机构及互联网金融平台等社会资金组建产业基金，通过金融大数据易融系统对企业的“健康体检”得出信用得分，将资金准确对接给中小企业，扶植中小企业健康发展。“产业基金”扶持计划策略模式如下：

2.2.5 房地产行业精准决策与获客 (一)

地产行业数据驱动业务核心价值

基于跨域多维数据的客户地图和决策分析平台是一个基于跨域多维特征标签数据模型，借助人工智能和机器学习的数据处理优势，对海量数据进行深度价值挖掘，为地产行业客户提供精准决策分析、客群分析、并且结果是可视化互动展示的的云端SaaS平台。平台的优势主要体现在如下几方面:

(1)机器学习数据模型的技术优势：我公司借助机器学习和人工智能领域的算法优势，结合行业专家的行业经验优势，经过不断的调整优化，在数据特征工程领域形成了围绕人、企、物的全维度特征标签能力体系，基于特征标签体系形成了SaaS模式的服务能力。

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(2)跨域多维特征标签的数据优势：结合行业需求和面临的实际痛点，基于公司在政府数据共享交换、金融监管等领域多年的项目沉淀和多维数据获取能量，借助多维数据处理和分析模型，形成了跨域多维数据的基础核心优势。

(3)行业需求驱动指标可视化优势：针对地产用户面临的实际问题和迫切需求，我们依托公司可视化开发能力的技术优势，形成了一个基于云端的SaaS操作平台，用户直接通过操作即可快速了解特定区域、特定人群的客户地图分析和决策分析指标体系展现。 (4)技术创新+商业服务模式创新：传统地产行业还没有基于跨域多维数据的服务场景化平台，同时借助人工智能和机器学习领域的技术发展优势，在技术领域创新性的推出了数据特征工程模型和技术体系。 (二)

精准决策与客群分析的服务内容

精准的决策分析：包含精准的客群分析和土地决策分析，其中客群分析借助平台内的跨域多为特征标签体系，通过个人虚拟数据、个人实体数据的维度的融合，为开发商提供高净值客户、购房意愿分析、购买能力分析、购买需求分析、客户环境与家庭背景分析等。 互动型客户地图：为了方便用户及时了解分析结果，本平台通过云端SaaS平台的可视化展现体系，充分与用户互动，基于用户的实际需求，以基于地图性质的指标展现形式，及时展现于人和位置相关的分析结果。 (三)

业务合作内容与方式的商业模式

可以通过与区域内地产行业的合作伙伴采取深度合作方式，双方通过技术与行业经验的互补优势，统一对外提供商业服务。在面对最终客户时，通过提供分析服务、客户精准触达、精准的营销策划、可

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视化云端服务等模式为用户提供多种服务交付产品。实现精准经营、降低成本、智能化服务、创新服务模式等用户侧的实际业务目标。 2.2.6 商超零售业全通路营销体系 (一)

商超零售大数据业务的核心目标

(1)依托现有实体卖场建立O2O电子商务平台：该营运模式要求实体企业依托现有的实体卖场做为线上业务拓展的经营主体。实体卖场后台ERP业务管理系统要支持商品线上、线下销售的属性管理，同时支持线上、线下销售价格的独立或统一维护与管理。线上商品的库存以及销售核算主体只能是指定的门店实体卖场。该营运模式的特点是针对一个零售企业，同一业态线上销售商品品类、销售价格、活动促销等业务，均统一进行管理。由电子商务营运部统一管理商品的线上及线上价格的维护，由各经营主体（实体店）管理商品的进销存及进行商品销售的独立核算。

（2）支持在线支付：满足移动支付领域的成熟支付模式，在线支付可通过支付宝、微信支付。

（3）支持送货上门或到店自提的取货方式：默认情况下，只有特定等级的会员才可以选择送货上门。当没有送货上门权限的会员自愿选择支付运费是，也可以选择送货上门。所有会员都可以选择到店自提的方式。

（4）支持消费者对服务的“评价反馈”：消费者可以在消费过程中对实体店服务人员或售后服务进行评价，提高企业与消费者互动性的同时，也方便企业或门店对服务做出及时的调整。

