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规划选址

三浪叠加:商业银行网点布局规划的进行时与将来时

文字:[大][中][小] 手机页面二维码 2020/8/31     浏览次数:    


  商业银行网点(dian)布局(ju)(ju)规(gui)(gui)划(hua)包含哪些层次,布局(ju)(ju)规(gui)(gui)划(hua)的(de)技术(shu)方法经历了怎样的(de)变化过程(cheng),布局(ju)(ju)规(gui)(gui)划(hua)最新(xin)的(de)前沿趋(qu)势是什(shen)么(me)?结合大型(xing)商业银行多(duo)年开展网点(dian)布局(ju)(ju)规(gui)(gui)划(hua)的(de)实践(jian)经验和亲(qin)身感受,我(wo)们可以探索从演(yan)进的(de)视角来反思、回(hui)答这些问题,并提出展望建(jian)议。

引言

  智能时代,商业银行线下实体网点仍然存在并发挥着重要的作用。作为与城市发展紧密关联的一种线下渠道载体,只要城市持续在演化发展,网点布局规划就始终是一个重要的课题。近年来,随着外部可获得数据的类型日益丰富、精度日益提高,各种大数据技术手段日益完善,商业银行已不再满足于传统的网点布局规划方法,开始了新的探索尝试。

从传(chuan)统(tong)范(fan)(fan)式(shi)到(dao)网格范(fan)(fan)式(shi),再到(dao)新(xin)城市范(fan)(fan)式(shi)的(de)演进,这背后其实是一(yi)个“三浪叠加”的(de)过(guo)程,每(mei)一(yi)种范(fan)(fan)式(shi)都代表着一(yi)种技术(shu)浪潮(chao)。时至今日,传(chuan)统(tong)范(fan)(fan)式(shi)的(de)基本框(kuang)架(jia)依然(ran)适(shi)用有(you)效,网格范(fan)(fan)式(shi)正(zheng)在全方位的(de)拓展应(ying)用中(zhong),而新(xin)城市范(fan)(fan)式(shi)则有(you)待进一(yi)步(bu)丰富完善。范(fan)(fan)式(shi)间(jian)的(de)有(you)机衔接和过(guo)渡,使得各种理念、方法和技术(shu)得以融合(he)深化,进而形成持续的(de)迭代创(chuang)新(xin)动能(neng)。

建(jian)立根基:确立传统范式

  商(shang)业银行网(wang)点(dian)布(bu)(bu)局(ju)规(gui)划包括(kuo)宏(hong)观(guan)、中(zhong)观(guan)、微观(guan)三(san)个(ge)层次,宏(hong)观(guan)布(bu)(bu)局(ju)主要(yao)指(zhi)(zhi)以城(cheng)市、省份乃至银行整体为单元的(de)网(wang)点(dian)总量、业态结构和(he)(he)功能分布(bu)(bu),中(zhong)观(guan)布(bu)(bu)局(ju)指(zhi)(zhi)以城(cheng)市内部不同(tong)经济(ji)功能板块为单元的(de)网(wang)点(dian)总量、业态结构和(he)(he)功能分布(bu)(bu),微观(guan)布(bu)(bu)局(ju)指(zhi)(zhi)具(ju)体到特定板块或地(di)段(duan)内网(wang)点(dian)的(de)选址及配置(zhi)相应的(de)业态和(he)(he)功能。

我们可(ke)以将大数据技(ji)术全面推广应(ying)用之(zhi)前(qian),商业银(yin)行普遍采用的分析框(kuang)架(jia)、思路(lu)和方法(fa)统称为传统范式。传统范式具有强烈的问题(ti)导向,注重解(jie)决实际问题(ti),讲究实地(di)勘察、经验传承和工匠精神(shen)。

