User:HermelindaKime
「電玩本身就是數字遊戲，脫掉所有外殼，電競就是一場數值的對抗。」玩加電競CEO趙品奇，慢條斯理地點出數據對於電競的意義，在電話的另一端都能感受到他縝密的思維。
即使這中國第一間電競新創公司，成立3年一直小幅虧損，去年營收僅500萬人民幣，但面對中國2億的電競人口市場，趙品奇卻表示，「變現不難、我們也可以用獲利的方式經營，但現在正值電競產業的野蠻增長期，當務之急是搶市占。
「以一場NBA賽事轉播來說，如果整場比賽主播都是『看圖說故事』，例如『Kobe又上籃了』、『Kobe把球傳給奧尼爾了』，觀眾雖然會買單，但過程就略顯乏味，這時數據可以賦予畫面以外的資訊。」趙品奇解釋道。年僅29歲的他，原先是騰訊視頻原創節目的製作人，在創辦玩加電競前，他對「數據可視化」就頗有一套。
簡單來說，就是讓數據提高畫面的價值，使內容更具可看性，他認為當時中國沒有幾個團隊，比他們更懂數據如何在內容中被運用。最直接的便是利用即時採集、搜集比對的「新鮮數據」，豐富主播掌握的資訊。例如，「這是Kobe NBA生涯中投進的第3,000顆球，已經追上喬丹職涯第XX年的腳步」；或是「Kobe上半場30投25中，這是喬丹在19XX年也有過的難得佳績」。
這樣的解說更能引起觀眾對比賽、運動員的帶入感，提高話題討論度。但談起為何2015年會以「數據」為核心，切入電競市場？趙品奇坦言自己和3位共同創辦人都愛玩遊戲、看遊戲比賽，正因為身在其中，他們預估將有大批的年輕人湧入電競領域，未來5至10年，電競將成為非常有前景的產業。但當市場迅速擴增，行業發展階段卻非常「初級」。
「那時遊戲比賽還未職業化，只能算是遊戲發行商的一種行銷活動。今天要是錯過了一場比賽，回頭再去找賽事回顧、戰績比分，根本一點資訊都找不到。」趙品奇決定要透過數據，解決電競產業資訊缺乏的問題。他認為一個產業要發展，「基礎建設」是根本，而數據就是電競領域的「水和電」，況且電競和體育項目相比，在數據上就有先天優勢。
「在電競產業不做數據市場，實在太可惜了。」他說。但玩加電競一開始有「電競應該要向體育運動學習」的刻板想法，可體育數據跟電競數據本質上就不同。體育數據已經被規範且較簡單，以籃球來說，有「籃板」、「三分」、「罰球命中率」等，但在電競領域裡，每一款遊戲各自有意義的數據是什麼？
連趙品奇當初都認為很難界定。「數據的重點不在於擁有多少，而是怎麼產生價值。我們做的第一件事情是先去制定標準，要用哪幾項數據評斷選手能力，哪些數據交叉比對後，又能得出什麼綜合結果，」他解釋，標準不是憑空想像，而是透過機器學習和模擬運算，去評價一個選手的輸出、配合、輔助能力。
而談到這些數據的服務應用，在B2C方面，趙品奇以數據為核心，建立了電競資訊社群，創造新聞和討論。在B2B方面，提供遊戲公司、俱樂部職業賽事解決方案，為玩加電競主要營收來源，占2017年收入的80%。
除了打造戰隊、選手訓練管理工具，還有給賽事提供數據策略分析，對象包括RNG等俱樂部，以及騰訊《英雄聯盟》、《王者榮耀》等中國當紅的遊戲，現在更開始「從數據挖掘出價值」包裝成話題、事件行銷傳播。他舉了4月操作過的實際例子。中國戰隊RNG的選手Uzi，在《英雄聯盟》中達到2000殺的成就，他是LPL（中國《英雄聯盟》職業聯賽）中第一位有此成績的選手。
玩加電競那時串連起RNG俱樂部、賽事官方、俱樂部贊助商惠普一起包裝行銷，包括發行Uzi的線上海報、盤點Uzi職業生涯，甚至還和騰訊體育合作，讓整件事和NBA、足球站在同一個高度。趙品奇說，只是透過一個數據的包裝，就能讓所有參與者都有所獲利。服務內容｜對企業客戶，提供遊戲公司、俱樂部職業賽事解決方案。個人用戶，以數據為核心，打造電競資訊社群。
中國銀行已推出基于大數據技術的"e 觸即發"、"口碑貸"、"中銀沃金融"等試點項目，在為個人客戶提供實時產品營銷推薦、針對小微企業的客戶發掘、信用評級和融資服務等方面進行探索，取得了很好的應用效果。未來，結合"十三五"規劃總體思路，中國銀行的大數據建設將繼續為集團全球化、多元化以及互聯網金融的發展戰略提供有力支撐。
