本文关于魔筷科技创始人？，据
亚洲金融智库2023-01-17日讯:
魔筷科技创始人？
王玉林魔筷科技创始人国内较早一批淘客、站长。
原阿里巴巴技术专家、产品经理，负责淘宝店铺、生意参谋、手机淘宝等多款产品的设计。
杭州魔筷科技有限公司成立于2015年，创始人团队来自阿里系，是快手、腾讯战略投资的企业，总部位于浙江杭州。
提供数字化直播电商供应服务，致力于更好地链接、赋能和服务网红与供应商群体，并为消费者带来创新、优质的社交购物体验。
公司的产品和服务包括：电商交易SaaS、供应链服务、培训服务、云客服等。
先后获得了快手、腾讯、唯品会、钟鼎资本等多家知名企业和机构的投资，融资轮次达C+轮。
大数据金融是不是互联网金融
大数据并不是单指互联网金融。
大数据金融是指依托于海量、非结构化的数据，通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析，并与传统金融服务相结合，创新性开展相关资金融通工作的统称。
大数据金融扩充了金融业的企业种类，不再是传统金融独大，并创新了金融产品和服务，扩大了客户范围，降低了企业成本。 大数据金融按照平台运营模式，可分为平台金融和供应链金融两大模式。两种模式代表企业分别为阿里金融和京东金融。
拓展资料：
互联网金融行业面临大洗牌
在去杠杆的严监管的大背景下,近期信用风险事件频频爆发,根据网贷之家的数据显示,自6月以来,P2P行业新增问题平台133家,其中95家发布了相关逾期或停业兑付公告。
违约事件频发的主要原因1)随着市面上资金收紧,一些资质较差的企业出现债务违约,影响到相关P2P平台2)一些产品不合规、风控能力较差的平台,高返利的平台受到资金收紧的影响资金链断裂3)P2P平台频繁暴雷,引发投资者恐慌性挤兑,一些运营良好的P2P平台受到波及导致兑付困难。
短期来看行业集中暴雷会导致行业承压,另一方面随着不良企业出清,风控良好、经营合规的头部互金公司有望迎来快速发展,互联网金融企业能够服务一些传统金融机构难以触及的领域作为传统金融机构有效补充,随着百行征信建立,征信体系的逐渐完善,预计行业风控能力将显著提升,重点关注行业头部企业
不是的。
互联网金融(ITFIN)是指传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。互联网金融ITFIN不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后(尤其是对电子商务的接受)，自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务。是传统金融行业与互联网技术相结合的新兴领域。2016年10月13日，国务院办公厅发布《互联网金融风险专项整治工作实施方案的通知》。
大数据金融是利用大数据技术突破、革新并发展传统金融理论、金融技术和金融模式的一种全球性趋势。这一趋势既是现有技术进步的必然结果，又是未来金融发展的强劲动力。广度上，大数据金融重塑了银行业、保险业、证券投资业等金融行业的核心领域。深度上，大数据金融不仅推动了金融实务的持续创新，更催生了金融模式的深刻变革。
扩展资料:
互联网金融发展历程：
中国互联网金融发展历程要远短于美欧等发达经济体。截至目前，中国互联网金融大致可以分为三个发展阶段:第一个阶段是1990年代~2005年左右的传统金融行业互联网化阶段;第二个阶段是2005 - 2011年前后的第三方支付蓬勃发展阶段;而第三个阶段是2011年以来至今的互联网实质性金融业务发展阶段。在互联网金融发展的过程中，国内互联网金融呈现出多种多样的业务模式和运行机制。
不是。反过来可以说成互联网金融还是大数据金融。
具体原因如下：
一是传统金融服务的网络化，例如网络银行，网络券商，网络保险，等等。这些都是古已有之的东西，只不过在中国实现较晚，动作较慢而已。事实上，互联网在美国最早最成熟的商业模式就是这一套，二十多年前就已出现并蓬勃发展至今。不过，无论在金融服务业还是在网络业，都没有什么公司因此脱颖而出，其原因无非是家家都做，没什么创新，最好的结果是获得摊薄的平均利润。为此今天再创一个新概念毫无必要。
二是传统金融服务的扩展化，例如小额支付，小微企业信用调查，小额贷款，灵活机动的市场营销，等等。这些事情在互联网出现之前，做起来费时费力，成本太高而收益太少，如今利用互联网就可以顺利实现。做这些事情也许可以创些收，但很难提高利润率，因为是个琐碎活。为此带上个互联网金融的大帽子有点言过其实。
三是全新的网络金融服务和产品，例如众筹投资和比特币。这些东西新则新矣，但属于小众市场和缝隙市场，不值得大动干戈，更不值得为此创立什么新概念。
四是全面的网络金融服务，或曰金融电商，例如金融商城和各类产品和服务的综合大卖场。这种模式以金融服务为基础，以阿里为样板，再掺杂以WEB2.0，云计算，移动互联网和大数据等时髦互联网概念，几乎是一个通吃的全面互联网服务平台，仅仅称之为互联网金融显得有点包容不住，过于狭窄了。
拓展资料
一、大数据金融是利用大数据技术突破、革新并发展传统金融理论、金融技术和金融模式的一种全球性趋势。这一趋势既是现有技术进步的必然结果，又是未来金融发展的强劲动力。广度上，大数据金融重塑了银行业、保险业、证券投资业等金融行业的核心领域。深度上，大数据金融不仅推动了金融实务的持续创新，更催生了金融模式的深刻变革。