（5）线上搭建“积分商城”：借助积分商城的运营，可以有效提升APP留存率，在用户忠诚度和品牌美誉等方面也可获得积极的反响。在SPAR邻你电子商城产品中搭建积分商城，充分挖掘用户激励的运营手段，发挥积分的杠杆作用，最大化提升用户活跃，主要作用是消耗线下会员卡积分。

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（6）平台提供“圈子”功能模块：用户可以在APP端浏览“圈子”，用户可以浏览、评价其他用户发表的话题，也可以发表自己的话题，还可以浏览、分享新闻资讯，提高用户粘性，引导用户消费。 (二)

商超零售大数据业务的运营模式

在新零售环境下，回归商业本质是超市转型的一个关键所在，商业本质即提供满足消费者的商品和服务。国内连锁超市的发展得益于中国经济和中国市场，但自身基本功并不到位，互联网是新工具和手段，能够帮助零售企业更好地体现根本价值，即用物美价廉的商品、高效的供应链和良好的顾客服务来满足消费者。

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(三)

商超项目的实施策略与步骤建议

2.2.7 中小企业全媒体渠道与投放 (一)

全媒体投放渠道业务覆盖场景

面向中小企业的全媒体渠道与投放平台“全网整合营销系统”专门用于企业品牌营销的推广平台，其包含了新闻媒体（新浪/搜狐/网易/腾讯…）、新媒体（微信/微博…）、视频（优酷/爱奇艺…）及各种论坛、博客、百度（百科/文档…）等优质的企业品牌营销资源，为企业提供一站式网络营销服务，致力于提升企业网络营销效率和效果，利用自身技术优势及时检测广告投放效果和优化广告投放渠道，做到品牌营销效果最大化。

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(二) 全媒体渠道与投放的核心优势

(1)解决中小企业营销资源成本高问题：品牌营销是每个中小企业都有的需求，但是市场上面有数万种营销资源，各种资源营销效果良莠不齐，怎么找到性价比高的资源一直是中小企业的痛点。 （2）全网整合营销系统汇集了全网上万种网络营销资源，在通过大量的企业订单拿到一手的媒体资源价格的同时利用自身技术，为企业品牌营销提供优质资源建议，做到营销成本和效果最高性价比。 （3）解决企业信息发布不及时问题：全网整合营销系统是一款SAAS系统，企业可以随时登录进行信息发布。

（4）解决企业网络营销人力成本高问题：勤智赢客全网整合营销系统是信息一键发布系统，文案写好后到文案提交发布只需要2分钟时间就可以把信息发布到上千个渠道，大大提升了信息发布效率和节省了网络营销成本。

2.3 技术服务业务

2.3.1 全国中小企业发展指数

全国中小企业发展指数已经酝酿很久，随着大数据技术和数据资源流动性的增强，现在可以就全国中小企业发展指数具体的数据化、模型化、应用化、运营化、品牌化着手进行实质的推进工作。

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(一) 成立指数专家组成员智库

首先推进在中小企业协会内部的深层次探讨，充分吸收国家发改委相关中小企业相关负责人、中小企业相关的行业专家、企业高管、各地政府中负责中小企业相关业务的主管领导、各大科研院所的与中小企业管理相关的教授学者等，成立全国中小企业发展指数的专家成员小组，为后续的指数模型评定、发布解读等做好专家顾问智库。 (二)

研究企业发展的指数模型

借助专家智库的意见，形成清晰化的指数模型计算数据维度、可信的数据来源、可靠的数据分析模型研究等，形成并输出具有一定权威性、可信度、可执行的指数模型体系，并就专家智库多次评审通过后，形成正式的指数模型，并启动模型的具体应用场景化工作准备。 (三)

持续的指数定期发布机制

全国中小企业发展指数的研究与发布，其重要程度与采购经理指数PMI类似，都是反映某一特定企业群体的重要生产经营现状与趋势的指标性产品，需要有持续不断的发布能力与周期性的发布机制，并邀约著名媒体门户平台进行签约合作，与三方机构共同形成良性的运营机制。

