大数据金融行业现状与前景趋势分析报告

1、大数据金融行业现状与前景趋势分析报告目录1.大数据金融行业现状51.1大数据金融行业定义及产业链分析51.2大数据金融市场规模分析71.3大数据金融市场运营情况分析82.大数据金融行业存在的问题112.1大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安全问题112.2大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考122.3金融行业的数据资产管理应用水平仍待提高122.4金融大数据应用技术与业务探索仍需突破122.5金融大数据的行业标准与安全规范仍待完善132.6金融大数据发展的顶层设计和扶持政策还需强化132.7供应链整合度低142.8产业结构调整进展缓慢143.大数据金融行业前景趋势153.1大数据助力金

2、融机构的战略转型153.2大数据能够降低金融机构的管理和运行成本153.3大数据有助于降低信息不对称程度，增强风险控制能力153.4大数据能够提升银行的中间收入163.5使零售银行业务差异化产品设计更加丰富163.6大数据在量化投资方面的应用173.7延伸产业链183.8行业协同整合成为趋势183.9生态化建设进一步开放183.10呈现集群化分布193.11需求开拓204.大数据金融行业政策环境分析204.1大数据金融行业政策环境分析204.2大数据金融行业经济环境分析214.3大数据金融行业社会环境分析214.4大数据金融行业技术环境分析215.大数据金融行业竞争分析235.1大数据金融行业

3、竞争分析235.1.1对上游议价能力分析235.1.2对下游议价能力分析235.1.3潜在进入者分析245.1.4替代品或替代服务分析245.2中国大数据金融行业品牌竞争格局分析255.3中国大数据金融行业竞争强度分析256.大数据金融产业投资分析266.1中国大数据金融技术投资趋势分析266.2中国大数据金融行业投资风险266.3中国大数据金融行业投资收益27大数据金融行业现状大数据金融行业定义及产业链分析随看数据价值被越来越多的认可，尤其是在金融企业业务转型时期，基于数据的业务及内部管理优化使得金融领域的大数据应用市场规模在未来几年将以高于整体水平的速度增长。金融行业是所有行业大数据应用最

4、全面、最成熟的行业，因此，其在整个大数据行业的占比也一直较高。大数据金融的作用机制是通过云计算等智能信息工具对序列之间的联系、动态信息数据序列进行分析，大幅度提高金融风险定价的效率，降低定价成本，有效减少信息不对称问题，使得对单个客户的信用信息、消费倾向、理财习惯分析成为可能。大数据金融行业是指从事大数据金融相关性质的生产、服务的单位或个体的组织结构体系的总称。深刻认知大数据金融行业定义，对预测并引导大数据金融行业前景，指导行业投资方向至关重要。中国金融业向支持实体经济、创新驱动的转换中，大数据在金融领域的应用，成为中国金融业的新增长点和新亮点。大数据能够充分利用金融市场形成的海量数据来挖掘用

5、户需求、评价用户信用、管理融资风险等。它改变了金融业的发展取向、释放了被压抑的金融需求，一开始就具有强大的生命力。我国大数据金融行业在经过短暂的结构调整后，淘汰掉落后产能、筛选掉不合格企业，并且随着居民消费观念的转变和消费需求的提升，我国大数据金融行业依旧会继续保持增长趋势，未来将会向高品质、高质量的方向发展，呈现品种增多、消费多元化等新趋势。中国大数据金融产业链的参与主体不断丰富，产业生态逐渐健壮。我国的金融行业正处于应用大数据的初级阶段，国内的金融机构经过多年发展与积累，拥有超过百TB的海量数据，而且非结构化的数据量也在不断增长。金融机构在大数据应用方面具有天然优势：首先，金融企业在平时的

