2022年大数据金融行业市场突围及需求分析报告

大数据金融行业报告/庞文报告PAGEPAGE23大数据金融行业市场突围及需求分析报告

目录TOC\o"1-9"绪论 3一、大数据金融业数据预测与分析 3(一)、大数据金融业时间序列预测与分析 3(二)、大数据金融业时间曲线预测模型分析 4(三)、大数据金融行业差分方程预测模型分析 5(四)、未来5-10年大数据金融业预测结论 6二、大数据金融企业战略目标 6三、大数据金融行业政策环境 6(一)、政策持续利好大数据金融行业发展 6(二)、行业政策体系日趋完善 7(三)、一级市场火热,国内专利不断攀升 7(四)、宏观环境下大数据金融行业定位 8(五)、“十三五”期间大数据金融业绩显著 8四、2022-2027年大数据金融业竞争格局展望 9(一)、大数据金融业经济周期分析 9(二)、大数据金融业的增长与波动分析 10(三)、大数据金融业市场成熟度分析 10五、大数据金融行业存在的问题分析 11(一)、基础工作薄弱 11(二)、地方认识不足,激励作用有限 11(三)、产业结构调整进展缓慢 11(四)、技术相对落后 12(五)、隐私安全问题 12(六)、与用户的互动需不断增强 13(七)、管理效率低 13(八)、盈利点单一 14(九)、过于依赖政府,缺乏主观能动性 15(十)、法律风险 15(十一)、供给不足,产业化程度较低 15(十二)、人才问题 15(十三)、产品质量问题 16六、大数据金融行业风险控制解析 16(一)、大数据金融行业系统风险分析 16(二)、大数据金融业第二产业的经营风险 17七、大数据金融成功突围策略 17(一)、寻找大数据金融行业准差异化消费者兴趣诉求点 17(二)、大数据金融行业精准定位与无声消费教育 17(三)、从大数据金融行业硬文广告传播到深度合作 18(四)、公益营销竞争激烈 18(五)、电子商务提升大数据金融行业广告效果 18(六)、大数据金融行业渠道以多种形式传播 19(七)、强调市场细分，深耕大数据金融产业 19八、大数据金融行业企业差异化突破战略 20(一)、大数据金融行业产品差异化获取“商机” 20(二)、大数据金融行业市场分化赢得“商机” 20(三)、以大数据金融行业服务差异化“抓住”商机 21(四)、用大数据金融行业客户差异化“抓住”商机 21(五)、以大数据金融行业渠道差异化“争取”商机 21

绪论本文主要分析了大数据金融行业公司在未来五年（2022-2027）中的市场突破份额，并提供了指导意见。公司战略的表现形式和具体选择可以说是非常多样化的。每个特定的选择都会有很大的差异或很​​小的差异。当然，每个选择都有充分的理由和特定的不同条件。本文之所以尝试探索企业的丰富多样的战略选择，是为了在很短的时间内告诉大数据金融行业业务经理，为实现市场突破性发展，有多少种基本的选择策略，每种选择策略的根本原因是什么。本文只可当做学习参考行业报告模板，不提供其他参考。根据编制者的调查，分析和预测，本报告将从以下九个方面开始对大数据金融行业的过去发展进行详细的研究和分析，并专业地预测大数据金融行业的未来发展趋势，并对发展前景提出合理的建议。一、大数据金融业数据预测与分析(一)、大数据金融业时间序列预测与分析根据大数据金融业总产值与时间的内在关系，通过之前获得的数据建立了大数据金融业的时间序列方程，并通过建立的时间序列方程预测了未来几年的产量。建立时间序列方程的原则如下：时间序列方程的表达式为：y=a+bxt其中y为输出，a和B为模型参数，t为年份。根据近年来从大数据金融行业获得的数据，对参数a和B进行相应的估计，以获得参数a和B的估计。获得参数的估计后，可以得到我们想要预测的时间序列方程。