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全新9G0812P1K03 8038 9G0812P1K03

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產品價格: 0.1/人民幣 
最后更新: 2017-05-01 23:13:53
產品產地: 本地
發貨地: 深圳 (發貨期:當天內發貨)
供應數量: 不限
有效期: 長期有效
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    • 深圳市龍欣瑞電子有限公司
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    • 地址廣東深圳市龍欣瑞觀瀾街道龍華新區
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    產品詳細說明

    品牌:SANYO DENKI
    出品商:日本三洋電機株式會社(SANYO Electric Co., Ltd)
    型號:9G0812P1K03 
    尺寸:80x80x38mm
    軸承:雙滾珠軸承
    電壓:12V 
    電流:1.8A
    轉速:2100~7800RMP ±5%
    風量:36~107.3 CFM
    噪音:26~58dBA

    接頭:普通主板3P插頭 支持測速 支持PWM溫控 接兩線即可全速運行





























































    AML 算法內置數據質量防火墻

    CIP 是全面了解客戶 (KYC) 計劃的一個子集,該計劃最終需要相同的數據質量流程。通常情況下,數據質量管理員擴展 Informatica Data Quality 解決方案的 CIP 功能,以便納入與客戶的財務狀況和投資目標相關的數據。
    使用 Informatica 公認的技術方法,可以改進和驗證客戶的數據,從而協助實現 KYC 目標。因此,它不但包括對欺詐行為的更多檢測,而且還可增強客戶關系數據和銷售市場部分。
    從效果上來說,這在 AML 算法或第三方引擎的前面內置了一個數據質量防火墻
    這些防火墻實現兩個功能:
    · 確定質量欠佳的數據:標準化、清洗數據和/或及時擴充,從而提高 AML 引擎
    的效率并降低風險的出現。
    · 確定潛在的欺詐行為:在將數據加載到引擎之前,使用數據質量業務規則,
    盡早地抓捕欺詐行為。
    圖 4 顯示了數據質量防火墻的挖掘視圖。它包含逐條記錄的數據質量等級 (O 列)。在 0% 至 100% 之間對其進行評分,這些等級首先用于指向包含最差 DQ 的記錄。業務分析師可以根據具體情況,輕易地調整這些等級的權重。
    此外,該報告還強調了 CIP/KYC 風險等級,這些風險等級均適用于使用 Informatica Data Quality 的數據。這些風險等級確定了可能會導致欺詐行為的特定數據方案,即使在將數據加載到 AML 引擎之前。
    AML 程序的重要組成部分:客戶盡職調查
    對新的和現有的客戶進行充分全面的客戶盡職調查 (CDD) 是任何 AML 程序的重要組成部分。CDD 依賴于優質的 CIP 和 KYC數據以及流程來監控客戶關系的改善情況,并將他們的服務用作整體風險控制功能的一部分。 《美國愛國者法案》、《反黑錢第三指令》和其他法律都非常高度重視 CDD,且 Informatica Data Quality 也非常適合于提供持續的監控以應對這些要求。 如上述所論,積極的數據質量管理可以確保隨著時間的推移,CDD 使用的數據質量越低,而效率卻越高。
    第 II 章
    客戶盡職調查
    第 8 條第 1 節
    1. 客戶盡職調查測量應包括:
    (a) 識別客戶并驗證客戶的身份 ……
    (b) 在適當的情況下,識別愛益者,并采取基于風險和充分的措施來核實他的身份,以便本指令所涵蓋的機構或人員對所了解的受益者滿足,包括法人、信托或類似的法律安排,采取基于風險和充分的措施來了解所有權并控制客戶的 結構;
    (c) 獲得有關業務關系的宗旨和目的性的信息;
    (d) 對業務關系進行持續的監控,包括交易審查......
    歐盟的《反黑錢第三指令》

    AML 數據質量規則示例

    參考右圖

    電話營銷

    編輯
    電話營銷中,銷售團隊、產品、營銷數據庫構成了“誰來賣”、“賣什么”、“賣給誰”、這三個必不可少的要素。作為目的銷售對象的匯合---營銷數據,則更在電話營銷工作中起到至關重要的作用,如何科學、標準地管理與運用這些珍貴的數據資源,應該成為每一個電話營銷工作管理者需求認真考慮與實在執行的問題。下面讓我們從理論動手,看看電話營銷中“數據管理”需求關注的那些環節!
    第一項關注:數據的導入
    數據在導入前需求做一定的處置,以保證運用過程中可維護、可統計與可剖析。
    首先,需求對原始數據屬性停止剖析與定義。通常,電話營銷中會調用來自不同渠道的各類數據,這些數據分別有其本身的特性。這就使得我們需求先辨別相似地域屬性(本地與異地)、性別屬性(男與女)、年齡屬性(不同年齡段)、收入屬性(高中低收入群體)、行業屬性(金融、IT行業)等。然后依據這些不同的特性,將數據屬性停止歸類與編碼,經過電話銷售來對這些數據做進一步的處置。進而,我們才能夠剖析并且找到最合適產品銷售的用戶群,以完成數據信息的優先獲取與選用,將數據資源得到最大化應用。
    其次,這有一項看似簡單卻十分有意義的工作,就是要在數據導入前對數據預先做一下處置,刪除一些無效數據,比方短少聯絡電話的數據、聯絡電話號碼缺位的數據,或者與目的客戶群屬性不分歧的數據。由于這些工作布置在數據導入前,因而可以經過對原始數據的批量處置,以最高效地得到更契合撥打規范的數據,同時保證分配到一線TSR手中的數據是精確而有效的,儉省他們的時間以及工作效率。
    最后,在數據正式投入運用前,也倡議對原始數據停止編號與備份,由于一旦數據分配到TSR手中,必然隨著銷售工作的推進,對數據信息不時停止維護與更新,當需求查看數據的原始信息時,就需求這個備份的原始數據庫了。由于前期曾經對原始數據停止編號,此時我們只需求用數據編號在原始數據庫中做一個簡單的對應關系查詢即可。[3]   完成以上處置,如今我們就能夠將數據資源導入,并等待著經過電話營銷,為我們帶來豐厚的利潤!
    第二項關注:數據的運用
    經過處置的數據在導入后顯得劃一、有序,這是一個好的開端。
    接下來請讓我們一同來理解一下數據的運用過程。營銷數據被TSR運用的同時,會對數據停止一系列的維護,其中主要包括對撥打狀態及銷售狀態的記載與更改。下面讓我們一同來看一下有幾種撥打狀態及銷售狀態,以及這些狀態分別關于我們有哪些意義。


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