6、业务开展中积累了大量高价值的数据，例如客户的身份、资金收付交易、资产负债情况等，这些数据经过专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；其次，金融机构相比之下有较为充足的预算，可以吸引到了解大数据技术的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。但是，在许多具体金融业务层面，我国还是存在管的过严、管的过宽、管的过细的问题，甚至管了很多不该管的事情。这种情况极大地阻碍了金融市场化改革的进程，制约了金融机构的自主发展，削弱了金融市场化配置社会资源的能力。大数据金融市场规模分析随着国家政策的进一步利好，越来越多的需求将会被释放，大数据金融行业将紧密结合产业上下游的资源，充分掌握用户需求变化，极大丰富行

7、业应用场景。通过产品与服务质量的不断优化升级，推动大数据金融产业应用的爆发式增长。目前，我国的大数据金融行业发展尚处于起步阶段。大数据在金融领域的应用最为广泛，处于领先地位，其他行业应用尚处于初级阶段。在未来，大数据应用将全面覆盖各个产业，应用技术和方法将会更加成熟，应用市场规模也将保持高速稳定的增长态势。预计2020年中国大数据应用最多的为政府，行业应用方面，金融大数据还将占据25%的份额，其次为工业大数据，预计占比6.64%。电力、交通、电信等其他领域也会不断加强大数据应用。金融行业主要如信用卡、防欺诈、电子支付业务等，对大数据有比较大的需求。因此，随着金融行业大数据应用的加强已经深入，近

8、几年金融行业大数据应用市场规模年均复合增长率为55.21%，到2022年，中国金融行业大数据应用市场规模为497亿元。大数据金融市场运营情况分析大数据金融行业市场运营情况分析主要需要从市场供给分析、市场需求分析、市场价格分析、市场供需平衡、行业盈利能力、行业运营能力等方面进行综合分析。市场供给分析：大数据金融行业市场供给是指在一定的时期内，一定条件下，在一定的市场范围内可提供给消费者的产品或服务的总量。大数据金融市场供给能力分析的时间也应考虑整个项目寿命期，市场范围包括国内市场和国际市场。市场供给分析还可以分为实际的供给量和潜在的供给量，前者是指在预测时市场上的实际供给能力。市场需求分析：我国

9、的大数据金融行业产品及服务结构调整问题不仅仅是对产品进行调整，还是对大数据金融企业分布结构、区域分布结构进行调整。未来一段时间内，行业整合、区域分布结构的调整、企业结构的调整都将是行业结构调整的一个重要内容。随着国家鼓励和规范大数据金融行业发展的政策相继出台，行业正逐步规范，全社会消费意识的不断提高，众多机构和社会资本不断进入大数据金融领域，有力的促进了该行业市场的快速发展，大数据金融行业发展前景广阔。市场价格分析：在经济全球化的趋势下,大数据金融行业经济融入世界市场的广度和深度越来越大。与大数据金融行业规模增长相对照,用户需求也呈稳定增长趋势。市场需从实际情况出发制定合理的大数据金融行业价格

10、,有利于行业规模不断增长和需求不断扩展,有利于保障行业正态良性发展。从长远的趋势看,大数据金融行业市场价格应该维持在较高的合理价位上。价格上涨和回落的过程，主要受人力资源、产品及服务优化、市场竞争、出行运输等各类因素影响，导致大数据金融行业价格产生一定波动，但是供求长期趋于增长稳定状态，长期向好。市场供需平衡：供求平衡是指消除供求之间的不适应、不平衡现象，使供应与需求相互适应，相对一致，消除供求差异，实现供求均衡。实际上大数据金融行业的市场供需存在的一定程度的供需失衡，需求端市场有待挖掘，供应端产品参差不齐。行业盈利能力分析：大数据金融行业的盈利能力主要受到行业的投资回报周期、行业服务周期、行