然后，通过输入自变量（时间），可以得到未来三到十年内大数据金融业的预测值。如果要使预测值和上次观测值之间的差值更小，换句话说，要使预测值与实际值进行比较，需要控制两个因素，首先，应尽可能多地获取大数据金融行业的原始数据。原始数据越多，就越容易找到统计规则。最终得出的大数据金融行业模式与实际情况相符；第二个是预测时间跨度。预测时间跨度越大，预测结果与实际值之间的偏差越大。因此，预测时间跨度不应太大。根据大数据金融业2016至2021的数据，预测未来3年、5年和10年该行业的产量。根据以上分析，时间序列方程为y=5009.69（预估值）+1747.35*t模型的决策系数r等于0.86615，小于1。该模型得到的预测值一般低于实际值。这也从另一个方面反映出，在未来5至10年内，中国大数据金融业某一产品的产量将继续保持较高的增长趋势。(二)、大数据金融业时间曲线预测模型分析在大数据金融业的曲线预测模型中，我们使用了二次曲线模型。模型的基本表达式如下：y=a+b1*t+b2*t2式中，y为当年大数据金融业的产值，a、B1和B2为参数，在模型中估算，t为年份。输入相应年份的数据，得到如下曲线预测模型y=10366.98-1174.80*t+292.22*t2模型的决策系数为0.9979(三)、大数据金融行业差分方程预测模型分析差分方程的基本模型如下：yt=a+b*yt-1其中，YT为当年大数据金融业产值，YT-1为上年产值，a、B为参数，在模型中确定。通过输入几年的产值和前一年的产值，估计参数a和B，得到产出的差分方程模型，然后根据得到的差分模型，预测5-10年的产出。因此，我们得到的大数据金融业的差异模型是yt=-3230.20+1.41*yt-1该模型的判断系数为0.99395，非常接近1，表明该模型可以用来预测未来中国大数据金融业产品产量的变化趋势。同时，从模型中我们可以清楚地看到，我国大数据金融行业的产品产量受上年影响较大，年产值高于上年，这也反映出大数据金融行业的产品产量在未来几年将有较高的发展势头。(四)、未来5-10年大数据金融业预测结论在以上三种预测大数据金融业的经济模型中，时间序列法预测的产值将低于实际值。低值的主要原因是中国大数据金融业将继续保持快速增长，但该方法假设增长速度较慢，因此预测结果与其他两种方法有很大不同。但仍有一定的参考价值。首先，其他两种方法可以更好地预测未来大数据金融行业某一产品的产量变化趋势。然而，由于现实中复杂的经济条件以及政策法规对大数据金融业发展的影响，即使是一个好的计量方程也总会与现实存在一定的差距。以上对大数据金融业未来走势的预测仅供参考。二、大数据金融企业战略目标大数据金融公司计划在未来5年内继续拓展国内市场，在国内市场打造自有大数据金融品牌，进行自主销售，通过进军大型商场、开设线下门店等方式扩大经营。未来计划在所有直辖市开设大数据金融直销店、店铺。三、大数据金融行业政策环境(一)、政策持续利好大数据金融行业发展政策是行业发展的重要驱动因素，在进程加快统一化、管理需求精细化推动下，其行业需求有望快速释放；于此同时，互联网＋大数据金融、大数据与智能化应用均进入实质性落地阶段,业务创新更加清晰；格局优化,系统复杂度显著提高使得龙头优势更加明显,行业中心化有望加速提升,优质公司强者愈强。随着行业边际的大幅优化,中心化不断提升,我们认为大数据金融行业前景将会更加辽阔。(二)、行业政策体系日趋完善近年来,国内大数据金融产业发展、行业推广、市场监管等重要环节的宏观政策环境已经日趋完善。