微信支付来了,微信App来了,微信能力来了

微信公众平台合作伙伴大会展示了微信在连接人与组织、人与物方面的巨大潜力。大会强调了微信App的数量已超过200万个,每天新增约8000个。通过与硬件、电商和实体商家的合作,微信实现了O2O闭环。此外,微信还公布了多项新接口和服务能力。
异常火爆的微信公众平台大会,传达出哪些信息?
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罗超 2013-11-19 07:07 57 微信腾讯投稿头条
微信支付来了,微信App来了,微信能力来了
5000人报名,400人参加的微信公众平台合作伙伴大会,异常火爆,连主办方在场外设置的视频直播间也爆满。一句话总结这个大会:给合作伙伴打鸡血,向行业秀榜样指明方向,给开发者提供能力,而竞争对手则被撞了一下腰。

打鸡血:从数据看微信App已成为世界上规模最大的App形态

微信目前有2.719亿月活跃用户,包括国际版。10月底有消息称微信用户数突破6亿。海量用户是朋友圈和公众平台的根基。微信共拥有200万+个公众账号,并以8000/每天的速度增长,这个增长率将有增无减,年底将有230万以上的公众账号,明年5月将超过300万。

200万App是什么概念呢?微信产品部副总经理张颖说,每个公众号均是一款App。笔者在4月曾提出 类微信App将成为移动互联网第三大入口:与Web App和本地App并列的一种App形态。AppStore和Google Play的应用数量经过五年发展,今年刚突破百万。从数量上看,微信App已经领先。

公众平台推出只有1年3个月。高速增长反映了微信App强劲的需求和极低的门槛,正如其初心“再小的个体也有自己的品牌”,微信连接人与人,公众平台则连接人与组织,人与物,个与世界。

微信App与其他App平台的不同在于:它是基于ID和关系链的,应用以内容和深度服务的方式在社交网络流转。社交属性是其在用户基础后的第二大魅力。

据微信透露, 目前朋友圈分享传播累计超10亿次,每天用户上传图片超过1亿,这个节奏不只是让新浪微博受到影响,连QQ空间手机版和腾讯微博也难以避免。朋友圈和公众账号协同发展,媒体、社交、工具等产品形态一应俱全,微信不想成为超级平台,都难。

除了用户基础和社交基因,与生俱来的异步通信、双向互动、语音、图片和位置交互这些移动互联网的特征,均使其生机勃勃。

秀榜样:微信App树典型,让一部分企业先爽起来,大的带动小的

来看看微信官方挑选的典型案例。

展厅部分:

√ 友宝自动售货机,消灭钢镚,微信扫码获得饼干饮料。

√  海尔空调微信操控,让空调听懂人话,微信成为人与机器的接口。

√ ICNTV让遥控板成为历史:通过微信进行电视节目选择,付费内容购买。

√ 印美图,谁还需要拍立得:通过微信支付进行照片即时打印。

√ 太平洋咖啡,叮咚你收到一杯咖啡:直接扫描二维码购买咖啡后,太平洋咖啡扫码机再扫二维码校验后兑换咖啡。

√ 易迅微信购物:直接扫描商品一键下单。

√ 微信支付充话费:扫码充话费。

在这些案例中,微信与硬件、电商、实体商家和生活服务打通,实现人机连接、O2O闭环。“微信是对象和消息组成的消息系统”:对象是人,电商,实体,物体,硬件,他们之间通过消息和接口互相连接。这些案例几乎都用到了微信支付接口。可以说,展厅是微信支付的主场。

演讲部分:

订阅号列举了逻辑思维、CCTV、参考消息、国务院公报以及联合国潘基文使用公众平台的案例,越到后面越高大上,均有强烈的媒体属性。服务号仍旧是微信从开始便力推的几个模范行业:金融,政府,电商以及ICNTV和友宝。

微信选择这些榜样释放了什么信号?

1、几乎所有榜样都是大企业,中小企业缺席:很多与微信有合作历史,大企业在微信探索方面,有队伍也有资源。微信对于开放异常谨慎,张弛有度,依然是“找先进、树典型”的思路在引导微信App产业良性发展。

2、是合作伙伴大会,不是开发者大会:中国有1000家以上的微信开发者,第三方微信开发者在10多个提问者中只出现一次,多数第三方开发者报名后大都被拒绝。

3、营销不被鼓励,服务才是王道。对于微信来说“用户体验”是天条,想必也是开发者和合作伙伴不能碰触的红线。本次很难见到营销推广这类信息。“零营销”,更加验证了这点。