11、业竞争程度、用户粘性等的影响。部分产品和服务存在投资大,回收慢,竞争激烈,用户粘性不高等现实问题。这些问题的存在使得大数据金融行业的盈利能力有待提高。为了行业的长远发展,大数据金融行业的盈利能力急需改善。行业运营能力：大数据金融行业进入精品化、产业融合的新时代，行业的下半场真正开始了，未来考验的是用户运营能力和产业运营能力。企业之间竞争的并非仅仅是产品能力而是更多的在于运营能力。而嗅觉灵敏的大数据金融企业早已开始转型，立足城市，不断提升其运营能力。大数据金融行业存在的问题 金融大数据拥有着广阔的发展前景。然而，金融大数据应用也面临着数据资产管理水平不足、技术改造难度大、行业标准缺失、安全管控压

12、力大和政策保障仍不完善等一系列制约因素。为推动金融大数据更好发展应用，必须从政策扶持保障、数据管理能力提升、行业标准规范建设和应用合作创新等多个方面入手，不断强化应用基础能力，持续完善产业生态环境。 大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安全问题随着个人所在或行经位置、购买偏好、健康和财务情况的海量数据被收集，再加上金融交易习惯、持有资产分布、以及信用状况以更细致的方式被储存和分析，机构投资者和金融消费者能获得更低的价格、更符合需要的金融服务，从而提高市场配置金融资源的能力。大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考大数据是人类设计的产物，大数据的工具（如Hadoop软件）并不能使人们摆脱曲解、

13、隔阂和成见，数据之间相关性也不等同于因果关系，大数据还存在选择性覆盖问题。金融行业的数据资产管理应用水平仍待提高金融行业的数据资产管理仍存在数据质量不足、数据获取方式单一、数据系统分散等一系列问题。一是金融数据质量不足，主要体现为数据缺失、数据重复、数据错误和数据格式不统一等多个方面。二是金融行业数据来源相对单一，对于外部数据的引入和应用仍需加强。三是金融行业的数据标准化程度低，分散在多个数据系统中，现有的数据采集和应用分析能力难以满足当前大规模的数据分析要求，数据应用需求的响应速度仍不足。金融大数据应用技术与业务探索仍需突破金融机构原有的数据系统架构相对复杂，涉及的系统平台和供应商相对较多，

14、实现大数据应用的技术改造难度较大，而且系统改造的同时必须保障业务系统的安全可靠运行。同时，金融行业的大数据分析应用模型仍处于探索阶段，成熟案例和解决方案仍相对较少，金融机构应用大数据需要投入大量的时间和成本进行调研和试错，一定程度上制约了金融机构大数据应用的积极性。而且，目前的应用实践反映出大数据分析的误判率还比较高，机器判断后的结果仍需要人工核查，资源利用效率和客户体验均有待提升。金融大数据的行业标准与安全规范仍待完善当前，金融大数据的相关标准仍处于探索期，金融大数据缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台，涉及金融行业大数据的安全规范还存在较多空白。相对于其他行业而言，金融大数据涉及更多的用户

15、个人隐私，在用户数据安全和信息保护方面要求更加严格。随着大数据在多个金融行业细分领域的价值应用，在缺乏行业统一安全标准和规范的情况下，单纯依靠金融机构自身管控，会带来较大的安全风险。金融大数据发展的顶层设计和扶持政策还需强化在发展规划方面，金融大数据发展的顶层设计仍需强化。一方面，金融机构间的数据壁垒仍较为明显，数据应用仍是各自为战，缺乏有效的整合协同，跨领域和跨企业的数据应用相对较少。另一方面，金融行业数据应用缺乏整体性规划，当前仍存在较多分散性、临时性和应激性的数据应用，数据资产的应用价值没有得多充分发挥，业务支撑作用仍待加强，迫切需要通过行业整体性的产业规划和扶持政策，明确发展重点，加强