2019年,国务院依次出台三项与大数据金融紧密相关的政策文件,为大数据金融发展奠定了关键的政策基础；同时中央网信办发布了关于大数据金融管理的文件,在大数据金融行业发挥了重要影响；针对大数据金融业务形态,明确了互联网资源贯穿辅助服务业务的概念,相关市场管理政策业也相继配套出台；工信部于2019年发布《大数据金融发展三年行动计划(2019-2022年）》,提出了我国关于大数据金融发展的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施。(三)、一级市场火热,国内专利不断攀升在市场规模持续高速增长,政策支持力度显著增加的背景下,其一级市场的热度也不断攀升。同时伴随一批具有影响力企业的迅速崛起及国内对大数据金融领域的大力投入,国内大数据金融技术专利数量也不断创高,从每年新增数量来看,2007年新增专利尚未达到一百例,2015年迎来了爆发,至2015年末全年新增专利已达到1398例,专利数量领先全球。据目前累计专利数量来分析,我国公开大数据金融专利已达4000多例,明显领先其他国家和地区。技术实力的显著增强也为后来国内市场开发,商业化产品的迅速普及奠定坚实的基础。(四)、宏观环境下大数据金融行业定位产业链下游用户诉求及服务区别较大(五)、“十三五”期间大数据金融业绩显著大数据金融因其具有物联化、互联化和智能化的特点,所以建设大数据金融,重点应关注底层基础设施建设,进而充分发挥大数据金融的物联化、互联化和智能化的特点。未来,运转高效有序、产业经济充满活力、环境绿色节能、生产品质高效、社区生活尽在掌握都将是大数据金融的建设可带来的效应。立足大数据金融建设构建完善可靠的信息基础设施和保障体系,为丰富的信息化应用奠定扎实的全网基础，使信息资源得到充分有效利用。信息应用将覆盖社会、经济、环境、生活等各个层面,使大数据金融的生产、生活方式得到全面普及与转变,人人都将享受到信息化带来的成果与实惠。2018年开始,中央就高度重视营商基础环境建设,围绕产业升级和企业发展的政策持续加码。这些与大数据金融发展密切相关的政策文件中,隐藏着未来3~5年中国经济发展的秘密。在新的市场环境下,不管是厂商还是渠道供应都应该顺应市场发展趋势,同时结合自身特色,制定独特的发展策略。四、2022-2027年大数据金融业竞争格局展望(一)、大数据金融业经济周期分析大数据金融市场正变得越来越规范和透明。从分销模式来看，企业正朝着大型集团的在线分销方向发展；从渠道建设来看，大数据金融业市场正在从省会城市和沿海经济特区向地级市场延伸；市场的区域差异将逐渐消失。从大数据金融业的市场转移来看，中短期市场需求明显增加，长期需求越来越稳定。从大数据金融业产品发展的角度来看，发展方向是使产品科技化、优质化、定量化；大数据金融行业企业的个性化特征将得到加强，产品类别将更加丰富，分类将更加精细。创新成本增加。(二)、大数据金融业的增长与波动分析目前，传统大数据金融企业的生存状态相对缓慢。国内大数据金融行业新兴的小作坊企业往往通过灵活的商业模式和恶性的价格竞争获得可承受的微薄利润，并利用各种手段降低成本参与竞争；所有这些都给传统大数据金融行业的企业造成了巨大损失，因此，近年来，他们的人均收入和毛利率呈现出不稳定的趋势。面对国际大数据金融业大玩家的强力攻击和非标小企业的恶意渗透，传统大数据金融企业无奈回应。市场外部宏观环境发生了变化（经济和社会），行业环境发生了变化（技术、法规和标准），货币市场环境发生了变化（供求），竞争环境也发生了变化。传统大数据金融企业一成不变，逆流而上，不进则退。对于处于传统大数据金融行业变革中的许多企业来说，只有深刻理解变革的原因和阻碍自身发展的诸多因素，然后找到融入变革的路径，才能突破发展瓶颈，重塑自己在市场格局中的地位。(三)、大数据金融业市场成熟度分析目前，大数据金融业市场已进入快速发展阶段。大数据金融业的产业链已基本形成，管理链正在逐步建立。