4、公众平台可以是CRM,但远不止CRM:从与硬件结合、与电视结合,与电商结合这些均可以看出,公众平台可以是一个很好的客户关系管理系统,但绝对不止于此。

本次大会微信并未强调平台的规则,而是强调能力的提供。可以认为这是微信的“抓大放小”。

给能力,9大认证号新接口+8大即将到来的新能力

微信10月底已在公众平台与300元认证服务同步上线了9大新接口。本次大会上微信产品部经理张颖进行了一一解释。

公众号开放之初具备基础消息能力(收消息和回复消息)和自定义菜单接口能力。 新的9大接口则主要面向服务号,包括语音识别、客服、网页授权、带参二维码、LBS、获取用户资料、关注者列表、分组接口和多媒体文件接口。企业在获得这些能力后可以深度服务,真正将微信做成一套CRM,一个互动渠道。

实际上微信具备的能力远远不止于此。但微信在开放过程却扭扭捏捏。马化腾在前几天已经表态了:“开放具体到哪一层,一到十到底是2.5还是3.5,还是5,或者不同的玩法,我们现在还在摸索。”曾鸣则表示,腾讯很创新,微信公众平台目前还看不到类似的形态,微信在摸索和探索的,开放一个能力就不能收回,否则有伤害。所以只能小步走。

我想另一点微信没说透的是 开放与腾讯本身利益之间的平衡。天下没有无私的企业,用户ID、关系链和社交数据,均是腾讯的核心资产,外界对微信的开放的欲望是无穷的,腾讯有自己的底线和节奏。

万众瞩目的微信支付能力如何开放,审核规则是什么?微信只表态,微信支付接口审核严格,现在早期审核流程未来会不断完善。开放已是必然的,就看何时了。由于安全要求高,就算有阿里的虎视眈眈,微信也得小心翼翼。

接下来微信还计划将语音识别接口开放给微信之外的App。同时在微信提供更多的能力接口,包括图像识别技术、语义识别技术和五大地图能力。

如果说提到微信支付,大家第一个便想到支付宝要颤抖。那么后续的几大能力无一不是指向百度,以及高德和讯飞。那么,微信公众平台的竞争格局究竟如何?

支付牌,微信支付抢夺的市场本来就不是支付宝的

微信支付四个场景:公众号支付、App内支付、WEB端扫码支付和线下的扫码支付,微信支付从二维码和移动端出发,向PC端入侵。形成了手机支付宝不具备的优势和场景,例如与公众平台的结合(支付延伸到CRM、电商等),与银行卡的绑定(去掉充值概念),与用户ID的绑定(去掉登录环节)。

说手机支付宝颤抖会有些夸张,但阿里显然已经警醒。

愚人节便有消息称阿里“旺信“要推公众平台,而后微淘、来往、来往公众平台、支付宝推送功能纷纷上线。除了补齐社交和公众平台的短板外,阿里近日更是大力将用户推向移动端。双十一前夕阿里产品提供免流量服务,最近则通过费率调整驱使用户使用手机支付宝。

微信支付影响的不只是手机支付宝本身。通过微信支付盘活腾讯电商系,让淘宝店主纷纷入驻微信或者易迅开店,直接动阿里的基业。易迅网高管演讲时甚至说:“如果将来淘宝不再存在,易迅也不再存在,只有微信,会发生什么?”。

不过,微信支付影响了阿里,但又不只是影响阿里,支付宝并非首当其冲。

移动支付本身就是个Big Case,银联、银行、运营商、储值卡、拉卡拉、NFC近场支付等已经玩家众多。在线下实体商家看到数台POS机、扫码仪、刷卡器、羊城通刷卡仪(公交卡)、甚至NFC感应器并不奇怪。而微信支付会成为下一个线下颇具实力的支付形态。由于支付宝此前在线下支付市场不大,并不会受到大冲击。

再看App内支付。例如游戏道具收费、微信表情收费这类小额支付。这类收费此前既有手机支付宝,手机财付通这些玩家,但更主流的玩家则是运营商的话费支付。中国移动数字音乐、数字阅读、游戏动漫和应用市场的一大核心能力便是话费小额支付。腾讯很多增值业务收费正是使用运营商的话费支付,而现在除了会逐步摆脱依赖外,其他App内支付也会多一个选择。不过,iOS上的App内支付,如何绕过苹果,是个问题。

Web扫码支付对原有网络支付市场的影响,我并不乐观。PC端的支付习惯经过多年培养,要改变也没这么容易。公众账号内支付,此后必然是微信支付的天下。整体来说,微信支付是一个强有力的玩家,要颠覆谁,抑或一家独大则不大可能。很可能微信支付会在这四个场景中抑或新的场景中,找到它最擅长的建立优势。