16、方向引导。供应链整合度低 大数据金融行业供应链及服务流程复杂。小型企业难以为继，初期投入过大，很难打价格战。大数据金融行业产品标准化程度太低，导致生产周期长且成本高。产业结构调整进展缓慢近年来,尽管我国政府颁布了有利于大数据金融的资源环境税收政策和消费税的结构调整政策,但是由于这两种税收的作用对象狭窄,因而对大数据金融主要服务和产品的生产及推广使用收效不大。可喜的是,企业所得税的两税合一,内外资企业同等待遇解决了多年来我国内外资企业面临的两套税制问题。两套税制把大量的税收优惠给与了外资企业,而未能按国家的宏观政策导向建立税收优惠。这种税制安排不仅造成了内外资企业的税负不公,而且对国家鼓励的大数

17、据金融行业发展,对行业的高效率利用都是极其不利的。此外,我国的进口税收政策也存在类似的问题,亟待解决。大数据金融行业前景趋势大数据助力金融机构的战略转型在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境下，目前国内的金融机构主要表现出盈利空间收窄、业务定位亟待调整、核心负债流失等问题。业务转型的关键在于创新，但现阶段我国金融机构的创新往往沦为监管套利，没有以挖掘客户内在需求，提供更有价值的服务为主。而大数据技术正是能够帮助金融机构深入挖掘既有数据，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新的重要工作。大数据能够降低金融机构的管理和运行成本通过大数据对信息的挖掘和分析，金融机构能够准确地定位内部的管理

18、缺陷，制订有针对性的改进措施，实行符合自身特点的管理模式，最终实现降低管理运营成本。大数据还提供了全新的沟通渠道和营销手段，可以更好的了解客户的消费习惯和行为特征，及时、准确地把握市场营销行情。大数据有助于降低信息不对称程度，增强风险控制能力金融机构可以摒弃原来过度依靠客户提供财务报表获取企业信息的业务方式，转而对其资产价格、账务流水、相关业务活动等流动性数据进行动态和全程的监控分析，从而有效提升客户信息透明度。目前，花旗、富国、UBS等先进银行已经能够基于大数据，整合客户的资产负债、交易支付、流动性状况、纳税和信用记录等，对客户行为进行360度评价，计算动态违约概率和损失率，提高贷款决策的可

19、靠性。大数据能够提升银行的中间收入如今，坐拥海量数据的银行不再局限于使用数据服务其核心业务，把数据直接变成新产品并用来创造直接收入是新的中间收入拓展渠道。澳大利亚一家大型银行通过支付数据的分析了解零售客户“消费路径”，即客户进行日常消费时的典型顺序，包括客户的购物地点、购买内容和购物顺序，并对其中的关联进行分析。该银行将这些分析结果销售给公司客户，帮助客户更准确地判断合适的产品广告投放地点以及适合在该地点进行推广的产品。银行通过这种方式获得了传统业务之外的收入。更重要的是，银行通过这样的创新为客户提供了增值服务，从而大大增强了客户粘性。使零售银行业务差异化产品设计更加丰富在零售银行业务中，大数

20、据为判断客户行为并匹配营销手段提供了广阔的创新空间。例如，海外银行围绕客户的“人生大事”进行交叉销售。这些银行对客户的交易数据进行分析，由此推算出客户经历“人生大事”的大致节点。人生中的这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买意愿。通过对客户的银行卡交易数据进行分析，银行很容易识别出即将添丁的家庭，在这样的家庭中，准妈妈会开始购买某些药品，而婴儿相关产品的消费会不断出现。该行面向这一人群推出定制化的营销活动，获得了客户的积极响应，这种具有差异化的产品设计可以大幅提高交叉销售的成功率。大数据在量化投资方面的应用量化投资策略在欧美发达国家的金融市场已经相对成熟，由于收益巨大，是大数据最早

21、应用的领域。证券业已经进入了一个大数据信息时代，证券的数据模型越来越复杂多样，数据的总量和种类都有着重大的突破。大数据在处理证券数据时，通过对主力和散户的行为、轨迹分析，对主力资金和散户资金的去向追踪，对主力、散户和市场之间的关系理解，能够很好地增加投资胜率。个人投资者将能够轻松使用大数据获得实证支持，降低交易风险，投资能力将大幅提升。大数据也让科技公司第一次有机会能够挑战传统的金融分析师，利用对各种数据的量化、重组和整合，提供不同的交易策略，让投资者能够科学的分析全球投资市场。延伸产业链大数据金融行业近年来从传统的模式转换到互联网融合模式。随着行业各大平台挖掘并下沉三四线城市，企业从供应环节

