自我发展：对自我认知和理解的增强
2024年12月24日，来稿/陕西省榆林市小记者站
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11、我女儿开学的第一天上学前和放学后的比较
小暑不足畏，深居如退藏。这样看来，其实这句话是没有什么太大的问题的，还了两千块钱的欠款，还剩下八千没有还。
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新能源车的电池为何那么容易自燃和爆炸，到底有哪些致命的缺陷？原创2023-08-26 00:05·金心管家电动汽车电池的自燃和爆炸问题一直是电动汽车行业的一个特别的糟点。近期在全国发生了多起电动车自燃甚至是爆炸的事件，不仅造成了财产损失，也使得多人未能及时逃生而死亡。一提到电动汽车电池的自燃或爆炸，有点谈虎色变了，让很多准备购车的人打消了这个念头。如果电动车电池自燃和爆炸问题不能得到解决，势必会影响新能源汽车行业的发展。到底是什么原因导致电动车电池如此脆弱和恐怖呢？这重要包括三个方面的原因，电池设计缺陷、电池制造质量问题、电池使用环境差等。首先，我们需要了解电池的工作原理。电动汽车电池是一种将化学能转化为电能的装置，其内部含有多个化学反应发生器，这些化学反应发生器通常由锂、镍、钴、锰等金属元素组成。当电池内部的化学反应发生器发生化学反应时，就会产生电能，从而为电动汽车的电动机提供动力。在这个过程中，电池内部的温度会升高，如果电池的安全性能不足，就可能发生自燃或爆炸。其次，电池制造质量问题可能导致电池自燃或爆炸。电池制造过程中，需要使用高质量的原材料和生产工艺。如果生产过程中存在杂质、气泡、短路等问题，就可能导致电池的安全性能下降。此外，电池的生产过程需要严格的质量控制，如果质量控制不严格，就可能导致电池的内部化学反应不完全，产生过多的热量和气体，从而引发自燃或爆炸。再次，电池使用环境差也可能导致电池自燃或爆炸。电动汽车电池在使用过程中，需要在适宜的温度范围内工作。如果电池在高温、低温、潮湿等恶劣环境下使用，就可能导致电池内部化学反应的不稳定性增加，从而增加电池自燃或爆炸的风险。当电池在充电过程中也需要保持恒定的温度，如果充电环境温度过高，也可能导致电池内部化学反应的不稳定性增加，从而增加电池自燃或爆炸的风险。最后，电池设计缺陷也可能导致电池自燃或爆炸。电池设计缺陷可能包括电池结构不合理、电池内部短路等问题。如果电池内部存在结构缺陷或短路问题，就可能导致电池内部化学反应的不稳定性增加，从而增加电池自燃或爆炸的风险。为了解决电池自燃或爆炸问题，电动汽车制造商和电池设计、制造商需要从多个方面入手。首当其冲的是电池设计制造商，需要使用高质量的原材料和生产工艺，并严格控制生产过程，以确保电池的安全性能。随后的电动汽车制造商需要选择适宜的电池使用环境，更加合理的配置，特别考虑到电池及周围的通风和散热问题。重中之重是，不管怎么样，电动汽车的发展不能只追求驾驶性能优越，高档、豪华、舒适，更要在安全性上多下功夫。????泥石流、坍塌等地质灾害《琪琪午夜伦伦电影理论片》BT在线观看 - 马其顿年代...《日本妈妈2韩剧》高清-免费不卡在线观看-花瓣影视
干货丨互联网信贷行业报告2018-12-14 15:13·人人都是产物经理一、中国互联网借贷市场概览互联网信贷行业发展伊始各路登高望远者相继登场行业迎来规模导向的大发展时代市场份额在爆发式增长过后逐渐回归理性截至2018年10月从市场增长、借贷需求、共债风险三个维度再看行业发展态势1. 各省市场增长份额差距较大中国东部沿海地区为市场发展引擎图1: 各省份的新增市场份额（%）数据来源：融慧内部数据注：各省新增市场份额（%）=各省份新安装信贷类APP的设备数/全国新安装信贷类APP的设备数广东省新增市场份额占比最高（14.06%）比全国平均值（2.94%）高5倍左右与排名第二的江苏省（6.89%）差距较大是其两倍的份额市场份额前几大省借贷人口占比较多因此下文将剔除人口数量因素具体分析各省份的实际借贷需求强度2. 