解决方案

微文呈现整理的解决方案（精选4篇），汇集精品内容供参考，请您欣赏。

解决方案 篇1

摘要：当前“三农”问题仍然是中国经济社会发展链条上较为薄弱的一环，农产品价格不稳定，“菜贱伤农，菜贵伤民”的矛盾日益凸显。解决“三农”问题成为发展中国经济的重中之重。农业处于产业链低端，难以及时获取市场的需求信息，导致供求不平衡的情况出现，解决这一问题的关键就在于加快信息的传播速度，使农民及时掌握市场信息，减少损失。金融机构的介入能够使得农民的财产获得保障。

关键词：“三农”问题；交通银行；传统金融机构；互联网金融

近年来，随着互联网与各生产服务行业的交流逐渐深入，不仅带动了新兴产业的发展和成长，也促进了传统产业的转型升级。我国自古以来就是农业大国，农耕文明影响了我们几千年，农业作为我国一个传统产业，也是一个重要的产业。我国的农业属于第一产业，是我国进行国民经济建设与发展的基础产业。为了解决“三农”问题，国家出台了一系列的优惠政策，各大银行和金融机构也加大了对农村地区的扶持力度。交通银行在解决帮助三農问题的过程当中起到了一定的作用，也遇到了不少问题。

一、农业产业链条在“互联网+”的引导下不断升级

农业作为我国的传统产业之一，也是第一产业，然而我国人口基数大，人口增长速度快的国情不容忽视，传统的农业生产方式已经难以满足我国众多人口以及出口所需要的粮食。因此，农业现代化和自动化是实现农业产业增收的一条必经之路，而要想实现农业自动化和现代化，离不开计算机技术的支持。目前，通过计算机控制的农业自动施肥和灌溉已经可以实现。农业产业自动化在“互联网+”的引导下不断升级，在将来有望实现农业现代化普及。交通银行可与计算机产业公司进行合作，向农民发放低息贷款或进行相关产品补贴优惠。使农民切实享受到“互联网+”为农业现代化带来的便利。

二、交通银行与金融机构合作共同助力“三农”问题的解决

随着国家对“三农”问题的逐渐重视，各类金融机构开始积极响应国家号召，共同推动“三农”问题的解决。交通银行可以通过与其他金融机构的合作，来实现对农民的支持。此前，交通银行深圳分行就已经与“三农金服”公司有过合作。三农金服作为一家国资系农村互联网金融平台，有自己优质的风险控制团队，完善的.风险控制体系，可以对农民申请的小额助农贷款进行贷前审核、贷中监控以及贷后管理。结合大数据、征信体系、风险控制模型等先进手段实现对风险的有效规避和控制。通过这类合作，能够有效地实现对农民的帮助，使农民切实享受到金融机构带来的优惠和便利，并且保障投资者以及平台的运营安全。这类平台专注农村金融，具有较强的针对性，能够更加强力的解决农业问题，并为投资者带来可观的收益。交通银行与三农金服的合作，是传统金融与互联网金融相辅相成的成果。能够有效促进农村消费，改善农业环境。

三、传统金融与互联网金融相结合服务农民的必要性

以银行为代表的传统金融业一直是城市里个体商户的主要资金来源与重要动力。然而农业作为我国的传统行业，在许多经济落后的偏远地区仍然是当地农民主要的生活生产方式。传统的金融机构在这些交通不便的地区设立网店的成本太大，而且收益甚低，但是仍有一些需要金融机构进行贷款以发展自己农业的个体农业生产者。相比之下，互联网金融对于这些农民就是一个较好的选择，互联网铺设成本低，覆盖范围广，比传统金融业设立站点更加方便快捷。而资金雄厚又是互联网金融所不具备的一大特点，传统金融与互联网金融的合作则恰好弥补了这两个缺点，取长补短，相辅相成。能够有效实现对农民的帮助以及为金融机构更好地创收。互联网金融是金融与互联网模式结合下的多元化产物，相比于传统意义上的金融业，它更容易为大众带来便利，普惠大众。同时随着“互联网+”时代的到来，互联网金融已经渗透到“三农”的领域中，我国农村人口众多，市场宽阔，资金需求量极大，可是同时也面临着资金供给量不足、资金外流加剧等种种难题。所以我们坚信互联网金融可以为解决农村、农业、农民诸多方面的许多难题的解答得到实质上的帮助。互联网金融可以利用自身便利优势与普惠属性跨越地理鸿沟在提高资金配置效率、增加农村资金供给量和加强建立农村金融信用体系方面有着不俗的贡献。