指数的成功就是去除过分的商业气息，以公平、公正、公开的权威角度解释经济发展与运行的实际情况。 2.3.2 大数据技能与领导培训

(一)

政府大数据人才解决方案

（1）政府内训：为政府部门工作人员提供大数据理论素养的普适

性培训，领导培训等方式方法，授课讲师均为国内大数据领域知名的

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企业高管、行业翘楚、技术负责人、事业单位或者协会的大数据领域的核心专家。

（2）需求岗位人才定制培养：根据政府部门相关岗位，进行以岗位需求为导向的人才培养 (二)

企业大数据人才解决方案

（1）企业内训：除标准化的精品课程外，也针对不同企业及行业的具体情况提供定制培训及内训服务。提供从企业需求调研到课程定制开发，从培训交付实施到课后反馈跟踪的立体化定制体验，全方位满足企业客户的定制化培训需求。

（2）大数据人才订单培养：面向有大数据人才需求的企业建设企业库，与企业沟通人才需求并根据企业需求向企业推荐人才。或者可以与企业签订定向培养协议，根据企业每年大数据人才需求定向开班，向企业直接输送人才，降低企业招聘成本。

（3）大数据人才猎头服务：凭借在大数据专业技术领域的深厚资源，我们为客户挖掘大数据高级人才、优化企业人力资源配置，助力企业决胜大数据时代。我们将尽心尽力，在认真调研、掌握实际情况和具体要求的基础上，严格遵循一流服务质量原则，确保符合客户的高标准和长远利益。 (三)

中小企业家的大数据讲座

讲座的目的是让中小企业家认识到大数据时代的到来，了解大数据相应应用，探讨大数据技术和各行业的结合，以大数据+产业 的方式促进中小企业领导人理念升级，从而促进产业升级 (四)

国家工信部大数据工程师认证

培训过程有专门的培训教材，内容详实且实践指导性强，所用教材均获得《工信部2016年度行业教育培训优秀课程》评奖。报名后

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会统一组织参与认证培训，培训完毕后会统一申请考试认证，根据国家安排统一参与认证考试，考试合格颁发工信部大数据认真工程师的资质。

3 价值收益

3.1 拓宽协会在企业服务领域范围

中国中小企业协会作为全国性的中小微企业的协同发展的非盈利性组织,通过数据智能及大数据发展研究院的设立,可以通过数据服务、技术服务输出的方式，将数据资源、人工智能技术、数联网和区块链技术体系、成熟的金融信贷与精准决策和客群分析数据产品等作为驱动力，极大的提升协会在中小企业服务方面的业务覆盖能力，顺应国家大数据战略的实施要求，紧密结合党中央的创新式发展理念，通过研究院为中小企业输送数据驱动的创新能力和发展动力

3.2 指数化是协会发展里程碑事件

中国中小企业的数量占据我国全部企业总量的98%以上,如此庞大的企业群体尚缺少一个可以综合反映中小企业发展情况和总的变化趋势的衡量指标。随着大数据采集存储、计算分析等技术的发展，依托大数据发展研究院的资源优势，启动中国中小企业发展指数的研究和开发工作，是一件利国利民的重要举措。对于中小企业协会的发展来说是一个里程碑式的事件。

3.3 协助政府构建中小企业服务平台

各级政府都有针对专门服务于中小企业扶持和管理的机构，但由于中小企业发展规模、资源现状、人才缺乏等，在数据获取、数据利

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用、数据智能技术应用、金融信贷等领域都存在很多实际困难，政府迫于体制和区域经济发展局限，对于如何运用大数据理念和相关资源与技术服务中小企业尚未找到合适的路径。以中小企业协会为背景的大数据发展研究院，是以国家大数据领域领军企业为牵头单位，在各地与政府成立研究院分院的形式，建设统一的中小企业服务平台，专注于本地中小企业服务，可以快速将数据采集、数据流通、数据分析和挖掘等，运用于企业金融信贷、风控防欺诈、技能培训、行业发展等领域，帮助中小企业快速获得运用大数据提升企业自身创新、提升企业自身业务发展的机遇，让政府在职能范围内的工作成效会大大增加，区域中小企业的发展提速，势必促进区域整体经济实力GDP、就业能力、社会稳定性等的同步提升。