排除人口数量因素看借贷需求强度显现庐山真面目图2: 各省份的借贷需求强度数据来源：融慧内部数据注：各省份的借贷需求强度=各省份的当月新安装量在全国的占比/各省份的人口数量在全国的占比中国西部、港、澳、台因政策等因素信贷类APP安装量极少其线上借贷需求不包括在本次观察讨论的范围内上图所示人均安装信贷类APP的需求强度以1为基准各个省份需求强度不同剔除人口数量因素后即可看到借贷需求引擎是哪些省份广东省不仅市场份额位列第一需求依旧最强东部沿海地区领先其他省份北京、宁夏、贵州、内蒙的借贷强需求显现庐山真面目均位列前十名由于这些地区消费水平较高提升了借贷需求贡献了较多互联网信贷APP的安装次数而借贷需求最弱的10个省份可成为市场拓展的蓝海3. 全国正处于整体风险可控且市场发展潜力较大的阶段图3: 各省份的共债风险比较数据来源：融慧内部数据注：各省份的共债风险=该省份的当月融慧多头借贷指数-全国平均值中国西部、港、澳、台因政策等因素信贷类APP安装量极少不包括在本次观察讨论的范围内每个省份的风险从高到低排序后多头（共债）风险主要集中在中国南部沿海的福建、海南、广东等省份同时这些风险偏高的省份也是需求旺盛、市场份额较大的省份从多头（共债）风险的角度分析各个省份与全国平均值的多头差距极小在-2分到1分之间浮动没有过于高风险的省份结合新增市场份额的地图来看全国正处于整体风险可控且大部分省份市场发展潜力较大的阶段二、监管介入后互联网借贷平台加速整改寡头垄断趋势愈发明显1. 从完全市场到寡头垄断市场的转化行业经历了规模导向的大发展后经过市场上的激烈角逐狭路相逢勇者胜一些玩家现已稳居头部加之一些零散的长尾市场进入新的发展阶段呈现出新的市场特点从渗透率及排名分布来看金融类和信贷类APP相比整个APP市场竞争不对称图4: 各省份的共债风险比较数据来源：融慧内部数据注：渗透率：全国安卓设备安装占比从经济学角度来看每条曲线凹度越大（分布越像香蕉）意味着越接近寡头垄断市场；凹度越小（分布越接近直线）意味着竞争越激烈接近完全市场金融类APP与其细分种类——信贷类APP进行对比金融类（左图）的分布凹度较大已有稳居头部的玩家和零散的长尾属于寡头垄断市场而信贷类市场（右图）从监管介入后发生了从完全市场到寡头垄断市场的转化2017年10月（即现金贷新规出台前市场热情最高的时期）到2018年4月（即市场经过强监管洗礼后的第5个月）每个月曲线的趋势越来越陡峭显示出信贷类APP之间越来越不平等的激烈竞争头部效应显著由此可见仅经过半年的时间互联网信贷市场已区分出明显的头部领跑者和尾部的追随者相比于其他长期处于稳定的寡头垄断市场来说信贷类APP市场才刚刚拉开两极分化的序幕在线上流量的争夺中头部玩家需要识别高净值客户甚至是潜力型高净值客户交易和授信过程中给他们更高的额度、更优质的体验和高效便捷的服务既然用户切换APP的成本为零那么竞争的关键筹码之一就是用户体验让客户用脚投票2. 多头（共债）风险与存量市场份额呈负相关对头部信贷类APP进行业务分类后通过观察2018年10月的多头借贷指数和APP渗透率的分布发现多头风险与渗透率是负相关的：渗透率越大的APP用户总体多头风险越低；而渗透率越低的APP其用户群显示出更高的多头风险如下图所示：图5: 多头借贷指数与渗透率的散点图由此可见头部玩家不仅渗透率与尾部玩家拉开了较大差距吃掉了更大的市场份额而且用户多头风险也低于尾部玩家客群质量更为优异目前头部前100的信贷类APP安装量已占整体市场安装量的约76.33%头部玩家如何在有限的时间内在有限的客户耐心内最快速度识别风险精算风险做出最优化的风险决策是在客户全生命周期每个业务节点上的竞争较量而流量之争的关键问题是理解客户的行为才能够找到对的人再好的信贷产物投向了错误的客群或在好的客群中选择了错误的客户都是风控的灾难互联网金融行业的客户之争已经进入极为精细化的比拼阶段我们在新时代下对客户的洞察需要越来越深而这也是融慧金科可以为金融机构提供的服务之一3. 各类玩家风险如何图6：排名前100的信贷类APP在各业务分类下的多头分布数据来源：融慧内部数据按照信贷类APP的种类上图可以更细致地看到各种类下的多头分布风险水平由高到低：现金分期类>贷款超市类>P2P贷款类>消费分期类三、行业整体多头（共债）风险变化趋势2017年12月现金贷新规的出台无疑是行业的拐点融慧多头借贷指数显示行业进入了新的历史时期相比于初期光怪陆离的发展如今的市场更加净化1. 