大数据环境下企业融资
㈠ 大数据是如何颠覆传统行业的
因为现在线上模式很火
㈡ 互联网金融背景下的中小企业融资问题研究需要从哪些方面入手
互联网金融背景下长沙中小企业融资问题分析
【摘要】近年来,随着我国"群众创业、万众创新"战略的大力推行,中小企业纷繁涌现出来。但是我国信誉担保体系以及金融企业的展开改造不隔绝对滞后,使得不时高速行进的中小企业正面临着史无前例的融资危机。文章主要探析互联网金融背景下中小企业融资面临的各种效果并为其提出相关处置建议。
首先，通过对中小型企业的特点分析引出中小型企业融资方式主要是直接融资和间接融资，直接融渠道窄，融资额度低。是企业发展初期的主要融资方式，随着企业的发展，以银行贷款为代表的间接融资逐渐占据上风。然而，金融机构与中小企业间的信息不对称，使得中小企业普遍存在信息搜集难、成本控制难、风险管理难等问题，破解中小企业融资困境需要以这三个问题作为出发点。
其次，随着互联网的发展进步，传统金融业务与互联网接触后产生了互联网金融这一新生业务形态，以大数据金融模式为代表的互联网金融模式在我国发展迅猛，平台方掌握了巨大的运营数据，形成了较为清晰的企业内部业务视图，一定程度上解决了中小企业信息搜集困难的问题。
最后，通过对互联网平台的特点分析，总结出互联网金融背景下中小型企业存在的融资问题，以及互联网金融背景下中小企业融资的优势，最终得出在互联网背景下中小企业的融资建议。
【关键词】互联网金融； 中小企业； 融资问题
一、绪论
（一）选题的背景
在上个世纪方案经济的年代，国度制止公家公司和集体户的市场上所需求的全部商品数量由政府规则公营公司停止消费的革新开放后，才允许我国中小型公司和小型公司等私企的展开。改革开放以来，我国的经济获得了疾速的展开成果，我国小型公司和中型公司的贡献，也是众所周知的逐步的惹起了政府对我国中型公司和小型公司的注重。在这段时期，我国中型公司和小型公司也失掉了展开和弱小，已经成为我国经济展开不可替代的一角。根据2016年统计数据反映我国中小公司数量抵达2000多万家，约占全国公司总数的95%，发明了65%的国际消费总值，68%的进出口量，提供全国80%的就业岗位。这说明中小企业在我国现代市场经济中举足轻重的地位。另外我国中型公司和小型公司还有助于推进经济创新和激发市场生机。
（二）选题的意义
一是丰厚我国中小公司融资实际成果。依据国家统计数据显示，截止到2016年末，全国工商登记，我公司和小型公司开展的瓶颈。我国现有的融资实际次要从银行融资和官方借贷两个方面展开研讨。二是从公司政府角度提供理论上的实三是丰厚互联网融资。实际互联网金融作为新兴事物的呈现，在一定水平上对传统传统的金融行业发生的冲击，由于互联网金融的很多劣势和缺点传统的金融机构无法相比，所以目前我国从互联网金融角度进行处理我国中型公司和小型公司融资难的实际比拟少，因而本文经过研讨，目前我国中型公司和小型公司融资的现状特点和缘由以及我国互联网金融的特点劣势，结合互联网金融形式新的特点，在从愈加基本的方面探究处理成绩的方案。
（三）论文研究方法思路与内容
1.论文研究方法与思路
本文通过研究和浏览国内外文献综述，分析大量资料，了解互联网背景金融下企业融资目前现状以及所面临的问题及各种企业融资模式、产生原因及其相应的管控举措。
本文从中小型企业的定义出发，列出企业融资模式的各种类型，探析互联网背景下中小型企业的生存现状，对融资过程的风险进行了各方面的分析，最终得出一些用于优化互联网金融背景下的中小型企业融资的建议结论。
2.论文研究内容
第一章绪论部分，对本文的选题背景、选题意义、选题思路与研究内容等方面进行了介绍。
第二章对我国中小企业融资的概念及基本的中小企业融资模式进行了解释，中小型企业融资模式主要分为三大类，直接融资和间接融资，内部融资和外部融资，股权融资和债券融资。
第三章分析了互联网金融的现状以及互联网金融的各种特点并指出了中小型企业的融资经营问题。
第四章对于互联网金融下企业融资问题，重点分为两部分进行解释为何目前中小型企业融资难，从内部原因和外部原因两个方面进行了阐述。
第五章互联网背景下中小企业融资的建议部分，在前文论述基础上，从 数据、配给、成本的角度进行了阐述，表达了互联网金融下中小型企业的融资优势。
二、中小型企业概念及特点
（一）中小型企业概念
中小型公司是绝对于中小型公司而言的消费规模大的公司，即劳动力、劳动手腕、劳动对象和商品消费集中水平高的公司。大型公司在国民经济中起着重要主干作用，是国家建设重点，它契合消费社会化和迷信技术提高的客观要求，在投资和消费运营上能带来分明的经济效益。要依据不同时期的详细特点和条件正确看待大型公司的设立，以便在大、中、小型公司相结合的根底上，充沛发扬大型公司的优势。
（二）中小型企业特点
