网上科普有关“新型消费有哪几种?”话题很是火热，小编也是针对新型消费有哪几种?寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
新型消费有：
1、信息消费：如语音通信、互联网数据及接入服务、信息内容和应用服务、软件等多种服务形态。
2、新能源智能汽车消费：新能源汽车包括纯电动汽车、混合动力汽车、燃料电池车等。
3、智能可穿戴设备消费：可穿戴设备是直接穿在身上，或是整合到用户的衣服或配件的一种便携式设备。
4、体育健身类消费：人们更加注重身体健康、体育锻炼，以及户外运动、极限运动、体育旅游的体验。
5、养老消费：养老消费产生的新需求、新供给、新业态、新商业模式将推动“银发经济”发展。
新型消费对经济高质量发展的影响 ：
新型消费有效改善商品供给体系。新型消费通过大数据、云计算等新技术引导要素投入与产业提质升级相融合，将品牌、营销等高附加值要素赋能生产端，实现端到端全链路数字化，改变制造业产业链生态，重构生产流程，推动产业链、供应链、价值链全面升级。
使生产企业联合发展、集群式发展成为可能，为个性化、多样化生产提供支撑，提高生产企业运营能力。同时，新型消费倒逼生产要素流向高技术含量的新兴产业。
增加高质量产品供给，如人工智能、健康医疗、高端装备等，以更好满足人民群众对高品质生活的追求。
新型消费积极推进流通企业商业模式创新。在以新技术为支撑的新型消费的推动下，供给侧与消费侧之间可以进行更紧密的联系，从而显著提升商品流通效率，在更高水平满足多层次、多元化消费需求。
因此，一方面要大力支持互联网企业拓展线下实体性业务，利用现代数字技术为传统实体企业提供改造升级服务，使其更好融入信息化时代。
另一方面要积极引导实体企业突破传统零售的消费空间限制，实施多渠道经营，以互联网平台为流量入口，以自身实体门店为形象展示和体验场所，更有针对性地对接消费者需求，优化企业商业模式。
新型消费推动消费结构升级。随着数字技术的不断进步和商业模式的持续创新，基于用户消费习惯、内容标签、垂直属性和兴趣偏好等生成用户画像，进而更有针对性地打造新的品牌、开发新的品类，更充分满足消费者细分需求，是目前多数企业触达消费者的重要方式。
同时，借助大数据分析技术，企业可以为消费者提供精准购物推荐，提高消费者筛选和获得所需产品及服务的效率，为消费者提供更多便利。
此外，人工智能技术广泛应用于智能家居、文娱消费领域，推动服务消费更加多元化，特别是信息增值服务迎来更大发展空间，从而激发出更多新的消费需求。
基于此，消费者关注重点已由价格因素转向品质、品牌、服务、口碑等方面，消费者观念和行为偏好更加注重智能化、个性化，消费结构加速升级。
SCRM和CRM到底有什么区别？
互联网金融的的核心在于风控系统，这篇文章就给大家讲下风控模块里边的用户信用画像构建、反欺诈服务。
?一、用户信用画像构建
说到用户信用画像的构建对于整个风控体系的作用毋庸置疑，不同的金融平台可以根据自身的业务场景以及能力构建自己用户画像，毕竟有些画像的数据自身没有也很难从其他的三方平台获取，所以构建的时候要根据自身的业务场景和公司情况量力而行。
用户信用画像的组成体系包括但不限于以下几点：用户身份信息、婚恋社交数据、芝麻信用、用户认证数据、消费收支数据、用户行为数据、人行征信报告、互金和银行黑灰名单、设备相关数据等。
1.1 用户身份信息
该信息的获取是这九大数据里边比较容易获取到的数据，其中包括用户的三身或四身数据、居住地、婚姻状况、子女情况、工作单位、职位、房产、收入、联系人数据等，该数据用途多用于贷前信用评估、用户平台入驻前的认证。
1.2 婚恋社交数据
婚恋社交数据在整个信用体系里边承担着一个什么样的角色呢？
其他数据类型可以看出一个人的信用水平、还贷能力，消费水准、用户行为等等，但是涉及到人格品质方面的评估就略显乏力了，一个人在家庭的的责任、社交的言论、人生的规划、社交圈子等种种产生的行为的数据，更能反映一个在当下社会主流的人格品质范畴属于什么角色定义。
在婚恋社交情况里边有几点数据尤为重要：家庭情况、房产情况、学历情况、生活作息、爱情规划、爱情账户等级、婚恋社交信用度、社交人脉圈等。
1.3 芝麻信用
芝麻信用在现有的信用体系里边也是占据了一定的地位，很多涉及到资金一块的信用认证多数会将芝麻信用列为评判标准之一。