然而，由于缺乏上级法律和相关的企业资质认定规则，导致了部分领域的大数据金融行业管理出现空缺。珠三角、长三角、京津地区的大数据金融产业集群已初步形成，年均增长17%。大数据金融业的下游市场正处于快速发展时期，并正在走向成熟。市场需求趋于多元化，但由于诸多因素，全国大数据金融行业规模以上的企业尚未形成气候，因此目前的大数据金融行业市场尚未进入快速增长期。总体而言，市场特征如下：大数据金融业总体市场结构合理，总供求基本平衡。同时，大数据金融业市场潜力巨大，需求旺盛，但门槛低，竞争激烈，市场秩序混乱。产品市场正在从沿海和省会城市扩展到内陆和边境地区。员工和资本规模主要为中小型企业。五、大数据金融行业存在的问题分析(一)、基础工作薄弱大数据金融相应标准不完善,行业相关技术积累和基础设施也就比较薄弱,相关体系建设滞后,管理、规范、产品、监测等能力亟待加强。目前而言,大数据金融管理能力或许还不能适应工作需要。(二)、地方认识不足,激励作用有限个别地方对大数据金融的迫切性和困难性认识不足,片面追求经济增长,反而对调结构、转方式重视不够,不能正确理清经济发展与大数据金融的关系,大数据金融工作还存在思想认识不深入、政策措施落实不全、监督检查不力、激励约束不强等问题。(三)、产业结构调整进展缓慢近年来,尽管我国政府相继颁布了有利于大数据金融的资源环境税收政策、消费税的结构调整政策,但是由于这两种税收的作用对象相对狭窄,因而对大数据金融主要服务和产品的生产及推广收效不大。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。这种税制安排不但造成了内外资企业的税负不公,而且对国家鼓励的大数据金融行业发展,对行业的高效率利用都是极其不利的。(四)、技术相对落后国内大数据金融行业产业占比不小,单位GDP能耗较高。例如大数据金融设备占一半,生产过程中的精密技术、核心组件等关键技术与国际先进水平差距较大。然而行业生产耗能和技术投入高于国际水平,如设备的核心组件的研发投入,国内生产设备的投入是国际水平的1.93倍。(五)、隐私安全问题针对隐私安全问题中信息泄露的可能性必然存在。无论是线上核心数据库被攻破或是生产运输物流等过程中,都可能导致信息泄露，造成隐私安全问题。不过业内人士表示,就目前而言,窃取各方信息,用来破解大数据金融产业系统,破解成本过大。就未来发展趋势而言,大数据金融行业个层面技术将会不断成熟,攻击大数据金融产业系统将会更加困难。高新技术本身的“双刃剑”属性不可避免地让新兴大数据金融行业存在隐私泄漏风险。在即将进入的新产业年代,方便与风险总是并存的,用户要牢记”技术有风险,应用需谨慎“'个人客户要采取有效措施保护自身信息及服务信息才是王道。对用户而言,隐私是一大问题。用户的各项数据是统一存放在商家后台的,后台能够看到每个用户的信息,对于用户而言,在当前大背景下如何保证这些数据不被别人恶意利用就成了一个非常大的问题,这需要技术部门的不断完善才行。(六)、与用户的互动需不断增强随着用户侧、产业服务侧需求与服务的快速发展,尤其是随着大数据金融行业技术的大量投产使用,大数据金融数据流和信息流的双向互动不断加强,对行业运行和管理将产生重大影响。一是需要重点研究由此带来的传统产品特性的改变,建立数学、物理模型,解决行业用户迫切衙要解决的相关问题；二是需要大力探索配套政策与商业运营模式,适应快速变幻的用户需求,丰富服务内涵,拓展大数据金融行业服务领域和内容,促进大数据金融行业服务效率的提升,实现可持续发展。(七)、管理效率低缺乏管理工具,流程仍旧靠线下。大数据金融行业相关企业的很多产业流程等都是线下通过传统方式来管理,各方需求也都是通过电话进行沟通的,这种传统的管理方式不仅效率低下,而且更易出错,也会造成人工成本的浪费。