  宏观层面,传统范式坚持(chi)的(de)(de)(de)基本假设(she)(she)是网(wang)点总量(liang)与(yu)所(suo)在(zai)区域的(de)(de)(de)金融资源禀赋成正比(bi)。由此假设(she)(she)出(chu)(chu)发(fa),传统范式通过收集多个城市(shi)(或地(di)区)国(guo)民生(sheng)产总值、常(chang)住人(ren)口总数(shu)、社(she)会(hui)消费品零售总额、居民储蓄存款(kuan)总额和(he)银(yin)行(xing)同业网(wang)点数(shu)量(liang)等相关外部指标数(shu)据,用回(hui)归(gui)分(fen)析的(de)(de)(de)方法(fa)来预(yu)测特(te)定城市(shi)(或地(di)区)的(de)(de)(de)网(wang)点数(shu)量(liang)。同时(shi),回(hui)归(gui)分(fen)析中(zhong)还会(hui)加入一些反映(ying)客户渠(qu)道(dao)偏(pian)好(hao)的(de)(de)(de)解释变(bian)(bian)量(liang)或调节变(bian)(bian)量(liang),以测算线上(shang)渠(qu)道(dao)对网(wang)点渠(qu)道(dao)的(de)(de)(de)替代效应(ying)。当然,现实情(qing)境中(zhong)网(wang)点总量(liang)的(de)(de)(de)增减变(bian)(bian)化受银(yin)行(xing)整体战略意图、低(di)效网(wang)点分(fen)布和(he)同业竞争(zheng)动态(tai)等多方面因素影响(xiang),回(hui)归(gui)分(fen)析给出(chu)(chu)的(de)(de)(de)量(liang)化预(yu)测结果更多地(di)是发(fa)挥辅(fu)助参(can)考作用。

  中观层(ceng)面(mian),传统范式(shi)关注的是银行(xing)网(wang)(wang)点(dian)(dian)在(zai)城(cheng)市不同经济功(gong)能(neng)板块(kuai)“进(jin)不进(jin)、何时(shi)进(jin)、如何进(jin)”的问(wen)题(ti)。在(zai)分(fen)析路(lu)径上,一是通过(guo)深入研究城(cheng)市各类细项(xiang)规划和分(fen)区(qu)规划,掌握(wo)人(ren)口(kou)、产(chan)业(ye)(ye)(ye)、项(xiang)目等(deng)资(zi)源(yuan)要素流动重组(zu)的新趋势(shi)、新动能(neng),确定网(wang)(wang)点(dian)(dian)资(zi)源(yuan)迁移的重心,识别(bie)筛选出战略性重点(dian)(dian)进(jin)驻(zhu)板块(kuai)。二(er)是详细研究产(chan)业(ye)(ye)(ye)布(bu)局、人(ren)口(kou)、楼(lou)盘数量(liang)、楼(lou)盘均价、配套设施及(ji)资(zi)源(yuan)、同业(ye)(ye)(ye)分(fen)布(bu)等(deng)方面,对(dui)拟(ni)重点(dian)(dian)进(jin)驻(zhu)板块(kuai)进(jin)行(xing)综合评估(gu)。三是根据(ju)进(jin)驻(zhu)板块(kuai)的金融资(zi)源(yuan)和客(ke)群构成情况,确定拟(ni)投(tou)放的网(wang)(wang)点(dian)(dian)资(zi)源(yuan),包括数量(liang)、业(ye)(ye)(ye)态、面积、人(ren)员(yuan)、购置或租(zu)赁费用等(deng)。

  微观层(ceng)面,传统范式(shi)聚焦网(wang)(wang)点(dian)(dian)(dian)选(xuan)(xuan)址(zhi)制度和模型(xing)的(de)(de)(de)构(gou)建应(ying)用,其(qi)中发展(zhan)最成熟(shu)、应(ying)用最广泛(fan)的(de)(de)(de)主(zhu)要是各类网(wang)(wang)点(dian)(dian)(dian)选(xuan)(xuan)址(zhi)评(ping)价模型(xing)。可以说,每(mei)家银(yin)(yin)行都(dou)有(you)一(yi)套自成体系(xi)的(de)(de)(de)网(wang)(wang)点(dian)(dian)(dian)选(xuan)(xuan)址(zhi)评(ping)价模型(xing)。这些模型(xing)主(zhu)要从网(wang)(wang)点(dian)(dian)(dian)周边资源吸纳聚集(ji)情(qing)况、人口流动情(qing)况、门面自身情(qing)况、门面便(bian)利(li)性等维度对存量网(wang)(wang)点(dian)(dian)(dian)或(huo)拟选(xuan)(xuan)目(mu)标物业的(de)(de)(de)选(xuan)(xuan)址(zhi)合(he)理性、科学性进行评(ping)价,有(you)时还(hai)会考虑地缘和建筑(zhu)的(de)(de)(de)格局因素影(ying)响。例如(ru),某银(yin)(yin)行就构(gou)建了(le)由强制性准(zhun)入(Mandatory Access)、资源富集(ji)度(Abundance of Resources)、同业竞(jing)争(Peer Competition)、门面品质(ShopfrontQuality)四项核心要素组成的(de)(de)(de)网(wang)(wang)点(dian)(dian)(dian)选(xuan)(xuan)址(zhi)综合(he)评(ping)价模型(xing)MAPS。在(zai)实(shi)践中,无(wu)论选(xuan)(xuan)址(zhi)模型(xing)多么精致、准(zhun)确,能(neng)够(gou)在(zai)同业竞(jing)争中抢得到“评(ping)价好”的(de)(de)(de)优质物业才是最关键的(de)(de)(de),而这往往考验银(yin)(yin)行的(de)(de)(de)决断力和市场响应(ying)速度。

