谁动了“支付”的奶酪?移动支付蓝海剖析

淘宝网对通过外部链接二维码发布的广告进行整改,微信封杀部分淘宝商家公众账号,引发互联网金融领域竞争加剧。第三方支付市场三足鼎立,支付宝、财付通与银联各占市场份额。移动支付被视为未来创新和增长关键领域,预计市场规模将持续扩大,应用场景更加丰富。
       昨天,淘宝网向淘宝商家发出公告,对通过外部链接二维码发布的广告进行为期一个月的整改,整改期结束后商家再发布该类广告,将按照滥发信息的规定进行扣。微信此前也封杀了一部分发布营销信息的淘宝商家公众账号。

  微信5.0加入支付功能之后,意味着商家和用户可以在微信内完成从商品选购到交易付款的全部流程,这显然是动了淘宝的“奶酪”,如果用户都到微信公众账号去买东西了,淘宝相当于成了商品的展示平台,而淘宝必然要将用户圈在自己的平台内。

  “互联网金融”的序幕刚刚拉开,第三方支付的战争就已经迫不及待地上演。

  2012年我国第三方在线支付的规模大约有3.66万亿,过去7年的年均增速达到111%,目前使用互联网支付的网民数量达到2.2亿。随着线上支付应用的深入,2012年行业增速已经下滑至66%;此外行业格局也相对固化,支付宝凭借电商平台的优势占据49%的市场份额;财付通经营模式与支付宝类似,市场占有率约20%;银联主要依靠体系内优势市场份额9%;其他第三方支付机构则相对边缘化,主要走细分市场专业化的道路。

  线上第三方支付规模

  目前线上支付成三足鼎立态势。支付宝、财付通都是同时具有电商平台和虚拟账户着两大法宝,总体上支付宝、财付通和银联的市场占有率超过80%。

  线上第三方支付市场份额

  有研究机构认为移动支付可能是未来第三方支付创新和爆发性增长的重要领域,主要基于以下几点:移动支付相对于线上支付来讲应用场景更多,市场潜力更大,而且没有被寡头或行政垄断,未来不但有可能冲击和替代传统线下支付,而且还可以衍生出新的应用模式。

  2012年我国移动支付市场交易规模1511.4亿元,同比增89.2%,尽管总量还比较小,但增速明显加快,发展潜力巨大。

  移动支付发展趋势

  根据工信部统计,截止到2012年底,我国移动用户已经超过11亿,较年初增加1.2亿;而随着智能手机的普及和3G网络的铺设,我国3G用户也达到2.20亿,较年初增加9200万。移动网络和手机终端的革新和发展直接推动了移动互联网的应用。截止到2012年6月,我国手机网民的数量已经达到3.88亿,同比增长72.2%。智能手机的普及、3G/4G网络的铺设以及广大的移动通讯用户已经构建了一个移动支付庞大的潜在客户基矗

  手机网民规模及增速

  移动支付三大猜想:

  海通证券研报认为,传统的线下支付和互联网支付已经被行政和网络寡头垄断,移动支付可以实现线下支付场景和线上支付应用的联通,也就是说可以将互联网支付的手段和优势应用在线下支付中,从而颠覆线下支付的格局;并且移动支付本身也可能具有许多创新模式,比如基于微信平台的移动支付、二维码支付等,从而创新出更多的应用场景。

  该研报指出,财付通具有着深厚的平台积累:QQ通讯的用户接近8亿,而财付通在线上第三方支付中的市场占有率超过20%,仅此于支付宝。更重要的是微信是目前移动终端上最具价值的平台,其用户数已经突破4亿,可以直接和移动支付对应。相比支付宝,微信支付的优势在于:①移动用户积累多,应用潜力更大,而且由于微信的社交性,其用户的活跃度也高于支付宝。②基于社交网络的平台结构,更能与线下需求融合,且有更好的信用基矗③腾讯的微信终端是一个复合价值的移动平台,能给人们提供及时沟通、分享包括支付等众多功能,而支付宝的移动终端是一个单一功能平台,缺乏线下社交网络的粘性。④对移动技术有更好理解。包括移动定位、身份识别等移动技术的理解可能优于支付宝。

  腾讯平台

  支付宝是互联网支付的霸主,在互联网金融领域拥有最丰富的积累;并且拥有强大的线上电子商务平台和庞大的客户资源。但目前为止,其在移动支付领域的尝试还没有结出硕果。究其原因,其目前在移动支付领域还没有推出极具价值的产品或应用,而能否将线上平台资源投射到移动领域,从而在移动领域建立起一个更大平台也需观察。如果支付宝试图在移动支付领域继续领先,仍需在移动应用产品和移动平台上再下功夫。

  阿里巴巴平台

  对于新浪微银行,该报告称还需观察。新浪微博目前拥有5亿用户,活跃用户达到7000万,是目前仅次于微信的移动平台。并且新浪也与近期拿到了第三方支付牌照,高调进入移动支付领域。但与竞争者相比可能存在两方面劣势:1、网络金融领域经验和技术不及对手。支付宝和财付通已经有了较为丰富的经验、完善的产品和较长时期的数据积累,但新浪从零做起,能否后来居上还需观察;2、平台的潜在价值。与微博相比,微信可能更具排他性和用户粘性。首先,微信是独一无二的,而微博有竞争者腾讯微博等;其次,微信以现实生活中的真实关系为基础,支付宝以真实交易未基础,能够较为有效的解决金融领域信息不对称的问题。而微博并不完全以真实关系为基础,面临如何解决信用风险的问题。

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 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!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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