22、到生产再到售后环节，全环节整合，并以产业赋能为纽带，为众多优质的公司提供品牌、设计、系统、供应链等全方位支持。行业协同整合成为趋势 大数据金融行业在产品与服务的过程中，具有完善的内容生产、渠道建设、商业化落地等各个层级的协作。未来进一步的行业协同整合，有利于提高行业竞争力，并促进行业持续良性发展。生态化建设进一步开放1）内生发展闭环，对外输出价值当大数据金融行业的社区化运营属性越来越强，关联产业开始聚集时，就需要谋求内生发展，大数据金融需要打造一个服务平台，对内是一个合作协同的生态闭环，对外有开放统一的接口和品牌输出，即能引导资源的有效流动，又能促进产业规模效应，聚集人才和知识，进而提升供应链

23、效率。2）开放平台，共建生态大数据金融行业服务平台方，不再是单向地控制和输出，而是要借助技术手段搭建基础在线平台，通过规则引导企业产出优质的内容和服务，激活企业间的交流和合作，挖掘更多产业链上的需求，从而有针对性配套服务并引导资源有效配置。这样的平台才能够进行思考和迭代进化。呈现集群化分布目前各地都在推大数据金融项目建设，类型也比较多。一般当地已经形成一定规模的会在原有基础上提升智能化，如果没有基础比较好的项目基础，当地就会打造出新的大数据金融项目。随着各地大数据金融建设，中国大数据金融建设已经在地域分布以及建设模式方面形成了一定的特色。在地域分布上，中国大数据金融建设已经初步呈现出集群化分布

24、，且有由东部沿海地区向内陆地区拓展的特征。有报告分析，从国家级大数据金融项目建设情况来看，已经形成“东部沿海集聚、中部沿江联动、西部特色发展”的空间格局。环渤海、长三角和珠三角地区以其雄厚的工业园区作为基础，成为全国大数据金融建设的三大聚集区;中部沿江地区借助沿江城市群的联动发展势头，大力开展大数据金融建设;广大西部地区依据各自建设特色，也正加紧大数据金融建设。未来一段时间，中国中西部地区大数据金融建设或将迎来全新的建设浪潮。从目前情况来看，各地打造的大数据金融水平参差不齐，有好有坏。总体来说，一般东部发达地区的大数据金融相对来说会更加成熟一些。但目前中西部大数据金融打造势头也十分强劲。需求开

25、拓随着人们生活水平的提高， 在大数据金融行业，越来越多的用户对行业较为重视并提出了较多的需求和建议，因此满足用户需求将是行业立根之本。大数据金融行业政策环境分析大数据金融行业政策环境分析国家从大的政策方向上对大数据金融行业做了一些纲领性的指导，合理的解读能够为行业做了好的发展指引。国家层面更加重视，花费更多的人力、物力、财力来解决该行业存在的问题。社会层面更加重视，因此有利于为政策制定做社会层面的驱动。各城市层面更加重视，各个城市竞相调研并引进新概念与制定新政策。国际上更加重视，积极开拓创新。大数据金融行业经济环境分析21世纪我国经济焕发出勃勃生机，保持着强劲的增长势头，成为世界经济增长最快的