大数据赋能:构建网络范(fan)式

  近年来,商(shang)业银行(xing)(xing)(xing)已(yi)不再满足于传统的网点布局规(gui)划方法。通过与(yu)电信(xin)运(yun)营商(shang)、互联网企业、新零(ling)售企业以及(ji)专业从事(shi)城(cheng)市规(gui)划、地理信(xin)息应(ying)用及(ji)软件开发、大(da)数(shu)据分(fen)(fen)析处理、地产评估(gu)咨询(xun)的第三方机构(gou)开展全方位合作(zuo),商(shang)业银行(xing)(xing)(xing)正在构(gou)建一个(ge)开源性共享(xiang)平(ping)台,并(bing)依(yi)托(tuo)平(ping)台多尺度(du)、立(li)体式、跨(kua)时(shi)空(kong)采集经济(ji)金融资源、人口分(fen)(fen)布、交通路网、同业竞争等反映城(cheng)市运(yun)行(xing)(xing)(xing)、客户分(fen)(fen)布和渠(qu)道(dao)偏(pian)好(hao)的数(shu)据。

  例如(ru),运用夜间(jian)灯(deng)光遥感数据,可(ke)以按时间(jian)序列对不同(tong)区域灯(deng)光均值的(de)变化进(jin)行(xing)追踪(zong)和对比(bi)分析,判(pan)断城(cheng)市经济金融重(zhong)心迁移和人(ren)口流动(dong)情况,进(jin)而为在新兴功能(neng)板块(kuai)布设网(wang)点提供更直(zhi)观的(de)参(can)考。再(zai)如(ru),利用约车软件平台提供的(de)出行(xing)轨(gui)迹大(da)数据,则可(ke)以更细致地洞(dong)察(cha)城(cheng)市人(ren)口职住空间(jian)分离规律,为精确匹配渠道(dao)供给与客户特(te)定时空的(de)需(xu)求提供建议。

  鉴于(yu)目前应用频(pin)次最高、颗粒(li)度最细(xi)的(de)(de)大(da)数(shu)据(例如电信运营商提供的(de)(de)人口数(shu)据)主(zhu)要是以(yi)网(wang)(wang)格形式组织呈现的(de)(de),因(yin)此以(yi)网(wang)(wang)格为分(fen)析(xi)管理单元的(de)(de)范(fan)式得(de)以(yi)确立(li),我们将其(qi)称之为网(wang)(wang)格范(fan)式,它(ta)具有三个互相关联、内在(zai)统一的(de)(de)功能:

  首先,可(ke)视化。在将(jiang)商业银行内外部(bu)数据提取(qu)、加工、注入(ru)系统(tong)平(ping)台后,网格(ge)范(fan)式(shi)可以按照(zhao)城市全(quan)局、中观板(ban)块、单一网点(dian)等不同层次,清晰、直(zhi)观地展示城市金融资(zi)源分布、客(ke)户发展潜力(li)和网点(dian)布局情况。与图表等传(chuan)统(tong)的相对静态地展现网点(dian)布局规划决策(ce)所需(xu)数据不同,网格(ge)范(fan)式(shi)的可视化展现是(shi)动(dong)态的、多维(wei)图层叠加的,可有效(xiao)协助决策(ce)者进行交叉对比分析(xi),提高(gao)决策(ce)效(xiao)率。