其中主要包括信用评分、行业关注名单、申请欺诈评分、欺诈信息验证、欺诈关注清单、企业信用评分。
1.4 用户认证数据
现在用户的认证数据主要有几块，公积金社保、运营商通信、学历数据（学信网）、职业数据（脉脉、猎聘、BOSS等职业招聘平台的认证数据）
1.5 消费收支数据
消费数据在几个数据里边是比重比较重的一个，关系到个人的经济水平、偿还能力、以及消费行为的判断，消费收支数据主要包括以下几点：线上电商和线下消费、银联消费、银行卡收支、航旅出行数据等。
1.6 用户行为数据
用户行为数据可以将申请表单的填写时间和借款协议页面停留时间，作为参考数据之一。
1.7 人行征信报告
人行征信的数据就不用多说了，是金融征信取证的重要依据之一，包括用户的贷款信息、信贷交易信息、个人公共信息。
1.8 互金和银行黑灰名单
互金和银行的黑灰名单可以作为搭建风控里边黑灰名单的一个重要依据，黑灰名单里边包含信贷逾期名单、司法不良名单、多头申请和多头负债名单、团队欺诈名单等。
1.9 设备相关数据
设备的相关数据有几个维度的数据比较重要，设备的指纹和面部识别、设备硬件信息、GPS定位、设备安装APP数据。
二、反欺诈服务
不同的金融应用场景，有着不同的业务流程和环节，需要设计不同的风险检查环节和风控策略，构建完成基于场景、事件和规则驱动下的欺诈风险判别服务，通过灵活配置就能满足不同场景下、不同业务环节欺诈风险判定的能力。
理财应用：激活事件、注册事件、登录事件、认证事件、绑卡事件、活动时间等场景；
借贷应用：注册事件、登录事件、绑卡事件、充值事件、授信事件、放款提现事件等场景。
通过反欺诈模型、用户行为分析、风险信息库和反欺诈规则库判定客户的信用度。
2.1 评估维度
（1）身份评估模块
设备异常评估： 设备绑定认证、设备相似度评估、跨机构设备注册。
地理位置评估： GPS ip评估、陌生交易地区评估、跨地区跨机构、GPS定位与申请地址不符；
客户环境异常： IOS越狱、安卓ROOT、公共WIFI、疑似木马应用；
习惯相似度评估： 大小写习惯、阅览时间、客户输入法行为；
客户身份核查： 姓名、身份证、手机号、人体活体验证。
（2）信贷交易行为评估
交易行为：交易时间习惯、交易频率、短时间交易数量、交易金额；
（3）信用评估
欺诈信息库：设备欺诈库、IP欺诈库、账号欺诈库；
失信信息库：信贷逾期名单、司法不良名单、多头申请多头负债名单、团伙欺诈名单；
欺诈关联图谱：欺诈关联图谱。
2.2 反欺诈策略
（1）七大策略
（2）信贷全流程
用户注册： 三要素核身、客户端环境检测、注册设备是否关联多用户；
登录： 异常设备登录检测、异常登录地检测、异常登录IP检测、登录异常人脸识别
开户绑卡： 四要素核身、人脸识别、设备是否绑定多银行卡开户、银行卡是否涉及欺诈；
申请授信： 欺诈名单对比、失信名单对比、多头申请贷款对比、多头逾期负债名单对比、关联人欺诈名单对比；
确认用信： 虚假用信效验、信用行为记录；
提现： 同卡同出监控。
三、最后
本文章是作者学习内容的一些整合，最近在研究风控这块，有感而发，如果有什么好的建议可以下方评论，互相探讨下。
一、指代不同
1、SCRM：是指社会化客户关系管理。
2、CRM：是指企业用CRM技术来管理与客户之间的关系。
二、功能不同
1、SCRM：SCRM作为传统CRM的延伸，更强调消费者的参与和双边互动；消费者不再以单纯的物品（服务）的消费者或产权拥有者静态存在；更多是以品牌的关注者、聆听者、建议者、共同创造者存在
2、CRM：通过提高客户的价值、满意度、赢利性和忠实度来缩减销售周期和销售成本、增加收入、寻找扩展业务所需的新的市场和渠道。
三、用处不同
1、SCRM：SCRM让用户更加拥有归属感、趣味感和成就感；互动的双边关系，让消费者的需求和想法同品牌的定位的发展紧密结合；品牌和消费者真正融为一体。
2、CRM：是选择和管理有价值客户及其关系的一种商业策略，CRM要求以客户为中心的企业文化来支持有效的市场营销、销售与服务流程。
百度百科-SCRM
百度百科-CRM
关于“新型消费有哪几种?”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
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