一、什么是银行零售业务数字化？
数字化是传统零售业务转型的重要支撑，是升级客户服务、做强客户体验、做大客群规模的重要举措。依据数字化应用的深度和广度，传统零售银行业务数字化转型可分为五个路径。
第一，传统业务线上化。将原有产品、服务、流程体系、管理制度实施线上化改造，实现传统业务的线上化运行，实现互联网环境的高效触客服务。
第二，业务经营数字化。在传统业务线上化基础上，开展互联网产品与服务模式创新，形成线上线下一体化经营模式，提升客户体验和粘性。
第三，业务形态智慧化。实时化、智能化和人性化的零售银行业务全新形态，不仅要提供开放式银行服务，在对政府机构、同业和垂直行业进行智慧场景融合之后，还要提供优质的非金融服务。
第四，整合与开放的经营理念。以数字化经营、开放式连接为前提，整合多方资源，构建联合经营生态，加强跨界服务能力，并统一输出对外服务能力。
第五，加强数字化思维。通过加强数字化运营以实现精细管理、优化客户体验，以平台化为导向，打造新型的合作模式，不断为客户创造更多价值。
二、智慧零售是什么？
智慧零售指的是运用互联网、物联网技术，感知消费习惯，预测消费趋势，引导生产制造，为消费者提供多样化、个性化的产品和服务。智慧零售发展在于三大方面，一是要拥抱时代技术，创新零售业态，变革流通渠道；
二是要从B2C转向C2B，实现大数据牵引零售；
三是要运用社交化客服，实现个性服务和精准营销。
三、智慧化定义？
智慧化指的是以物联网为基础的智慧化的校园工作、学习和生活一体化环境，这个一体化环境以各种应用服务系统为载体，将校园安防、智能化教学教学、科研、校务管理和校园生活进行充分融合。
智慧化的三大核心特征:
1、为广大师生以及广大家长提供一个全面的智能化感知环境和综合信息服务平台，提供基于角色的个性化定制服务；
2、通过智能感知环境和综合信息服务平台，为学校与外部世界提供一个相互交流和相互感知的接口；
3、将基于计算机网络的信息服务融入学校的各个应用于服务领域，实现互联和协作。
四、智慧沃家业务是什么业务？
智慧沃家是联通的4G融合业务，需要用4G套餐（1-5个手机号）捆绑宽带及IPTV互联网电视进行使用也可以选择绑定一部固定电话，目前联通智慧沃家套餐分为智慧沃家共享套餐、智慧沃家全家福和智慧沃家组合套餐三种，主要特色就是手机与固定电话成员间，在归属地互拨免费。针对宽带速率政策等，因各地市政策不同，详情可通过客服咨询。
五、什么是银行零售业务？什么是银行零售业务？
银行零售业务（也叫零售金融业务）一般主要指商业银行以自然人或家庭及小企业为服务对象，提供存款、融资、委托理财、有价证券交易、代理服务、委托咨询等各类金融服务的业务，是商业银行提供一站式打包产品和服务的主要途径，是商业银行开辟新市场、新领域、新经营方式的主要工具。
六、对公业务和零售业务的区别？
答：这两类“业务”的区别表现在：
一、反映的业务性质不同
对公业务一般用来描述金融机构对外业务的模式。如：银行服务对象是企事业单位时，称为对公业务；
零售业务是一种商业运行模式，它与批发业务相对应；
二、分类包含的对象范围有别。
对公业务的服务对象只包括企事业单位；零售业务的范围则非常广泛。
七、智慧家庭业务包括哪些？
智慧网购、智慧停车、智慧物业、智慧管理。
八、城市智慧化体现？
城市智慧化的一个主要方面是它们如何控制城镇内的交通流量。交通系统的所有这些其他增强功能改善了城市内的总体交通方式。
随着人口，污染和交通的增加，经济问题很可能发生。由于经济原因，大多数智慧城市都使用智慧交通标志和信号来应对巨大的交通和拥堵。这种控制又减少了长时间坐在信号灯中所涉及的污染。智能交通信号灯可改善所有交通时间。
九、何为房产智慧化？
房产智能化不是指房产本身，而是指房产的数据管理和数据分析的智能化智慧化
十、业务数据化和数据业务化的区别？
根据以上对业务数据化与数据业务化的理解和分析，笔者认为两者之间实际上存在着四种关系：浅与深的关系、先与后的关系、Doing与Done的关系、相辅相成的关系。
（1）数据应用的深度：浅与深的关系
业务数据化是数据的浅层应用，数据业务化是深层应用。前者是前提和基础，后者是前者的延伸与深化。
（2）数据应用的节奏：先与后的关系
先有业务数据化，再有数据业务化。在数据价值释放这首歌曲中，业务数据化是前奏和序曲，数据业务化是主体和高潮部分。
（3）数据价值释放的进度：Doing 与Done 的关系
在数据价值释放的进程中，业务数据化是Done、是先手，数据业务化是Doing、是后手。业务数据化是过去式和现在完成时，而数据业务化则是现在进行时和将来完成时。
（4）相会于数据中台：相辅相成的关系
业务数据化与数据业务化相会于在数据中台，是数据中台战略落地的左右手，业务数据化是左手，对应业务中台，数据业务化是右手，对应数据中台。业务数据化与数据业务化相辅相成，业务数据化是为了更好的开展数据业务化。数据业务化对业务数据化提出更高的要求，倒逼业务数据化做的更精细，两者共同服务于业务运营和数据价值释放。
