互聯網金融風險的案例分析

A. 互聯網以後的發展趨勢怎麼樣

一是提網速，廣連接。骨幹網路優化提速明顯，固定寬頻普及目標提前完成；網路提速降費成效顯著，移動網路體系建設加快推進；物聯網路部署大幕拉開，專有網路連接更加廣泛；智能硬體豐富信息交互，推進傳統產業轉型升級；資源連接范圍持續擴大，產業互聯互通步伐加快。
二是深融合，強製造。產業互聯網全面深度融合，服務實體經濟創新發展；「中國製造2025」全面實施，製造強國建設邁上新台階；工業互聯網全力縱深推進，產業生態體系顯現雛形；「互聯網+農業」迸發巨大能量，技術助推產業鏈升級；「雙創」平台持續普及推廣，成為融合發展新動能。
三是興業態，惠民生。智能技術助力業態煥新，打造科技時尚新生活；新型消費優化產業布局，構築個性化、智能化應用場景；無人零售領域百花競放，服務布局向線下聚攏；分享經濟加速優勝劣汰，強勢企業瞄準AI領域；在線娛樂行業加速升溫，產品豐富但問題不容小覷；創新領域覆蓋更廣更深，網路惠民觸手可及。
四是謀創新，拓市場。應用創新向技術創新挺進，商業化應用競爭加劇；多級平台同步孵化產品，「內容為王、創意為先」優勢凸顯；互聯網平台走向生態化，產業鏈依存關系持續增強；企業「進軍」農村市場，縣域經濟蓬勃發展；推廣中國本土優勢經驗，「出海」足跡延伸更廣。
五是重安全，共治理。系列法律法規加速實施落地，為網路安全保駕護航；網路安全保障能力持續提升，安全產業向服務主導轉型；有效防範打擊通訊信息詐騙，全力保障社會民生；不良信息治理力度持續加大，網路空間更加清朗；命運共同體理念深入人心，互聯網全球治理體系深度變革。
報告指出，2018年的中國互聯網產業六個方面發展趨勢值得關註：
一是新技術，下一代網路建設帶動5G產業崛起，工業互聯網促進製造業集成創新，大數據、人工智慧將加速推進產業深度融合，技術創新推動金融信用體系趨於完善。
二是新動能，產業互聯網推動新舊動能加速轉換，「互聯網+先進製造業」成為振興實體經濟的重要途徑，製造業與互聯網融合的行業解決方案將繼續突破，智能製造的網路安全保障將成為關鍵一環，農業全產業鏈信息化升級將加速。
三是新場景，數據與服務開辟未來消費新場景，共享服務更加智能化和全球化，智能化賦能更多平台場景。
四是新體驗，智能交互催生消費新體驗，車聯網、智能家電促進「住行」新體驗升級，AR有望重新定義移動交互體驗。
五是新挑戰，勒索病毒攻擊類或將成為常態，個人信息保護將面臨嚴峻挑戰，關鍵信息基礎設施的安全風險將不斷攀升，網路空間安全防護能力將大幅加強，企業拓展國際化市場將面臨激烈競爭。
六是新生態，物聯網和工業互聯網安全生態建設將日益完善，平台經濟創新與協同治理的需求將更加迫切，數據權屬關系受到廣泛關注，網路綜合治理體系將加快完善，全球互聯網治理體系將深度變革。

B. 中國十大保險公司排名

一直以來，保險公司排名都是大家熱議的話題，根據保監會官方公布版的數據和各大知名網站的資權料，最新排名結果可查看：《2020年中國保險公司排名前十，都有哪幾家?》

下面奶爸通過保費收入、償付率和理賠情況給大家簡單分析一下：

一．保費收入情況

1、壽險公司保費收入排名

總結

不管保險公司排名如何，作為消費者的我們在投保前只能綜合各個方面來看。奶爸提醒大家，買保險買的就是一份保障，目的是為了規避風險，所以產品本身保障更為重要哦。

望採納！

資料來源：奶爸保

C. 余額寶不行了，錢該往哪放

理財選擇余額寶還是有一定的優勢的。如果余額寶的年收益已經不能滿足樓主的理財需要了，可以選擇一些高收益產品。如銀行也有一些理財產品，年利率可達6%以上，當然這類理財樓主所要承擔的風險自然要比余額寶和銀行一些保本保息的產品風險要高。如果有更高的抗風險能力，可以選擇基金，黃金，股票型理財。收益高當然風險也高，俗話說得好「高收益伴隨高風險」嗎，可以選擇p2p排名靠前，信譽度高的平台。年收益多能達到12%以上，如果選擇好了可以達到20%都是有可能的。當然不能冒進，如果能控制自己的賭徒心裡，採取分期定投的方式，可以大大的降低風險。
理財至理名言就是「不要把雞蛋在一個籃子里」所以可以把錢分成幾份，分投不同類的產品，即保障了利益，又有豐厚的收益。建議五萬元以下可投余額寶，雖利潤不特別高，但安全，而且隨用隨取。可以做為家庭必備資金的保障。其它的錢可以分投其它收益高的理財產品，以保證能有高的收益。
如果題主是說余額寶放錢方便，現在許多商場都採用支付寶支付的方式，平時出門不需要帶太多現金，身上沒錢的時候，用余額寶將錢轉到銀行卡到就近網點取出即可。但如果真的沒有餘額寶了，坤鵬論分析微信錢包就會壟斷全國的貨幣基金行業，因為過年紅包，微信轉帳等服務，一些零用錢方面微信錢包做得更出色，唯一不足的是沒有利息和安全性較差，如果余額寶不行了，微信紅包就會在技術上繼續加強，迅速佔領市場，頂替余額寶業務。

D. 數據分析師主要做什麼

一是幫助企業看清現狀（即通常見的搭建數據指標體系）；

二是臨時性分析指內標變化原因，這個很常見，容但也最頭疼，有時還沒分析出原因，指標可能又變了，注意識別這裡面的偽需求（數據本身有波動，什麼樣的變化才是異常波動？一般以[均值-2*標准差，均值+2*標准差]為參考范圍，個別活動則另當別論）；

三是專題分析，這個專題可大可小，根據需求方（也有可能是數據分析師自己）而定，大老闆提出的專題分析相對更難、更有水平一些；

四是深層次解釋關系和預測未來，這個技術難度和業務理解水平要求相對更高一些。如，影響GMV的關鍵因子是什麼？這里當然不是顯而易見的付款用戶數和客單價，而是需要探索的隱性因素；再如，預測下一個季度甚至是一年的GMV，以及如何達成？