  其(qi)次,算(suan)法(fa)化。网(wang)格范式依(yi)托机器学习的(de)(de)平台引擎来(lai)(lai)建(jian)(jian)模(mo),进而对网(wang)点经营(ying)发展情况(kuang)进行解(jie)释(shi)预测(ce)。具体来(lai)(lai)说,以(yi)客户(hu)资(zi)源、客户(hu)结(jie)构(gou)和(he)品质(zhi)、竞争强度等结(jie)构(gou)化外(wai)部(bu)数据(ju)指(zhi)标作为(wei)解(jie)释(shi)变量(liang),以(yi)网(wang)点自身的(de)(de)业(ye)绩表现(例(li)如(ru)储(chu)蓄存款(kuan)等)作为(wei)被解(jie)释(shi)变量(liang)进行建(jian)(jian)模(mo),通(tong)过算(suan)法(fa)(fa)迭代筛(shai)选,确定(ding)最显著、最有解(jie)释(shi)效(xiao)果(guo)的(de)(de)模(mo)型。算(suan)法(fa)(fa)化最重要的(de)(de)意(yi)义(yi)不仅在(zai)(zai)于(yu)融合了内外(wai)部(bu)视(shi)角,揭示了网(wang)点间(jian)业(ye)绩表现差(cha)异(yi)的(de)(de)根(gen)源,分辨出差(cha)异(yi)在(zai)(zai)何(he)(he)种(zhong)程度上是(shi)由(you)网(wang)点周(zhou)边资(zi)源禀赋造(zao)成(cheng)的(de)(de),何(he)(he)种(zhong)程度上是(shi)网(wang)点后(hou)续自身经营(ying)的(de)(de)问题,而且还在(zai)(zai)于(yu)通(tong)过给定(ding)若干备选物业(ye)位置,可以(yi)测(ce)算(suan)其未来(lai)(lai)潜在(zai)(zai)可吸纳储(chu)蓄存款(kuan),从(cong)而为(wei)选址决(jue)策提供更科学的(de)(de)依(yi)据(ju)。

  当然,模(mo)型算(suan)法的(de)有效(xiao)性和稳健性受(shou)样本范围、数(shu)据(ju)质量、拟选变(bian)量、应(ying)(ying)用场景等多(duo)方面因(yin)素(su)的(de)影响。鉴于网点业绩(ji)表现(xian)背后的(de)原因(yin)和作用机理相对(dui)复杂,即使(shi)我们(men)可以(yi)发现(xian)拟合度很高的(de)模(mo)型算(suan)法,但对(dui)最(zui)终预测(ce)结果的(de)应(ying)(ying)用还应(ying)(ying)保持足够的(de)审慎态度。算(suan)法化(hua)将大数(shu)据(ju)转化(hua)为(wei)活数(shu)据(ju),赋予了数(shu)据(ju)更清(qing)晰的(de)指向(xiang)和预测(ce)功能(neng)(neng),使(shi)数(shu)据(ju)从(cong)基础原料转化(hua)为(wei)商业银行可持续(xu)挖掘使(shi)用的(de)无形资(zi)产(chan),推动网点布局规(gui)划向(xiang)智能(neng)(neng)化(hua)迈(mai)出(chu)了坚实的(de)一步。

  最后,系统化。网(wang)格范(fan)式依托GIS(地理(li)信(xin)息(xi)系(xi)统(tong)),将(jiang)内外(wai)部数(shu)据和(he)相关(guan)模型算法加载到系(xi)统(tong)平台(tai)上(shang),实(shi)现(xian)浏(liu)览(lan)、检(jian)索、定位(wei)、分析和(he)决策等功能(neng),从而推动网(wang)点布局规(gui)划由传统(tong)的“纸上(shang)作业(ye)(ye)(ye)”向(xiang)“线上(shang)作业(ye)(ye)(ye)”跃升转变(bian)。例如,针对某一板块的若干拟选目标物业(ye)(ye)(ye),可以自(zi)动计(ji)算汇总物业(ye)(ye)(ye)周边(bian)客户资源情(qing)况和(he)未来发展(zhan)潜(qian)力(li),并输出物业(ye)(ye)(ye)微观的相关(guan)指标情(qing)况及得分,供决策者参考。同时(shi),通过与商业(ye)(ye)(ye)银(yin)行网(wang)点建设管(guan)理(li)系(xi)统(tong)、固(gu)定资产(chan)管(guan)理(li)系(xi)统(tong)的关(guan)联、对接,又可以实(shi)现(xian)从事前(qian)到事中(zhong)、再(zai)到事后的全流(liu)程(cheng)闭(bi)环(huan)管(guan)控,及时(shi)配(pei)置(zhi)用好(hao)财务资源,强化风险管(guan)理(li)。