四、银行应主动加强与助农性互联网金融的合作

“二十四节气歌”作为我国古代农业生产者智慧的结晶，反映的是农业生产与时节的对应性。而助农性的互联网金融也应注意农业生产在不同季节的不同需求。农民对金融的需求是有季节性的，如果金融机构发放的贷款错过了农业生产时节，对农民和金融机构来说都有可能导致损失。因此传统金融机构应主动加强与互联网金融的合作，建立完善征信体系，加快贷款资格和额度的审核速度，加快贷款发放到农民手中的速度。要让“好钢用在刀刃上”，使农民在生产的季节享受到助农贷款为农业生产带来的收益。随着国家经济的发展，人均工资水平不断提高，但物价水平也伴随着逐渐提高，人民的消费水平也在提高，因此银行的金融产品为群众提供了方便。银行在推出金融产品时，应考虑到不同程度的消费人群，对其应有不同的门槛要求，提高产品的适用性，让更多的人享受到金融产品为其带来的便利，尤其是对于农村用户在进行借贷或办理信用卡时，应建立适合其的门槛要求。宣传有关金融产品的信息，增强人民对于信用卡等金融产品的信任度，建立并维护好银行与客户之间的相互信任。

五、农村互联网金融的准入门槛

互联网金融在为农民和投资者同时带来收益的时候，也存在着一定的风险和安全隐患。特别是在中国当下的环境中，互联网蓬勃发展，随之而来的也成为了一大问题。银行如果想和互联网金融机构合作，就应当加强对互联网金融机构的审核，确保该机构有相应的资质以及充足的资金，警惕非法集资诈骗。

六、把握好互联网服务“三农”的方向

“三农问题”即农民、农业、农村。互联网金融应当把握好服务三农的方向。强化基础金融服务。在对农户发放贷款标准化、线上化的改造过程中，加强规模化、批量化的贷款发放，并且降低对农民发放贷款的利息，使更多的农民能够享受到互联网金融为农业生产带来的便利。

七、对农民的农业生产及农产品销售进行专业化的指导

在传统农业的影响下，大部分农民进行农业生产仅仅是为了实现自给自足。只有较少的农产品会在传统的集市上进行交易，这对农民创收影响很大。而且不利于增加投资者的收益。要想为农民创收，就要加强对农民农业生产以及农产品销售的专业化免费指导。使农民能够在网上使用电商平台销售自己的农产品，实现创收。这一举措在为农民增加收益的同时，也能为投资者带来收入。

八、传统金融机构与互联网金融的合作应当获得政府的政策支持

政府是政策的制定者，传统金融机构与互联网金融在合作的同时，要想既保证自身的收益，又要为农民带去可观的收入，就必须获得政府的大力支持，农业的快速发展，离不开当地政府的助农政策和金融政策。政府应当与金融机构一同加快建立和完善征信体制，加快对农民贷款申请的审核速度，对于长期欠款未清的个人，应当予以一定的惩罚措施，使信用良好的个人享受到便利，带来良好的社会风气。政府是有形的手，市场是无形的手。市场需求的不断变化是推动银行金融产品创新的动力源泉，居民的财富日益增长，金融市场上流动的资金量才会越来越多。在这种形势下，政府应对不断变化的金融市场作出相应的政策调整，加强宏观调控，不断完善市场体制机制，提高市场的管理效率，对银行金融产品的管制政策适当放松，完善金融机构存在的一些问题，例如对于银行的监管问题等。交通银行作为国有商业银行，政府应进一步深化国有商业银行改革，摒弃所有制结构单一的缺点，完善和调整金融制度。政府应提供给各大银行竞争机会，促使银行对金融产品不断做出创新，使银行能够在更高层次及范围领域内不断发展与创新。

总体来说，传统金融机构与互联网金融的合作是大势所趋。无论是为城市个体商户发放贷款还是为助力农民农业生产发放贷款，传统金融机构与互联网金融的合作是未来金融机构发展的大方向。交通银行应该把握好目前的大好时机，做出具有前瞻性的工作，在为自身及投资者带来收益的同时，也能够响应国家号召，为农民带去实惠，为中国农业现代化做出重要的贡献。

解决方案 篇2

在全球经济放缓、国内GDP增速下滑、及国家实行汽车限购政策的今天，汽车行业面临较大的外部环境压力。另一方面，市场价格战也使得汽车利润率下降，加上国内外厂商也已经开始争夺中低端汽车市场，汽车行业竞争越来越激烈。汽车行业需要寻找新的突破口，需要由传统的硬件制造逐渐向提供高价值服务转变。

