#电视剧周生如故[超话]#
很乱 不止是图 是情绪 是所有人的求而不得
三娘和七郎 四娘和南辰王 漼风和晓誉 桓愈和夫人
谢云和凤俏 凤俏和萧宴 淮阳和周生辰 幸华和刘子行 刘子行和时宜
十一和周生辰
谢崇和谢辰 谢崇和谢云 南萧帝和萧文 太后和皇帝
戚真真的欲望 漼广的家族 金贞儿的后位
高氏的灭族 戚氏的败绩 漼氏的南迁
南辰王军的守护
求不得 放不下 要么孤生 要么死祭
最疼的莫过于剔骨刑 最悲的莫过于愿来生
就连萧宴也是直到最后才放下仇恨
众生皆苦啊
很乱 不止是图 是情绪 是所有人的求而不得
三娘和七郎 四娘和南辰王 漼风和晓誉 桓愈和夫人
谢云和凤俏 凤俏和萧宴 淮阳和周生辰 幸华和刘子行 刘子行和时宜
十一和周生辰
谢崇和谢辰 谢崇和谢云 南萧帝和萧文 太后和皇帝
戚真真的欲望 漼广的家族 金贞儿的后位
高氏的灭族 戚氏的败绩 漼氏的南迁
南辰王军的守护
求不得 放不下 要么孤生 要么死祭
最疼的莫过于剔骨刑 最悲的莫过于愿来生
就连萧宴也是直到最后才放下仇恨
众生皆苦啊
本期的Jil*经典龟背95白鹅绒长款羽绒服也来咯[打call]
评or赞里抽个需要温暖的bb宠[心]
⛲️说实话,以前觉得长款的羽绒服很难有时尚感,因此今年筛选了很久的款,剔除了很多很多,最后发现对于长款羽绒服来说,这种新时代的经典款+一些廓形上的小设计(龟背)是最好的!!既实穿又effortless chic~
⛲️沿用可溯源的大朵95白鹅绒。对于羽绒服而言,大家牢记最重要的核心是:【保暖和轻】!因此填充物的品质至为关键。
95白鹅绒是羽绒服里的相对优质的数值,本身绒的纯度含量高,因此足够暖和蓬松(羽绒服的保暖性和蓬松度呈正比关系,我们的鹅绒蓬松度达到国标最高级别——5A级,也意味着绒朵品质和保暖性都十分优秀。)
⛲️大家放心去货比三家,与之同价位、甚至价位更略高于的产品,都可以拿到手之后对比高低。女生衣帽间的衣服一定品类繁多,相信不同风格的羽绒也不止一件。
而咱们aett这款不说是最最好,但综合各方面性价比,尤其是抗风抗寒能力(关乎鹅绒和面料品质)、颜色及款式的时髦感,一定会是寒潮来袭后的冬日❄️,你最愿意经常穿的鹅绒服 https://t.cn/A6x9qTZh
评or赞里抽个需要温暖的bb宠[心]
⛲️说实话,以前觉得长款的羽绒服很难有时尚感,因此今年筛选了很久的款,剔除了很多很多,最后发现对于长款羽绒服来说,这种新时代的经典款+一些廓形上的小设计(龟背)是最好的!!既实穿又effortless chic~
⛲️沿用可溯源的大朵95白鹅绒。对于羽绒服而言,大家牢记最重要的核心是:【保暖和轻】!因此填充物的品质至为关键。
95白鹅绒是羽绒服里的相对优质的数值,本身绒的纯度含量高,因此足够暖和蓬松(羽绒服的保暖性和蓬松度呈正比关系,我们的鹅绒蓬松度达到国标最高级别——5A级,也意味着绒朵品质和保暖性都十分优秀。)
⛲️大家放心去货比三家,与之同价位、甚至价位更略高于的产品,都可以拿到手之后对比高低。女生衣帽间的衣服一定品类繁多,相信不同风格的羽绒也不止一件。
而咱们aett这款不说是最最好,但综合各方面性价比,尤其是抗风抗寒能力(关乎鹅绒和面料品质)、颜色及款式的时髦感,一定会是寒潮来袭后的冬日❄️,你最愿意经常穿的鹅绒服 https://t.cn/A6x9qTZh
【未来银行】“数”欲静而风不止:数据要素化趋势下银行分行的三大破局策略
银行数字化转型是银行业伴随金融科技发展的必然趋势,而数据治理是实现银行数字化转型的基础,没有数据治理,就谈不上推进数字银行建设。作为一种新型“生产要素”,数据已成为未来银行重要的资产和核心竞争力,只有做好大数据治理工作,才能开展更为精准的客户营销、风险管理、运营优化等,实现从数据向价值的升华。
数据治理是一项自上而下推动的,需要统一规划、统一协作的工作,但由于商业银行主要以条线管理为主,总行和分行在推进数据服务建设过程中存在必然的数据资源分散和技术壁垒等问题,导致在实施过程中面临各自为政、协同效率低,以及无法有效打通全渠道链路、数字化愿景难落地、大数据管理人才稀缺等种种困难。
结合毕马威在商业银行数据治理工作中积累的丰富实战经验以及在治理方法上的研究和探索,我们总结了三大关键点,以切实、有效地推进并落实分行数据服务建设,提升银行内部整体数据治理水平和应用服务能力,实现对业务经营管理的数字化赋能。了解更多:https://t.cn/A6x9chXj
银行数字化转型是银行业伴随金融科技发展的必然趋势,而数据治理是实现银行数字化转型的基础,没有数据治理,就谈不上推进数字银行建设。作为一种新型“生产要素”,数据已成为未来银行重要的资产和核心竞争力,只有做好大数据治理工作,才能开展更为精准的客户营销、风险管理、运营优化等,实现从数据向价值的升华。
数据治理是一项自上而下推动的,需要统一规划、统一协作的工作,但由于商业银行主要以条线管理为主,总行和分行在推进数据服务建设过程中存在必然的数据资源分散和技术壁垒等问题,导致在实施过程中面临各自为政、协同效率低,以及无法有效打通全渠道链路、数字化愿景难落地、大数据管理人才稀缺等种种困难。
结合毕马威在商业银行数据治理工作中积累的丰富实战经验以及在治理方法上的研究和探索,我们总结了三大关键点,以切实、有效地推进并落实分行数据服务建设,提升银行内部整体数据治理水平和应用服务能力,实现对业务经营管理的数字化赋能。了解更多:https://t.cn/A6x9chXj
✋热门推荐