新能力:百度、高德和迅飞被影响,微信内的接口调用需求是微信的

微信接下来会将语音识别能力开放给微信之外的App。同时还会提供语义识别能力开放。这一块是科大讯飞、百度、云知声等厂家的既有市场。

科大讯飞和云知声是业界知名的2B 语音能力提供商。前者是中国移动投资的上市公司,在语音市场根深蒂固,形成技术、数据和品牌优势。云知声则是创业者中的佼佼者,乐视盒子、搜狗语音助手、易信等产品便使用了云知声的能力,不久前云知声还完成1亿元的融资。百度则是在Siri之后开始研发自己的百度语音助手,并自主研发语音技术,现已成熟,10月25日百度上线了语音开放平台,将能力开放给开发者。

之前了解的是,微信语音识别团队30多人,在人力上与传统语音巨头少则数百多则数千有差距外,在数据和技术的积累上还需追赶。微信因为语音交互的基因,不缺语料,百度此前表示自己的识别率已高达90%,微信今日则称在某些特定领域,识别率已高达92%。耐人寻味。微信也多次强调其语音识别开放的思路是,在垂直领域深度定制,帮助微信公众号开发者实现智能客服。由于不同领域的语言有一定的结构特征,因此面向特定领域例如金融客服提升识别率也是可行之道。但通用性上与讯飞、百度相比还是会有差距。

第二个即将开放的能力语义更是搜索引擎的专长。所谓语义是指理解自然语言。微信并没有搜索引擎的基因,而腾讯搜搜已经并入搜狗,在语义能力上微信不论是借助外力还是自力更生,要超越百度也难。典型的例子便是Siri和Google Now,后者因为语义解析和内容方面的优势,在效果上胜过Siri。

第三个图片识别能力开放,这个目前国内并无对应的接口。百度在这方面已经进行较多探索,例如推出百度魔图、百度以图搜图、百度移动图片搜索等产品,甚至还一度传出要开发Baidu Eye这一类似Glass的产品。百度凭借海量的图片库、深度学习方面的一些人才和技术优势已经取得显著效果。不过,百度暂时还未将这个能力开放。

微信开放后,企业、卖家可以上传一些领域内的商品图片,用户扫一扫实物图片后便可快速匹配对应的结果。而朋友圈里面的隐私图片并不会被这个能力拿去使用。这意味着微信图片识别只是百度做的很小一部分。微信此前推出图书封面、CD封面等扫一扫功能,已经让百度感受到移动搜索的威胁,现在能力还有差距,百度也不能不防。微信此举或将推动百度图片识别能力的开放。

最后就是地图的开放。目前中国地图百度和高德已经形成双寡头的地位。前者将地图作为移动平台级业务培育,后者则被阿里投资作为O2O的重要一环。而腾讯此前由于地图由搜搜负责,并且接入高德数据,并未获得与腾讯地位匹配的份额。反而是搜搜街景获得了不错的发展。搜搜这个品牌行将消失,腾讯地图也将成为腾讯MIG除了安全外的重点业务。它在支撑微信的同时,也将通过微信获得用户、POI数据、LBS标注、用户数据。可以说,此后是协同发展,去与百度和高德抢夺地图市场。

不过,也可以看出,微信不论推出哪种接口,并不是“为了与XX竞争”,而是为了满足用户需求,为了满足合作伙伴和开发者的能力支持的需求,自然而然的行为。很简单,如果微信不提供这些能力,就避免不了一种尴尬:公众号开发者一边调用着百度云的各种能力,抑或竞争对手阿里旗下的高德的地图,一边共享着微信的数据和用户。微信提供这些能力就算不够完善,由于有一体化能力服务的优势,有垂直领域的优势,也将与百度等展开对开发者强有力的争夺。

就在优快云几天前举行的MDCC上,百度副总裁李明远宣布百度内测3个月的轻应用平台即将在12月正式开放。而百度轻应用平台与微信公众平台有着异曲同工的妙处。均具有开发成本低、快速部署、用户便捷使用的优势。所不同的是,微信有社交优势,而百度则是流量和发现内容的能力。最生动的例子便是:你可以将微信公众号以名片分享给朋友,百度很难做到;但通过需求例如“搬家、找阿姨”则可以在百度搜索到轻应用,微信公众号则需要通过扫码,抑或知道账号名称或ID才可发现。

不过,微信是基于通信和社交的一个平台,而百度则是围绕信息的搜索引擎。App是为了满足需求解决问题,必要性、适合性和成本均需考虑。不论哪一种App形态,没有最好的,只有最适合的。

微信公众平台已经一骑绝尘,帮助腾讯彻底地实现“一站式生活”的理想,世界正在被它改变。微信只是开了一个头,接下来将有更多超级平台参与到“类微信App”抑或“轻应用”的推动之中。
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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