在互联网、大数据时代，如何实现以用户为中心的战略转变，如何利用大数据技术洞察消费者需求，这是汽车厂商急需解决的困惑：

1、 如何借助互联网渠道使汽车品牌得以迅速的`传播；

2、 如何能够获得更多的互联网用户的关注；

3、 如何利用互联网做用户精准的营销；

4、 如何以用户为中心提供更好的新媒体客户服务；

5、 如何通过用户反馈改进缺陷；

6、 如何收集舆情并提高快速反应能力；

百分点解决方案

互联网时代是真正以客户为中心的时代，客户在购买之前会到互联网上查询汽车相关的信息，进行车型、价格、经销商地址等方面的信息获取。同时，随着80、90后的购车人群日益增多，用户也喜欢在论坛、微博上发表用车感受。互联网渠道将日趋重要，传统客户关系管理已经不能满足互联网时代客户关系管理的需求，需要借助互联网、大数据分析更加精准地洞察用户。

百分点通过成熟的大数据技术提供汽车行业包括互联网用户行为的分析、潜客的获取、客户360度视图、用户价值度分析、全生命周期管理等。解决方案包括：用户画像与分析、舆情监控与分析、数字精准营销、车联网、汽车后市场等。

汽车行业价值链大数据：

1、 整车厂：车辆基础数据，零部件数据；

2、 销售渠道：车辆区域销售数据，市场调研数据；

3、 用户：消费者数据；

4、 汽车：车载数据，汽车行驶数据；

5、 4S店：汽车维护数据；

6、 保险公司：汽车保险数据。

解决方案 篇3

铁路物资应用大数据管理系统首先构建物资专业数据库,需要补充和完善需要的数据项,构建物资专业全量数据体系,例如增加重要物资的生产日期,技术证件(复印件或图片),验收记录,复检复验业务数据,质量问题图片数据,供应商的生产许可数据、生产资质(图片)等数据;其次完善物资管理职能,丰富和增加基础数据源,例如修旧利废管理,废旧物资管理等,在提高对废、旧物资管理的同时,完善物资管理数据源;系统通过归集处理,完成对物资专业产生的数据、与物资有关的其他数据、来自互联网上的相关数据,还包括手工编辑导入的数据等集中处理,将这些数据(结构化、非结构化)归集到大平台数据库中,形成数据源;数据存储和处理,采用大数据技术对归集的数据源进行清洗、转换并存入不同的数据库,并进行汇总、挖掘处理,形成对外统一的大数据接口;数据查询、分析和预测系统对处理后的大数据根据业务需求进行各种统计、查询和预测,达到让数据张口,靠数据说话,减少因缺少数据支撑而带来的偏差,降低决策风险。

1 物资管理数据体系

在物资管理信息系统中,增加物资的生产日期、入库验收信息,相关技术证件、复检复验数据等;在物资质量问题反馈管理中增加质量问题图片;增加物资属性图片及供应商的详细信息(如生产规模、信誉等级、资质、生产许可和认证等),建立物资专业基本信息库,形成物资管理全量数据体。

1.1 完善物资管理职能

增加修旧利费管理子系统,对卸下的配件经过维修再利用,提高物资的使用率;增加废旧物资管理子系统,将报废的各类物资进行分类归集,由物资处进行统一处置,清算处理,冲减成本;增加物资质量跟踪管理子系统,与各专业的生产检修系统进行互联互通,实现对物资采购、检验、使用、维修、报废等全过程管理。

1.2 数据采集

数据采集就是从数据源收集、识别和选取数据的过程,随着业务的进行,各类数据的累积越来越大,如何有效地收集这些数据,保证采集数据的可靠性,避免重复数据,保证数据的质量,是数据采集这个环节需要解决的。

数据采集分为两个来源:数据来自应用系统之外,简称为外部采集;数据来自引用系统内部,简称为内部采集。外部采集主要来自物资经营的专业网站,例如东方财富网等其他一些网站,数据包括关注物资的价格变化数据,供应商的生产、销售数据,价格数据;还包括国家统计部门发布的GDP、PPI和CPI等;包括总公司、路局专业处室的下一时间段的大修、更新项目计划数据,主要用来分析和预测价格走势,下一阶段的物资采购预测等。

