算物联网。
扫码购物是物联网一个小小的应用而已。简单地说：物联网就是“物物相连的互联网”。
物联网是物物相连的互联网，这个你从网上也可以搜到，是一个科学概念范畴，包括人人互联、人物互联和物物互联等，物联网肯定会与互联网有交叉。举个例子，奶牛场通过一些监测设备和网络（无线或有线）使得饲养人员可以不到现场也可以得知奶牛的状况，包括饮食，饮水，生理这些情况，然后在控制端发出指令，控制奶牛的饲喂，清洗等等。我是做无线传感器方面的，算是物联网的一部分吧，希望你看懂了。网上购物是一个互联网平台，除了像易趣、淘宝这类提供交易平台的网站之外，还包括一些B2C商城。网购这个概念就简单多了，就是通过互联网的网上交易购物。
1可以通过天津市自来水公司官方网站、微信公众号、电话缴费等多种方式进行缴费。
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支付宝盒物联网卡资源信息不存在，是指支付宝盒子没有可用的物联网卡资源，无法支持物联网应用。支付宝盒子是一款智能硬件设备，可以实现家庭联网、智能化控制、安全监控等功能。但是支付宝盒子没有可用的物联网卡资源，无法支持物联网应用，也就不能实现物联网功能。
物联网的关键技术主要包括：无线传感器网络、ZigBee、M2M技术、RFID技术、NFC技术、低能耗蓝牙技术。
1、无线传感器网络：无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是一种分布式传感网络，它的末梢是可以感知和检查外部世界的传感器。
WSN中的传感器通过无线方式通信，因此网络设置灵活，设备位置可以随时更改，还可以跟互联网进行有线或无线方式的连接。通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络。
2、ZigBee：ZigBee，也称紫蜂，是一种低速短距离传输的无线网上协议，底层是采用IEEE 802154标准规范的媒体访问层与物理层。主要特色有低速、低耗电、低成本、支持大量网上节点、支持多种网上拓扑、低复杂度、快速、可靠、安全。
3、M2M技术：M2M全称Machine to Machine，是指数据从一台终端传送到另一台终端，也就是机器与机器的对话。
M2M应用系统构成有智能化机器、M2M硬件、通信网络、中间件。M2M应用领域有、家庭应用领域、工业应用领域、零售和支付领域、物流运输行业、医疗行业。
4、RFID技术：无线射频识别即射频识别技术（Radio Frequency Identification，RFID），是自动识别技术的一种，通过无线射频方式进行非接触双向数据通信。
利用无线射频方式对记录媒体（电子标签或射频卡）进行读写，从而达到识别目标和数据交换的目的，其被认为是21世纪最具发展潜力的信息技术之一。
5、NFC技术：NFC英文全称Near Field Communication，近距离无线通信。与RFID一样，NFC信息也是通过频谱中无线频率部分的电磁感应耦合方式传递，但两者之间还是存在很大的区别。
首先，NFC是一种提供轻松、安全、迅速的通信的无线连接技术，其传输范围比RFID小，RFID的传输范围可以达到几米、甚至几十米，但由于NFC采取了独特的信号衰减技术，相对于RFID来说NFC具有距离近、带宽高、能耗低等特点。
其次，NFC与现有非接触智能卡技术兼容，已经成为得到越来越多主要厂商支持的正式标准。
6、低能耗蓝牙技术：蓝牙低能耗（Bluetooth Low Energy，或称Bluetooth LE、BLE，旧商标Bluetooth Smart）也称低功耗蓝牙，是蓝牙技术联盟设计和销售的一种个人局域网技术，旨在用于医疗保健、运动健身、信标、安防、家庭娱乐等领域的新兴应用。
相较经典蓝牙，低功耗蓝牙旨在保持同等通信范围的同时显著降低功耗和成本。