3.4 促进中小企业的商业智能创新

数据作为重要的战略资源，其作为土壤可以培育孵化出更多的价值应用场景，但受限于中小企业在数据资源获取和技术利用方面的发展瓶颈，通过研究院的直接服务输出、政府补助的方式，已非常低廉的成本，在发展初期就获得所需的金融信贷、风控、营销、决策等各类服务，通过将数据智能和人工智能领域的技术与中小企业对接，促进中小企业根据自身业务定位和现状，形成商业智能领域的创新发展能力。

在支持国家双创领域的双创类孵化企业方面，数据服务也是出于发展孵化器的企业所必须的一种服务资源，中小企业协会的多级研究院体系，帮助协会在助力各地双创发展发面起到积极作用。

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4 建设路径

4.1 所需领导支持

4.1.1 研究院总部实体机构成立批复

由中国中小企业协会正式授牌成立“数据智能及大数据发展研究院”，发文批复研究院的成立，为便于后续正常的社会化经营行为，可以考虑以独立的公司实体形式注册，注册地在北京，与中小企业协会保持一致，实体公司初步拟定中小企业协会与XXXX和其他有意参与的公司以及科研院校一起参股成立，同时需要协会领导，就实体公司工商注册相关的核名等环节提供一定的政策支持。

4.1.2 研究院各地分支机构促进扶持

期待通过中小企业协会领导的协调和帮助，各地政府沟通交流促进研究院与各地政府的中小企业服务部门开展合作，在各地落地研究院分院，以各地实体公司形式在各地开展具体的业务，各地政府和区域企业可以共同参与，由研究院协助区域政府提供并建设数据驱动的企业服务，在政府数据共享交换、金融信贷、决策分析、精准获客、数据价值增加、教育培训等领域快速形成服务交付能力，促进企业的创新发展。

4.2 时间进度规划

数据智能及大数据发展研究院建设和发展可分为三个阶段：

4.2.1 阶段一：总部研究院的成立与业务合作（3~5个月）

计划在2017年9月底以前完成挂牌工作。实现基于中国中小企业协会下属实体机构的挂牌和实体机构的成立。为有效开展具体的经营

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活动，拟注册为实体公司，并完成公司工商注册的相关手续等，拟注册地在北京，与中国中小企业协会地址保持一致。

未来业务拟计划在各地分别成立分研究院，与区域政府展开紧密合作，并联合区域内各大科研院校、代表性的中小企业、支柱企业等共同合作，联合推进区域中小企业数据智能及大数据发展研究院分院的实质工作。

4.2.2 阶段二：各地研究分院设立与业务拓展（6~12个月）

计划以成都为首个研究院分院落户地，与成都政府形成紧密的合作关系，构建统一的企业服务平台，联合区域优势企业、典型的中小企业代表、电子科技大学、西南财大、四川大学等科研院校，共同成立首个分院，可以承载政府在中小企业扶持方面的部分相关工作，研究院自身体开展的据图业务内容等。

待成都拓展成熟之后，可陆续在贵阳、内蒙、陕西等各地陆续寻求和复制成熟的合作模式，逐渐将业务开拓至全国范围。

4.2.3 阶段三：全面促进企业的商业模式创新（1~3年）

初步形成业务在全国各地超过10个以上的研究院分院业务模式，最终在业务壮大期形成对全国范围内中小企业的业务扶持能力，构建统一的企业服务平台，促进企业从商业智能驱动企业创新、创新驱动企业商业模式升级的核心目标。

并逐步开始与国外的相关研究机构展开合作，引进国外先进的中小企业服务与管理模式，最大限度提升中小企业的发展水平和企业走出去的机会。

4.3 研究院组织架构

中国中小企业数据智能及大数据发展研究院的组织架构拟采取以研究院院长为管理核心，以专家智库为技术核心，以多副院长分别为

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不同业务单元的业务核心，以研究院办公室主任为内、外部运营核心的组织架构。

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