二、互联网金融（ITFIN）是指以依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎、app等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。互联网金融不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后（尤其是对电子商务的接受），自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务。是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。
大数据金融不是互联网金融。互联网金融可以说在我们生活中占据了很重的位置，它方便了我们的生活。而大数据金融给互联网金融提供了很多信息。
大数据金融是利用大数据技术突破、革新并发展传统金融理论、金融技术和金融模式的一种全球性趋势。这一趋势既是现有技术进步的必然结果，又是未来金融发展的强劲动力。
广度上，大数据金融重塑了银行业、保险业、证券投资业等金融行业的核心领域。深度上，大数据金融不仅推动了金融实务的持续创新，更催生了金融模式的深刻变革。
拓展资料：
基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现的能力，因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。
目前，大数据服务平台的运营模式可以分为以阿里小额信贷为代表的平台模式和京东、苏宁为代表的供应链金融模式。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity（精确）。
大数据金融模式广泛应用于电商平台，以对平台用户和供应商进行贷款融资，从中获得贷款利息以及流畅的供应链所带来的企业收益。随着大数据金融的完善，企业将更加注重用户个人的体验，进行个性化金融产品的设计。
参考资料：百度百科《大数据金融》大数据金融
大数据金融不是互联网金融。
拓展资料：
互联网金融
互联网金融（ITFIN）是指以依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎、app等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。互联网金融不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后（尤其是对电子商务的接受），自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务。是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。
一、主要特点
1、成本低
互联网金融模式下，资金供求双方可以通过网络平台自行完成信息甄别、匹配、定价和交易，无传统中介、无交易成本、无垄断利润。一方面，金融机构可以避免开设营业网点的资金投入和运营成本；另一方面，消费者可以在开放透明的平台上快速找到适合自己的金融产品，削弱了信息不对称程度，更省时省力。
2、效率高
互联网金融业务主要由计算机处理，操作流程完全标准化，客户不需要排队等候，业务处理速度更快，用户体验更好。如阿里小贷依托电商积累的信用数据库，经过数据挖掘和分析，引入风险分析和资信调查模型，商户从申请贷款到发放只需要几秒钟，日均可以完成贷款1万笔，成为真正的“信贷工厂”。
3、覆盖广
互联网金融模式下，客户能够突破时间和地域的约束，在互联网上寻找需要的金融资源，金融服务更直接，客户基础更广泛。此外，互联网金融的客户以小微企业为主，覆盖了部分传统金融业的金融服务盲区，有利于提升资源配置效率，促进实体经济发展。
4、发展快
依托于大数据和电子商务的发展，互联网金融得到了快速增长。以余额宝为例，余额宝上线18天，累计用户数达到250多万，累计转入资金达到66亿元。据报道，余额宝规模500亿元，成为规模最大的公募基金。
大数据金融
大数据金融是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风险控制方面有的放矢。
基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现利用的能力。因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。
一、特征
容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；
种类（Variety）：数据类型的多样性；
速度（Velocity）：指获得数据的速度；
可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性（Veracity）：数据的质量
复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道
价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值
二、结构
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。 大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它
保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：
第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
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