26、国家，并且我们有理由相信这种增长势头仍将长期保持。作为一、二、三产业都有关联度的大数据金融产业，国民经济的平稳较快发展是保证大数据金融行业发展的经济基础与前提，但作为典型的行业，刚性的需求原则以及明显的弱周期性特点决定了大数据金融行业对宏观调控具有一定的防御性，因此行业受国内经济波动的影响相对较小。大数据金融行业社会环境分析随着社会环境的持续变化，大数据金融业将面临更快的发展；同时，也预示着新的机遇的到来。我国拥有庞大市场的大数据金融行业具有消费潜力。我国经济发展较为迅猛，消费者可支配的收入不断增加，对大数据金融产品的多样化、个性化消费趋势日渐明显。大数据金融行业技术环境分析中国的科技发展战略

27、开始发生转变。国民经济和社会发展“十五”规划与科技部随后制订的科技发展规划和高技术产业发展规划明确提出了实现技术跨越式发展的总体目标，强调要在“促进产业技术升级”和“提高科技持续创新能力”两个层面进行战略部署，在进一步发挥劳动密集型产业比较优势的同时逐步形成中国高技术产业的群体优势和新的比较优势。完善、发达的基础结构能够降低企业的决策成本和生产成本，提高企业运作效率。良好的技术环境为大数据金融行业发展提供了强有力的保障。大数据金融行业竞争分析目前，我国大数据金融领域主要有独角兽为首的初创公司，上市公司和互联网巨头三个大阵营。三方阵营不断加码布局大数据金融相关行业，推出了一系列针对不同应用场景的

28、大数据金融产品。大数据金融行业的良性竞争很好的促进了行业需求、技术、产品与服务的发展，促进服务水平不断优化，服务与技术能力不断创新。为用户提供了更为优质的产品与服务。大数据金融行业竞争分析对上游议价能力分析大数据金融作为产业的增量市场，依附于传统行业，其上下游和传统行业相似。上游主要有基础原料、零件设备、基础服务等服务商组成。上游细分市场众多，除了设备，上游市场产品和服务基本无差异性，主要竞争优势在于成本控制能力和成本转嫁能力。行业现状以企业间价格战，小型企业低标准运行为主。 激烈的行业竞争使得价格接近成本，大数据金融企业对上游端有较强议价能力。对下游议价能力分析大数据金融行业下游主要有企事业

29、单位、消费业主等组成的甲方。下游企业占有更多社会资本，对宏观经济影响力更大。企业自身体量也更大，行业现状区域性竞争明显，不同区域往往有较大规模的地产企业。大数据金融企业面对下游业主，议价能力往往更弱，并且面临费用垫付，应收账款损失的问题。潜在进入者分析大数据金融行业潜在进入者可能是一个新办的企业，也可能是一个采用多角化经营战略的原从事其它行业的企业，潜在进入者会带来新的生产能力，并要求取得一定的市场份额。潜在进入者对本行业的威胁取决于本行业的进入壁垒以及进入新行业后原有企业反应的强烈程度。大数据金融行业潜在进入者是影响行业竞争强度和盈利性的又一要素。主要表现为三方面直接影响：一是大数据金融行业

30、会因潜在进入者的实际进入而增加行业有效资本量；二是大数据金融行业会因潜在进入者的实际进入而对下游市场需求量进行争夺和分流；三是大数据金融行业会因潜在进入者的实际进入而对上游资源进行争夺和分流。替代品或替代服务分析大数据金融行业替代品或者替代服务主要考量一下三个因素：1）替代品或者替代服务在价格上是否有吸引力；2）替代品或者替代服务在质量，性能和其他一些重要的特性方面的满意程度；3）购买者转换成本的高低。中国大数据金融行业品牌竞争格局分析中国大数据金融行业竞争强度分析（1）中国大数据金融行业现有企业竞争情况目前，大数据金融行业中企业数量不多，且各自应用于不同的细分领域，相互之间竞争压力较小。（2）中国大数据金融行业上游议价能力分析大数据金融行业的主要原材料包括电子元器件、线材、电脑配件、大数据金融材料等，该类产品多为通用、标准化产品，供应商众多，竞争充分，因此，大数据金融行业对上游议价能力较强。（3）中国大数据金融行业下游议价能力分析大数据金融