1.3 数据挖掘

数据挖掘作为一种决策支持过程,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。针对归集的大量相关业务数据,进行清洗、删除和处理,保证数据的有效性和正确性,然后分析物资专业所关注各项内容(或关键指标)之间潜在的关系,找出影响分析结果的主、次因素,作为数据挖掘的基础。

2 数据分析和展现

在大数据分析与业务协同的基础上,利用基本分析引擎驱动的图形信息显示功能,建立管理仪表盘跟踪、分析、监控、预测关键指标和目标,实现对物资价格预测、需求和采购分析、质量跟踪、廉政风险防控等业务决策模型的最终分析运用结果进行展现。

2.1 重要物资价格变化趋势

根据每月产生的采购价格,形成价格的直观图表,同时可以关联相关数据预测未来一段时间内的价格走势;也可以显示历史(一年前过两年前的)变化,作为比较依据。

2.2 重要物资需求预测分析

根据物资大数据,可以分析预测出下年度的重要物资的需求数量,以便根据市场情况,提前做出采购预算,保证供应;分析结果可以通过报表或柱状图展示。

2.3 物资采购综合分析

根据物资大数据,对物资采购的各项指标进行综合分析,包括采购周期、采购方式、物资使用方向、采购金额、供应商反馈及问题投诉,从中发现可能存在的廉政风险,强化阳光采购。

2.4 库存周转与采购周期分析

根据物资专业大数据,对全局的库存物资的周转天数(能够按照物资小类、物资大类等)及相对应的采购周期进行分析,查找周转天数差异,找出问题所在,提高库存的周转率,杜绝库存积压、减少库存资金占用;分析结果通过报表或图形展现。3 技术方案总体架构。整个架构分为5层:数据源层,处于整个架构的最底层,包含物资管理系统及与之关联的全部业务数据:结构化、半结构化和非结构化。获取层:数据采集(ETL),负责对源数据的采集、清洗、转换和加载,包括:把原始数据加载到Hadoop平台。数据层:包括主数据仓库、分布式数据库及Hadoop云平台,Hadoop云平台负责存储海量的单据数据,提供并行的计算和非结构化数据的处理能力,实现低成本的存储和低时延、高并发的查询能力;主数据仓库(与MPP合设)负责存储指标数据、KPI数据和高度汇总数据;分布式数据库(MPP)负责存储加工、关联、汇总后的业务数据,并提供分布式计算、支撑数据深度分析和数据挖掘能力,向主数据仓库输出KPI和高度汇总数据。能力层:负责向上层的应用方提供大数据平台能力,同时提供统一的数据开放接口,使多方大数据应用方享用。应用层:为用户提供大数据平台的数据分析、查询、挖掘等功能,实现对物资管理专业的需求预测、采购预期、价格走势、物资质量跟踪、供应商绩效考核等综合分析。

3 安全方案

基于信息安全等级保护二级要求落实安全措施的要求,结合本系统的具体需求,在系统设计时,应重点考虑应用安全、数据安全和网络安全三个方面。

4.1 应用安全

应用安全是信息系统整体防御的最后一道防线。在应用层面运行着信息系统的基于网络的应用以及特定业务应用。基于网络的.应用是形成其他应用的基础,包括消息发送、web浏览等,可以说是基本的应用。业务应用采纳基本应用的功能以满足铁路物资管理信息系统的要求。由于各种基本应用最终是为业务应用服务的,因此对应用系统的安全保护最终就是如何保护系统的各种业务应用程序安全运行。

4.2 数据安全

系统处理的各种数据(用户数据、系统数据、业务数据等)在维持系统正常运行上起着至关重要的作用。一旦数据遭到破坏(泄漏、修改、毁坏),都会在不同程度上造成影响,从而危害到系统的正常运行。由于物资应用大数据管理系统的各个层面(网络、主机、应用等)都对各类数据进行传输、存储和处理等,因此,对数据的保护需要物理环境、网络、数据库和操作系统、应用程序等提供支持。各个“关口”把好了,数据本身再具有一些防御和修复手段,必然将对数据造成的损害降至最小。另外,数据备份也是防止数据被破坏后无法恢复的重要手段,而硬件备份等更是保证系统可用的重要内容。

4.3 网络安全

网络安全为物资应用大数据管理系统在网络环境的安全运行提供支持。一方面,确保网络设备的安全运行,提供有效的网络服务,另一方面,确保在网上传输数据的保密性、完整性和可用性等。该系统纳入铁路总公司、铁路局网络和信息安全保障体系中。