  总括来看,网格范式为(wei)商业(ye)银(yin)行各级机构开展网点布局规划提(ti)供了统一、规范的(de)基准,使各方的(de)联(lian)动(dong)、协作有了共同的(de)对话语言,减少了单边(bian)的(de)主(zhu)观(guan)性(xing)和双边(bian)的(de)信息(xi)不对称,切实提(ti)升(sheng)了决(jue)策质量。当然,网格范式也存在一定的(de)问题。一是网格本身没(mei)有考虑高速路或主(zhu)干道路等(deng)隔断(duan)因素,导致一些网点无法(fa)有效辐射覆盖到(dao)的(de)板(ban)块被纳入(ru)到(dao)网格分(fen)析中。二是同一网格内不同功能、定位和性(xing)质的(de)板(ban)块可(ke)能杂糅(rou)在一起,影响了分(fen)析决(jue)策的(de)有效性(xing)和模型算法(fa)的(de)可(ke)靠性(xing)。

深(shen)度融合(he):开启新(xin)城市范(fan)式

  为解决网格范式存在的问题,近期部分商业银行借鉴城市规划、地理大数据分析等领域的最新研究成果,开始探索构建以不规则板块为分析管理单元的新范式。由于这种新范式从分析起点就充分考虑了城市演化的底层逻辑和基因,因此我们将其称之为新城市范式。相比于网格范式,新城市范式具有三个突出特点

  分析管理单(dan)元更契(qi)合城市的空间结构特(te)征(zheng)。首先,新城市(shi)范式从交通(tong)路(lu)网(wang)的(de)(de)密(mi)度(du)(du)、便捷度(du)(du)、通(tong)达(da)度(du)(du)、连接度(du)(du)和(he)(he)隔断性等(deng)维度(du)(du)出发(fa),将城市(shi)按照道路(lu)边界切割(ge)划分成若干细小、形状不(bu)规则的(de)(de)微观(guan)(guan)板(ban)块(kuai)。紧接着,从城市(shi)功能定(ding)位、资源富集度(du)(du)、客户吸附力、板(ban)块(kuai)承载力、市(shi)场(chang)饱和(he)(he)度(du)(du)等(deng)维度(du)(du)定(ding)量刻画这些(xie)微观(guan)(guan)板(ban)块(kuai),并(bing)将银行网(wang)点(dian)的(de)(de)地理分布(bu)信息(xi)和(he)(he)相关外部数(shu)据投射还(hai)原到这些(xie)微观(guan)(guan)板(ban)块(kuai)中。最(zui)后(hou),依托(tuo)空间(jian)聚类分析、空间(jian)尺度(du)(du)测(ce)量等(deng)前沿技术方法,将城市(shi)功能定(ding)位高度(du)(du)相似且在(zai)空间(jian)上彼此连接的(de)(de)微观(guan)(guan)板(ban)块(kuai)进行聚集、拼合,形成地域面积(ji)较(jiao)大、具有一(yi)定(ding)经营管(guan)理意义的(de)(de)中观(guan)(guan)板(ban)块(kuai)。再以中观(guan)(guan)板(ban)块(kuai)为基准(zhun),设立分类标签,建立板(ban)块(kuai)分级评价体(ti)系和(he)(he)准(zhun)入退(tui)出指引,对板(ban)块(kuai)内的(de)(de)网(wang)点(dian)制定(ding)优化调整(zheng)措施。