行业整体多头(共债)风险变化趋势图7: 行业多头借贷指数变化趋势数据来源：融慧内部数据注：将2017年1月的多头借贷指数设为1以此起点的曲线代表了全国互联网借贷市场用户的平均多头（共债）风险万亿级的普惠金融蓝海里处处暗礁：如上图所示2017年初以来随全国网贷人数的快速增长多头借贷人群急剧增加撸钱人群快速形成规模在2017年4月份呈现陡增趋势同月银监会首次将现金贷纳入整治范围并提出严格执行最高法院对于民间借贷利率的有关规定不得违法高利贷及暴力催收行业的多头借贷程度在8月到达最高点而9月人民人行、银保监会陆续发文强化监管态度12月现金贷新规出台行业的整体多头借贷程度骤降直至2018年5月达到低谷总体来看互金市场从草莽丛生到被新规净化效果相当明显今年6月开始的P2P暴雷潮推着多头借贷指数再次上升总体来看如果说前次暴雷更多体现的是野蛮生长时期的道德风险的话此次暴雷除因恐慌心理造成的踩踏式连锁反应之外则更多体现的是在行业监管趋严和一众宏观利空因素背景下的技术风险直接原因还是传统风控在下沉客群上的能力欠缺新的监管形势下行业整体的共债风险迅速降低也显示出越来越多的金融机构主动回归经营客户、经营产物、经营风险的本质凭借严谨的金融逻辑和风控理念打造更加专业过硬的风险管理实力2. Vintage分析现金贷新规和P2P爆雷潮对线上借贷的影响图8: 行业信贷类APP人群的多头变化趋势数据来源：融慧内部数据注：运用Vintage进行分析将信贷类APP使用者按月度分成12组观察其2017年6月至2018年6月的变化情况融慧给当月安装任意信贷类APP的用户建立当月标签并持续跟踪他们的多头借贷指数其中X轴为已跟踪时间长度Month 0 是安装信贷类APP当月Y轴为多头借贷指数每条线代表各月安装信贷类APP的人群（移动设备）对不同月份安装APP的移动设备进行分别跟踪从而了解不同月份安装APP的移动设备的多头借贷（共债）程度由上图所示各曲线走势大致相同始于Month 0即安装的第一个月随后多头借贷指数波动性地上升可以发现2017年12月的Vintage较2018年1月有较大幅度差距由此推断2017年12月安装了信贷类APP的人群相较于2018年1月多头（共债）风险较高多头借贷指数是基于互联网借贷行为刻画出来的因此一方面现金贷新规的对互联网借贷市场净化效应明显造成较大冲击力抑制了不断上升的多头借贷风险；另一方面原本活跃的线上APP借贷行为可能流向了难以捕捉到的地方今年的P2P暴雷潮也在多头借贷指数上有较大显现由上图可见5月的新安装信贷类APP的人群相较于6月多头（共债）风险有大幅度提升多头借贷程度变化的重要原因之一是从今年6月开始的P2P暴雷潮对互联网借贷行为造成的连锁反应金融机构该如何转型升级现金贷新规实施以来互联网金融平台转战利率36%以下的市场对客户来源即流量的争夺会更加激烈这使得流量变得越来越紧俏和昂贵在激烈的竞争中用最经济的成本和最优化的效率找到并获得优质的潜在客户需要更多的技术投入现今各大平台的线上业务均推出了APP客户不再需要亲自去网点办理业务用手机即可得到服务因此客户切换金融服务的成本几乎为零这导致头部玩家间的竞争日益加剧融慧金科基于用户行为画像的大数据响应模型和风险模型将帮助金融机构更高效地找到潜在客户将风险前置到获客端融慧金科自创立以来与多家金融机构在大数据、建模技术、系统搭建、风控实战经验、精准获客、信贷产物设计运营等多方面进行深度合作并为此打造了一个向金融机构完全透明的风控体系其中所有风控模型和决策规则均由我们帮助金融机构制定持续迭代升级并在与金融机构的合作中系统性地完成获客、产物、风控的全部知识转移帮助金融机构在向互联网化转型的同时真正提升自身能力融慧金科认为金融科技是有力量的但是解决金融的问题不仅仅依靠科技的力量科技的力量是必要条件但不是充分条件金融科技和金融风控专业性相结合就是金融的智慧融慧金科很高兴成为金融机构转型升级的赋能者和监管新规落地实施的助力者备注：多头借贷指数是于现金贷新规出台的同月融慧金科推出的标准化产物即通过移动互联网行为进行多头借贷（共债）评价的指数指数范围从0到100分数越高多头借贷程度越严重产物一经问世就引来了数十家客户通过盲测并对接调用他们不仅关注客户在贷款时点的多头借贷（共债）情况更希望将其作为贷后管理手段进行自动化持续监测目的是在成本最小化的前提下把存量客户最大限度地进行细分实施更有效的早期预警和差异化的额度管控本文由 @融慧金科 原创发布于人人都是产物经理未经许可禁止转载题图来自Unsplash基于CC0协议
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