各个国度和地域在不同的历史时期有不同划分规范，但总的来讲中小公司存在着一些基本相同的特点：资本和技术构成偏低；数量多，散布面广；投资主体多元化：运营方式灵敏，但市场竞争力较弱。中小公司在现代经济中，中小公司存在和开展的经济基础主要表现在：在某些行业中，规模经济的作用不分明，甚至不存在：市场销售的不波动与库存本钱高：市场需求的多样化与商品的差别性：中小公司更适合创意性；中小公司在新兴产业中占有较大比重。中小公司在推进国民经济开展中发扬着日益重要的作用，主要表现在：中小公司是经济构造调整的“加速器”，其所有制结构的的多元化，吸纳了众多的劳动力就业，是社会稳定的重要根底，是技术创新的重要力量，是制度创新的“实验园”，是各类市场发育和完善的推进力，是大企业安全开展的保证。
㈢ 在当前大数据的新环境下，it企业面临哪些机遇与挑战
机遇：很多传统行业需要革新就需要IT企业做支撑
挑战：相关的技术挑战
㈣ 农业大数据公司融资情况
农业大数据可以提高农民的产量，同时也能给农民带来巨大的经济效益。作用很大的，提到农业大数据，那必须得
㈤ 今后大数据技术将在企业融资行为中怎样发展
knowlesys舆情认为：
大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据在融资行为中发展？这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。
企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。
成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。
服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。
产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势
㈥ 大数据模式 中小微企业融资有哪些
1、大数据模式，应该就有大量群体资源，大量项目数据，大量投资机构数据
2、中小微企业明显资质要求不能太高，就要求融资方式多样化，不然银行早就服务了
3、融资是个技术活，一定要找对专业投资方。
4、找对行业投资人，不仅找到资金，专业服务外还有资源匹配
5、以节能环保行业为例子；
国内之前 一直没有专业投融机构；
但是叫 环投什么汇 平台的出现就是典型例子
专业投资机构集中化，资金多样化明显提升，银行、保理、融资租赁、PPP、BOT、小贷、互联网金融服务层出不穷。金融机构提供专业解决方案同时，还提供其它合作方的技术输出资源。
总之，大数据模式，就是提高准确度，整合资源实现1+1大于2 的效果
希望采纳
㈦ 在当前大数据的新环境下it企业面临哪些机会与挑战
挑战一：数抄据来源错综复杂，丰袭富的数据源是大数据产业发展的前提。而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧。
挑战二：数据挖掘分析模型建立，关于大数据分析，人们鼓吹其神奇价值的喧嚣声浪很高，却鲜见其实际运用得法的模式和方法。
挑战三：数据开放与隐私的权衡，目前我国一些部门和机构拥有大量数据但宁愿自己不用也不愿提供给有关部门共享，导致信息不完整或重复投资。
挑战四：大数据管理与决策，在今时今日的商业世界中，高管的决策仍然更多地依赖个人经验和直觉，而不是基于数据。
挑战五：大数据人才缺口，精通大数据技术的相关人才也成为一个大缺口。
㈧ 大数据对金融企业有什么帮助
善林金融指出，大数据金融有着传统金融难以比拟的优势，企业通过自己的征信系统，实现信用管理的创新，有效降低坏账率，扩大服务范围，增加对小微企业的融资比例，降低了运营成本和服务成本，可以实现规模经济。大数据还能够通过海量数据的核查和评定，增加风险的可控行和管理力度，及时发现并解决可能出现的风险点，对于风险发生的规律性有精准的把握，将推动金融机构对更深入和透彻的数据的分析需求。另外，大数据金融扩展了企业的海量数据，让企业更贴近消费者，了解消费者的真正需求，进一步增加客户黏性。
㈨ 大数据发展背景及研究现状
2015年左右，大数据相关政策规划密集出台，同期为大数据企业新增数量顶峰时期。近年来，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模日趋成熟。大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显，面向金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现倍增创新。
大数据企业数量持续增长，增速与政策出台密切相关
根据IT桔子统计，大数据企业的快速增长阶段出现在2013-2015年，增长速度在2015年达到最高峰。2015年后，市场日趋成熟，企业新增开始趋于放缓，大数据产业逐渐走向成熟。
—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。