企業數字化轉型的增長需求成為電信運營商增長的新源泉,而顧問式營銷能夠助力電信運營商更高效地賦能企業數字化轉型。當然,這要求電信運營商政企客戶經理首先憑借行業洞察建立與客戶的初步信任,然後通過定製化的頂層設計得到客戶的認可與支持,將既有的產品或解決方案以"潤物細無聲"的方式與企業的數字化轉型戰略緊密結合,並在後續4個環節中不斷挖掘客戶新需求,解決客戶新問題,最終實現雙贏。

接入網絡中存在大量不同的接入技術和海量的接入設備,導致運營複雜度和成本急劇增加,這迫使運營商亟待尋找一種有效的解決方案來提升收支比,以此實現可持續的商業模式。為了應對這些挑戰,提出了一種基於軟件定義網絡(software defined networking,SDN)的新型接入網體係架構SDVAN,其可以提供具有高成本效益的網絡管控機製,同時具備高擴展性並支持定製化。SDVAN將所有物理設備的控製平麵抽象化集中化,並通過軟件定義的方式實現對接入網的靈活定製。SDVAN節點的可編程性為不同的接入技術提供了彈性支持。此外,SDVAN還提供了一種高效的資源建模機製和網絡抽象方法,實現了網絡服務的自動化編排,並可基於信任級別來體現網絡的可視性和可控性。最後,SDVAN實現了支持多租戶和多版本網絡設備的網絡切片功能。實驗結果證明了SDVAN方案在網絡節能,資源利用率,成本等方麵的有效性和實用性。

伴隨著經濟新常態,民營企業的崛起和資本市場的發展,中國高淨值人群規模不斷擴大。在私人財富增長和金融機構發展雙重驅動下,私人財富管理發展將呈現多元化和差異化,如何順應財富管理業務創新發展趨勢,是銀行轉型發展必須解決的難題。而大數據的產生和應用,為幫助商業銀行滿足未來客戶多樣性需求提供可能。同時,2015年國家從戰略層麵推出大數據策略——《促進大數據發展行動綱要》,該《綱要》首次以頂層設計將大數據確定為國家性基礎戰略資源,大力發展大數據行業,促使大數據資源轉變為經濟新常態發展的重要動力。麵對大數據時代帶來的機遇和挑戰,商業銀行就有必要在原有優勢的基礎上,針對"大數據"製定新的發展戰略,以應對未來大數據時代帶來的各種變革。本文明確大數據的內涵,商業銀行依托自身數據和外部數據,擴大數據規模量足以滿足時間,效果價值度量的效率要求,同時滿足"4V+1O"的數據特征。本文在分析現有大數據技術和商業銀行大數據來源的基礎上,探究商業銀行在大數據處理五個流程主要環節(數據導入,數據存儲與管理,運算處理,數據挖掘和數據可視化)中,發揮自身優勢和技術支撐優勢,使得數據的資本性日益明顯。本文將財富,私人財富,財富管理,私人財富管理進行創新性拓展定義,私人財富的內容將信用囊括,是因為商品貨幣關係主要表現為信用關係,而且信用作為獨立的經濟關係的無形資產,為個人的經濟活動帶來便利和收益。良好的信用記錄可以借助征信係統在全社會範圍內得到傳播,使得信用成為資源和財富。同時梳理私人財富管理業務的發展脈絡,總結國外的發展經驗,為大數據和商業銀行私人財富管理融合提供理論和經驗支持。通過對大數據和商業銀行私人財富管理的發展現狀的分析,得出在大數據時代的發展趨勢:營銷更精準,服務更優質,運營更高效,風險控製更高級。在現狀和經驗分析的基礎上,本文發掘大數據技術為私人財富管理帶來的機遇,挑戰和風險,其中機遇包括提高信息收集與應用的效率,拓寬業務發展空間,促進銀行征信的發展,實現全麵風險管理;挑戰包括經營決策機製麵臨客觀性挑戰,數據管理體係麵臨資產本質挑戰,數據應用方式麵臨多層次應用挑戰,數據處理技術麵臨高速高效挑戰,技術人才配置麵臨綜合性要求挑戰;風險包括信息管理風險,戰略實施風險,法律風險。通過國內外商業銀行私人財富管理應用大數據技術的案例,包括民生銀行利用大數據進行產品貨架管理,中信銀行建立智能係統管理,光大銀行建立大數據平台,摩根士丹利的高效率運行,星展銀行利用大數據進行定製化投資以及Fiodor bank建立智慧社區,得到國內外商業銀行應用實踐啟示:財富管理組織數字化,財富管理服務分析化,核心業務流程產業化和銀行IT低成本化,從而為未來大數據在財富管理應用的發展走向提供參考性指導。基於我國商業銀行私人財富管理發展現狀,以及國內外銀行大數據在私人財富管理中應用的經驗借鑒,大數據時代商業銀行私人財富管理的發展應製定如下策略:製定大數據應用的戰略目標,傳統財富管理行業的"私密,麵對麵,專享,定向"與互聯網的"開放,虛擬,隨時隨地,信息共享"思維相結合;著力打造大數據管理鏈條,在企業內部建立統一大數據管理標準與流程規範,從而實現,在客戶管理方麵規範流程保證對行業客戶海量信息流數據進行高效挖掘及分析,在市場洞察方麵規範化流程保證大數據智能分析企業曆史數據和市場金融數據,在企業運營方麵大數據管理標準與流程規範實現數據處理的透明度和效率的提高,同時避免運行過程的操作風險並提高風險管控的力度;構建科學的組織架構,依據自身的組織基因,文化及整體目標,建立正確的組織結構進行有組織的分析,避免組織害怕協作和過度依賴信息的局限性;確立大數據思維的"以客戶為中心"的客戶分層服務體係,客戶為中心的經營理念,促使大數據構建客戶全景視圖,從而完成數據的整合,提供客戶分層的數據基礎,進而為客戶製定差異化的產品及投資方案;推行"精細化","個性化"和"定製化"管理,開展全麵客戶價值分析,開展客戶行為分析,開展信息分析,客戶關係穩定維係;實行"人才致勝"的競爭策略,基於數據驅動的決策執行,需要跨學科的知識和人才,實現商業,技術,數學,行為經濟學以及社會學等多學科的融合和實現。

網絡環境下,信息流量極大、流速極快,數字化的版權作品形態呈現多樣性及碎片化,這一切使得既存的版權許可、版稅收取與支付等保障機製已經捉襟見肘,版權管理的方式急待創新。作為著作權集體管理組織,美國版權結算中心與時俱進,為版權權利人及利用人不斷推出定製化版權保護與商業利用解決方案,以保證內容作品的順暢流通,滿足適用,促使權利人利益的最大化。有鑒於此,我國著作權集體管理組織需要調整運作模式,為權利人與使用者提供便捷、高效的服務;版權權利人需要改變權利保護與開發觀念,借助著作權集體管理組織達到利益最大化。