1. 小紅書完成D輪融資,你看好小紅書的發展嗎
最近一段時間,關於網路社區類電商小紅書的新聞可以說不斷出現,昨天晚上,小紅書宣布完成超過3億美元財務融資,阿里巴巴領投,估值超過30億美金。金沙江創投、騰訊投資、紀源資本、元生資本、天圖投資、真格基金、K11鄭志剛在內的新老投資人全部參與了此輪融資,其估值據說超過了30億美元。
二是企業合作。對於企業來說,也許花了幾十萬上百萬做一個硬廣告的效果都不如小紅書裡面一個意見領袖發一個帖子所帶來的引流來的真實,所以小紅書的軟文推廣功力也讓其備受企業們的青睞。
所以,小紅書未來的發展如何至少現在這種模式的前景還是非常給力的。
2. 因寫畢業論文需要,急求國泰君安財務指標資料庫 2002年到2012年的數據。
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3. 如何應用國泰安資料庫或者東方財富得出一個企業的內源融資和外源融資比例
外源融資(external financing)外源融資是指企業通過一定方式向企業之外的其它經濟主體籌集資金。外源融資分方式包括:銀行貸款、發行股票、企業債券等,此外,企業之間的商業信用、融資租賃在一定意義上說也屬於外源融資的范圍。 在市場經濟中,企業融資方式總的來說有兩種:一是內源融資,二是外源融資。外源融資是指吸收其他經濟主體的儲蓄,以轉化為自己投資的過程。隨著技術的進步和生產規模的擴大,單純依靠內源融資已很難滿足企業的資金需求,外源融資已逐漸成為企業獲得資金的重要方式。
4. 融資中心的基本構成
現階段,投資銀行融資中心匯集了主要金融服務機構,包括風險投資、商業銀版行、投資銀行、信託權公司、融資租賃、律師、會計師、評估師等專業模塊。投資方或資金需求者成為注冊會員後,可以在對應的欄目下發布自己的信息,方便的選擇和比較合適的融資機構,也可以通過管理員界面管理自己的交易信息。發發布信息時的要求
為提高項目的撮合交易的速度,我們為您的項目設計了一系列的表格和問卷,您需要事先做好准備,嚴格按照融資交易的規則提交真實的信息和需求。為過濾和防止虛假信息,項目信息經過投資銀行在線管理員的初步審查,同時,我們的客戶服務中心的工作人員會給您電話,核實您的情況,了解您的融資需求。投資銀行在線會依託我們專業的團隊和金融機構資料庫的信息,對需要融資的項目進行匹配。盡管在提交項目信息的過程時間較長,但這些信息是有關交易過程中必備的基本信息,將有助於金融機構對項目的選擇和判斷,從而提高了項目的成功率。因此,您在提交信息時,請務必填寫真實、准確、完整的信息。
5. 融資通的資料庫優勢
第一、我們薈萃了能夠提供融資和投資功能的主流融資機構,類別包括:風險投資、私募股權基金、商業銀行、投資銀行、信託機構、擔保機構、融資租賃、典當和各類型的投資公司等,在這里,您可以比較和選擇各種類型的投資機構和融資工具。
第二、我們定義了各類型融資機構和投資機構的融資需求,融資偏好,決策程序,內部流程,風險控制,成本費率,主要負責人等重要信息,很多融資機構和投資機構正在成為我們的注冊會員。在這里,我們優化後的資料庫和專業撮合系統,能夠更加准確、及時、有效的撮合交易。
第三、我們的資料庫除了我們的注冊會員外,我們正在擴大我們的融資機構和投資機構的信息,除了本土機構,我們面向全球的融資機構和投資機構,幫助更多的投資機構和融資機構進入中國,提供投融資服務,不斷優化和升級的資料庫系統,擴大了我們資料庫的來源,優化我們的資料庫結構。
第四、我們建立了一套科學有效的項目配對流程和交易撮合系統,我們了解投資機構和融資機構的需求和偏好,根據這個撮合系統,客戶的融資需求能夠更容易達成。
第五、強大的、細分的資料庫和線下的溝通與服務為我們撮合項目和達成交易提供了幫助,同時,專業化的資料庫挖掘技術和配對技術以及專業團隊的支持,增加了成功的保證。
6. 怎樣查到中小企業發展狀況的最新數據
1、可以通過國家企業信用信息公示系統進行查詢,在手機桌面上打開瀏覽器。
7. 做融資專員需要學習那些金融知識
融資專員需要了解的知識(學的知識): 1、掌握財務、稅收、金融有關政策法規知識內; 2、了解一些貸容款、信貸等方面的知識; 3、財務知識、企業經營管理、風險分析和評估知識; 4、法律知識、市場分析、營銷、心理學知識。
8. 互聯網金融風控模型,需要多大的數據
1、基於某類特定目標人群、特定行業、商圈等做風控
由於針對特定人員、行業、商圈等垂直目標做深耕,較為容易建立對應的風險點及風控策略。
例如:
針對大學生的消費貸,主要針對大學生人群的特徵
針對農業機具行業的融資擔保。
針對批發市場商圈的信貸。
2、基於自有平台身份數據、歷史交易數據、支付數據、信用數據、行為數據、黑名單/白名單等數據做風控
身份數據:實名認證信息(姓名、身份證號、手機號、銀行卡、單位、職位)、行業、家庭住址、單位地址、關系圈等等。
交易數據/支付數據:例如B2C/B2B/C2C電商平台的交易數據,P2P平台的借款、投資的交易數據等。
信用數據:例如P2P平台借款、還款等行為累積形成的信用數據,電商平台根據交易行為形成的信用數據及信用分(京東白條、支付寶花唄),SNS平台的信用數據。
行為數據:例如電商的購買行為、互動行為、實名認證行為(例如類似新浪微博單位認證及好友認證)、修改資料(例如修改家庭及單位住址,通過更換頻率來確認職業穩定性)。
黑名單/白名單:信用卡黑名單、賬戶白名單等。
3、基於第三方平台服務及數據做風控
互聯網徵信平台(非人行徵信)、行業聯盟共享數據(例如小貸聯盟、P2P聯盟) FICO服務
Retail Decisions(ReD)、Maxmind服務
IP地址庫、代理伺服器、盜卡/偽卡資料庫、惡意網址庫等
輿情監控及趨勢、口碑服務。諸如宏觀政策、行業趨勢及個體案例的分析等等
4、基於傳統行業數據做風控
人行徵信、工商、稅務、房管、法院、公安、金融機構、車管所、電信、公共事業(水電煤)等傳統行業數據。
5、線下實地盡職調查數據
包括自建風控團隊做線下盡職調查模式以及與小貸公司、典當、第三方信用管理公司等傳統線下企業合作做風控的模式。
雖然貌似與大數據無關,但線下風控數據也是大數據風控的重要數據來源和手段。