4.4 关键技术

大数据并非一项新技术,其前身是商务智能BI,是一系列信息技术的集合。怎样将数据中的价值挖掘出来,并以直观、清晰地方式展现在人们面前,是大数据解决的基本问题。数据展现通过借助表格、图片等手段,揭示隐藏在数据背后的模式与数据之间的关联关系,它以简单、友好的方式将这种关系呈现给用户,可以有效地提升数据的使用效率。该系统包括数据采集、数据管理、计算处理、数据分析和数据展现5个技术环节。

数据存储是大数据时代需要解决的重要问题。目前,铁路物资系统保存了大量的结构化数据,然而亟待解决的是海量半结构化和非结构化数据的存储问题。非结构化的数据主要采用对象存储系统或分布式文件系统进行存储,本文采用Hadoop分布式文件系统。Hadoop基于一种开源的理念实现的分布式文件系统;半结构化数据可以使用NoSQL数据库HBase中存放;结构化数据存放在关系型数据库Oracle或SQL Server中。HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)是Hadoop的核心模块之一,具有如下特点:

在一个多节点块集群存储文件;在节点间复制模块;主从架构;没有文件更新;一次写,多次读;大数据块顺序读模式;为批处理设计。大数据时代的数据有以下几个特征:大体量(Volume)、多样性(Variety)、大价值(Value)、时效性(Velocity)、准确性(Veracity)的5V特点。常规的数据分析仅仅是对己有数据的静态分析,并不能进行动态的预测,而物资系统要求动态实时的反应生产实际,所以该系统大数据分析的难点是动态化、多维化和深度化。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(Mpp)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联和可扩展的存储系统。

4 结语

5.1 实施策略

大数据平台的建设工作量大、周期长、涉及部门多,系统的实施应遵循统一指挥、统一规划的原则,系统实施过程采用分步建设、试点先行的原则,在明确分工的基础上,大力协同,科学实施,确保各项工作的有序推进。

5.2 项目实施组织

成立物资应用大数据管理信息系统项目工作组,按照本方案有序推进实施工作。项目工作组负责总体指导和统筹协调,解决系统工程建设中的重大问题,确保按统一规划和建设标准进行实施;协调设计单位、相关接口系统的设计开发单位、业务处室和站段直接的分工协作。

成立专家组负责业务指导和技术把关,为项目开发和实施过程中出现的问题提供咨询支持。成立项目总体组,负责项目总体设计、进行任务分工、把握项目进度、协调项目组内部工作等,下设数据组、软件开发组与实施组、质量保证组。

物资应用大数据管理信息系统的建设可以有效地提升物资管理水平,可以对市场价格及路局下一阶段重要物资的需求有一个相对准确的预判,根据大数据的预测提前部署物资的采购工作,可以保证全局的物资供应;通过大数据平台的应用可以实现物资质量跟踪与供应商评价有机结合;实现对物资库存数据的挖掘和分析,可以降低库存物资,减少物资积压,提高对废旧物资的有效利用,对降低物资消耗有积极作用。

解决方案 篇4

在 Windows 7 中，我们使用家庭组共享文件，方便快捷。不过，当撇开家庭组尝试与其它版本 Windows 系统共享文件时却常常失败。原因往往纷杂不一，例如，工作组名称不同，设置不正确等等。为解决问题，下面我们给出了一套操作流程供参考。一起来看看具体步骤吧!

步骤一：同步工作组

不管使用的是什么版本的 Windows 操作系统，第一步，要保证联网的各计算机的工作组名称一致。

要查看或更改计算机的工作组、计算机名等信息，请右键单击“计算机，选择“属性。

若相关信息需要更改，请在“计算机名称、域和工作组设置一栏，单击“更改设置。

单击“更改。

输入合适的计算机名/工作组名后，按“确定。

这一步操作完成后， 请重启计算机使更改生效。

步骤二：更改 Windows7 的'相关设置

打开“控制面板/网络和 Internet/网络和共享中心/高级共享设置。

启用“网络发现、“文件和打印机共享、“公用文件夹共享;“密码保护的共享部分则请选择“关闭密码保护共享。

注意：媒体流最好也打开;另外，在“家庭组部分，建议选择“允许 Windows 管理家庭组连接(推荐)。

步骤三：共享对象设置

现在，我们转向共享对象。最直接的方法：将需要共享的文件/文件夹直接拖拽至公共文件夹中。

如果需要共享某些特定的Windows 7 文件夹，请右键点击此文件夹，选择“属性。