  渗(shen)透(tou)辐(fu)射区域(yu)更贴近客户真实的金融消费行为。网(wang)(wang)格范式(shi)(shi)以网(wang)(wang)点(dian)为中心(xin),假(jia)设(she)特定距离直线半(ban)径内(nei)的(de)区(qu)域都是(shi)网(wang)(wang)点(dian)的(de)渗透辐(fu)射区(qu)域。正如前面已(yi)经分析的(de),这种方法(fa)由于(yu)没有考(kao)虑到隔(ge)断和功能(neng)板(ban)块差(cha)异性,有时会错(cuo)估网(wang)(wang)点(dian)辐(fu)射的(de)客户资源。与其相比,新城市范式(shi)(shi)基于(yu)最新的(de)交通(tong)出行(xing)算法(fa),结合(he)网(wang)(wang)点(dian)周(zhou)边微观(guan)不规(gui)则板(ban)块的(de)功能(neng)定位,可以根(gen)据客户到达网(wang)(wang)点(dian)的(de)交通(tong)方式(shi)(shi)(步行(xing)、骑行(xing)或驾车)和时长勾画网(wang)(wang)点(dian)辐(fu)射区(qu)域。同(tong)(tong)时,与网(wang)(wang)格范式(shi)(shi)只能(neng)借助辐(fu)射半(ban)径的(de)伸缩来(lai)调整辐(fu)射区(qu)域不同(tong)(tong),新城市范式(shi)(shi)可以根(gen)据网(wang)(wang)点(dian)经营业(ye)态、体量(liang)规(gui)模、生命周(zhou)期的(de)特点(dian)以及(ji)经验判断,为每家网(wang)(wang)点(dian)定制(zhi)化(hua)设(she)置(zhi)辐(fu)射区(qu)域,从而(er)形成“千店千圈”的(de)格局。

  场(chang)景应用更有利于规(gui)划与(yu)经营(ying)的贯通(tong)。一方(fang)面,新城市范式(shi)在识别重点(dian)进驻区(qu)域、划分网点(dian)管理群落、筛选优化(hua)目标网点(dian)、评(ping)价拟选目标物业等(deng)“前端”规划领域的(de)(de)场(chang)景上拥有广阔的(de)(de)深(shen)耕(geng)空间;另(ling)一方(fang)面,随(sui)着大数据技术对各类客(ke)群进行精准、多维刻(ke)画的(de)(de)能力(li)越(yue)来(lai)越(yue)强,新城市范式(shi)还(hai)可以在开展(zhan)网格化(hua)营销、制定客(ke)群拓(tuo)展(zhan)策略(lve)、优化(hua)产品(pin)配置组合等(deng)“后端”经营领域的(de)(de)场(chang)景上持续(xu)创造价值(zhi)。

  无(wu)论是网(wang)(wang)格范式(shi)(shi)还是新城(cheng)市范式(shi)(shi),虽然其背后驱动(dong)的(de)大(da)数据技(ji)术为(wei)(wei)理解和开展网(wang)(wang)点(dian)布局规划提(ti)供了全新的(de)视角,但(dan)需要注意,目前大(da)数据技(ji)术更适用(yong)于(yu)(yu)相对(dui)成熟、稳定(ding)的(de)决策(ce)情境(jing)中。而对(dui)于(yu)(yu)不(bu)确定(ding)性强、动(dong)态模(mo)糊的(de)决策(ce)情境(jing)(例如在一个虽然发(fa)展前景看好(hao)但(dan)目前仍处于(yu)(yu)前期开发(fa)阶(jie)段的(de)城(cheng)市新兴板块布设网(wang)(wang)点(dian)),遵从(cong)简(jian)单的(de)决策(ce)规则(ze)(simple rules)并(bing)给予(yu)一定(ding)的(de)容错试验空间可能更为(wei)(wei)有效。

  今天,金融科技(ji)正在(zai)深刻改变着商(shang)业(ye)银行的(de)支(zhi)付结算(suan)、信贷管(guan)理(li)、风险管(guan)理(li)、客户服务(wu)等(deng)领域。与(yu)之相(xiang)比(bi),网点布局(ju)规(gui)划领域的(de)技(ji)术革(ge)新浪(lang)潮(chao)还在(zai)蕴蓄,尚处(chu)爆(bao)发(fa)的(de)前(qian)夜(ye)。对商(shang)业(ye)银行而言,只(zhi)有保持开放心态,不断进(jin)取、锐意创(chuang)新,才能立于浪(lang)潮(chao)前(qian)端,创(chuang)造(zao)代(dai)际优势(shi)。


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