人工处理环节。
智慧金融是依托于互联网技术 ，运用大数据 、 人工智能 、 云计算等金融科技手段，使金融行业在业务流程、业务开拓和客户服务等方面得到全面的智慧提升，实现金融产品、风控、获客、服务的智慧化，使得智慧金融表现出高效率、低风险的特点。
人工智能技术越来越成熟，依托语音识别、机器人技术、机器学习、人脸识别等人工智能技术研究成果开始走向产业端。
人工智能应用的三要素：数据、处理数据的能力和商业变现的场景，使得供应链金融领域已具备人工智能快速发展的必要条件，AI在金融中运用具有广阔的市场空间，金融业需要主动拥抱人工智能，拥抱人工智能带来的福利。
人工智能在金融界的六大应用
场景一：支付：智能创新最前沿
作为与消费者连接最紧密的环节，智能金融对广大用户的支付需求影响得最早、最广、最深。随着智能技术的进一步成熟，支付将进入"万物皆载体"的新阶段。
首先，以人脸识别、声纹识别、虹膜识别等为代表的生物识别支付技术，正在极大地简化支付流程。生物识别技术还在安防、商业、娱乐等场景得到广泛实践。
其次，区块链技术也将对跨境支付帮助不小。它将极大减少支付流程中的人工处理环节，大大提升交易速度；削弱交易流程中的中介机构作用，提高资金流动性，实现实时确认和监控，有效降低交易各环节中的直接和间接成本。
场景二：个人信贷：全链条智能化
针对不同类型的客户开发适合他们的信贷产品、提升客户体验，是金融业未来的努力方向。
继移动时代的场景流量后，从智能获客到智能反欺诈、再到大数据风控，全链条智能化的技术能力将成为个人信贷企业新的竞争力。通过智能获客，在获取具有信贷需求的客户基础上，借助智能技术构建强有力的风控体系，准确评估客户信用风险，成为促进个人信贷健康发展的重要环节。
场景三：企业信贷：新技术应用初显成效
在贸易融资、供应链金融、企业信用贷款等对公信贷业务方面，智能金融将起到完善企业信用体系、补充企业经营状况信息和降低放贷机构单据确权难度的作用
大数据可以改善客户与金融机构之间信息不对称的情况，改变传统的信用评级方法，有效解决小微企业融资难问题。大数据在采集过程中会出现很多不可控的因素，因而真实性的有效验证十分重要。物联网可以获取企业的动产与不动产数据，补充企业经营状况信息。
场景四： 财富管理：智能匹配初具雏形
智能技术在投资偏好洞察和投资资产匹配环节能极大降本提效，使财富管理逐渐走出高费率、高门槛，走向中低净值人群，实现高效、低费、覆盖更广泛的目标。
互联网多维的行为特征大数据，可低成本深刻理解用户投资需求，立体刻画用户特征，包括人生阶段、消费能力、风险偏好等。此外，通过响应模型和多渠道主动、适时、多次的智能触达策略高效获客。
场景五：资产管理：穿透资产底层试水期
资管市场产品多样，结构复杂，资产方、资金方具有较多痛点。智能技术将解决跨期资源配置中的信息不对称问题，全面提升资金和资产流通效率。
一方面，国内的资产证券化市场并未实现本质上的"主体信用和债项信用的分离"，传统尽调方式尚难穿透资产包识别风险。而智能金融通过反欺诈、大数据风控能力的积累，可穿透到资产，提供详尽实时的资产信息和资产评估。
另一方面，区块链技术可应用于资产证券化全流程，通过"联盟链"、"智能合约"、"穿透式监管"等技术，增强交易和资产信息的透明度，做到资产全景跟踪和交易全环节可追溯，可减少人为操作风险和效率低下的问题，更可大大提高存续期信息交互的频次与质量。
场景六：保险：行业变革的开启
智能技术在保险业的应用不断深化，逐渐涉足核心的产品设计和精算定价领域，真正开启保险业的全面变革。
物联网技术的应用和普及，也拓展了保险公司的数据广度和厚度，更多基于用户数据的保险产品创新成为可能；并能精确识别客户风险，基于风险进行个性化定价和动态定价，更好地服务消费者。
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