主要圍繞三個平臺建設方面繼續深化實踐。密切關注行業發展趨勢，跟蹤大數據及相關領域的最新技術成果，深入研究大數據領域相關技術應用。研究制定全行性的大數據技術體系規范，優化完善全行大數據技術架構體系。
在現有大數據平臺的基礎上，運用大數據所帶來的新思維、方法和工具，逐步形成行內、行外、線上、線下的結構化與非結構化數據集成能力，多種數據格式并存的海量數據存儲能力，基于分布式和流計算的快速計算能力以及運用機器學習、實時決策、數據沙箱、可視化等技術實現數據分析和挖掘能力。
大數據和云計算是分不開的，大數據平臺的基礎設施依賴于分布式架構下的私有云平臺建設。按照自主可控的原則，中國銀行正在著力構建服務營運、管理、開發、部署和運維一體化的私有云平臺。
基于X86 體系架構，應用異構虛擬化、分布式海量存儲、分布式數據庫、大規模資源調度與管理等關鍵技術，實現可定制、可擴展的多租戶金融服務，從而全面支持大數據技術組件開發和運維管理需要。
中國銀行正在建設的客戶精準營銷平臺，以大數據技術平臺為依托，有機提煉并整合線下、線上關于客戶行為的結構化數據和非結構化數據，形成客戶360 度畫像，實現復雜統計分析模型和規則模型相融合的快速計算，構建與前端服務渠道的實時互動體系，實現網銀、手機銀行、網絡金融多渠道實時客戶營銷及在線推薦服務。
通過營銷平臺洞察客戶行為特征，不斷挖掘客戶，擴大客戶基礎，實時掌握客戶需求，按需定制個性化的產品和服務；通過營銷平臺，結合機器學習、貝葉斯算法等人工智能技術，建立以數據為驅動、模型為核心的自動化、智能化、全方位、多渠道的精準營銷模式，并通過營銷結果反饋，不斷優化和調整營銷策略，提升營銷效率；通過營銷平臺實現物理網點與網銀、手機銀行等服務渠道的營銷協同，提升客戶服務的渠道響應能力和客戶體驗；通過營銷平臺實現集團內部客戶資源、產品銷售和渠道信息的多層次數據共享，支持全集團內部交叉銷售及業務聯動，支撐集團全球資源的優化配置。
在符合信息安全相關規定的前提下，合理運用外部數據，進一步豐富大數據平臺的數據范圍，探索構建互聯網征信及欺詐監測平臺，提升對客戶的風險識別及信用評估能力，為更廣泛的客戶群體提供操作便捷、定價合理的融資服務；提升預防和識別欺詐交易行為的能力，有效降低欺詐風險。
通過互聯網征信及欺詐監測平臺，深化人行征信數據應用，探索與外部征信機構的合作；與社保、司法、稅務等政府部門及學歷學籍等信息平臺對接；與合作電商平臺實現數據共享，挖掘分析客戶互聯網交易信息，掌握客戶真實可靠的現金流、信息流、物流信息；利用互聯網數據獲取技術，在安全合規的前提下有效利用互聯網上的個人行為信息，并通過與行內信息進行有效組織和關聯，完善客戶風險畫像，全面評估客戶信用，探索構建基于互聯網模式的信用風險評價體系；基于客戶風險畫像，結合客戶歷史行為數據進行客戶交易行為特征分析，運用機器學習等算法，實時監測并識別背離客戶常規交易模式的資金交易行為，預防交易欺詐。
大數據技術正在給商業銀行帶來一場深刻的變革，金融服務從"關注整體"向"關注個體"轉型，經營方式從"產品為中心"向"客戶體驗為中心"轉型，運營管理從"粗放式管理"向"精細化管理"轉變。
面對前所未有的機遇和挑戰，商業銀行必須響應國家戰略號召，牢牢把握技術發展趨勢，將大數據技術應用作為一項基礎性戰略工程來推進，同時建立起相應的技術和人才配套保障機制，才能真正發揮銀行數據資產的寶貴價值，提升銀行核心競爭力。結合"十三五"規劃總體思路，中國銀行的大數據建設將為集團全球化、多元化以及互聯網金融的發展戰略提供有力支撐，主要圍繞大數據技術平臺、客戶精準營銷平臺、互聯網征信及欺詐監測平臺建設方面繼續深化實踐。
隨著國慶長假接近尾聲,外出探親訪友和旅遊的人們開始返程。10月7日,中長線旅遊的遊客返程高峰形成,我區各大景區遊客接待總量比6日減少,飯店Hong Kong Hostel客房出租率較明顯回落,但與去年同期比,全區大部分地區遊客量仍有大幅增長。自治區假日旅遊統計信息中心的統計顯示,7日遊客人數同比增長的主要市縣有南寧、桂林、梧州、北海、東興和宜州等。
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