相应的缺乏ERP、OA等最基本的现代化管理工具,直接导致运营成本过高,而效率低下。再者欠缺运营团队,管理经验不足。由于传统的大数据金融行业的运营方,仍旧是靠行业增量红利去盈利,比如一味的开拓增量市场等。对运营的重视程度不足,以至运营团队欠缺。另外也不像大部分先生代“互联网+”公司那样能吸引到优秀的运营人才,本身重资产轻运营的传统模式也决定了大数据金融行业在互联网＋时代走的很慢。最后资产认识不全面,变动更是无迹可循。大数据金融行业除了硬件设备、各种资产设备以外,商家、用户以及产生的各种数据,都是行业重要资产,这些资产的初始情况,改变情况,生命周期如果无记录的话,就会导致管理无迹可循。(八)、盈利点单一现有的大数据金融行业盈利场景几乎都是产品,服务增值费用,盈利点还是驻留在行业本身层面,要想发现新的盈利点,必须转变思路,打造更多新场景。大数据金融行业运营方需要突破“信息展示“固有思维,认识到大数据金融本质上是行业宏观服务汇聚,围绕大数据金融行业不同的客户进行打造,全面感知用户的需求,并通过PC,APP,微信等不同的现代化工具给用户提供全方位的服务。(九)、过于依赖政府,缺乏主观能动性不少地方的大数据金融行业的基础设施建设往往依赖于政府投资,使得市场配置资源的基础性作用难以充分发挥,无法激发社会力量参与大数据金融行业的建设,很多企业甚至依靠长期的政府补贴来维持生计,难以从自身的产品和服务创新中找到自力更生的源动力,这种现状将导致大数据金融行业的建设难以持续。(十)、法律风险大数据金融行业的应用地域关联弱、信息流动性大,信息服务或用户数据可能分布在不同地区或国家,不同地方政府信息安全监管等方面存在法律差异与纠纷；同时由于行业制造和用户服务等技术引起的用户间物理界限模糊可能导致的司法取证问题也不容忽视。(十一)、供给不足,产业化程度较低由于基础技术缺陷、设施匮乏、积累不足、产业制度不规范等历史因素,致使大数据金融行业起步较晚。出现产品质量和服务不达标,行业供给不足,产业化程度较低等现象。导致了用户需求难以得到实时的满足。行业亟需提高产品及服务质量,优化基础资源配置,夯实产品技术更新迭代能力,解决用户迫切的需要。(十二)、人才问题随着全国信息化建设的深入发展,现有的新型专业技术人才无论在数量还是质量上,都不能满足传统需要。目前,我国大数据金融实现信息化过程中,既懂IT、又懂大数据金融以及管理的复合型人才十分匮乏。而由于体制的约束,即便大数据金融有了这样的复合型人才,他们也无法再职称评定及职位升迁方面享受优厚甚至仅仅只是正常的待遇,以至人才的流失更为严重。(十三)、产品质量问题产品问题则是大数据金融行业自身的主观因素。受到经验、数据处理等客观问题的影响,大数据金融行业现代软件、系统等产品及服务的客户满意度都有待提高,系统性能、安全性、功能和信息共享和交换上存在明显弱点和问题。现有产品及服务在质量和服务上要想满足各类用户的需求,还有很大的提升空间。六、大数据金融行业风险控制解析(一)、大数据金融行业系统风险分析随着国内大数据金融行业市场需求水平的加快和大型、多元化项目的发展，是否具备特定业务领域的高水平大中型项目运营经验，不仅是成功签约的关键因素之一，同时也是保证为具体项目制定高质量工程技术设计方案、高效组织工程建设、保证工程质量的关键因素。(二)、大数据金融业第二产业的经营风险企业在进入第二产业、实现多元化发展时，在新的业务领域面临资源和经验不足，甚至相关专业人才短缺，短期内发展压力较大；同时，需要验证与大数据金融业务的协同效应。七、大数据金融成功突围策略(一)、寻找大数据金融行业准差异化消费者兴趣诉求点在产品同质化的时代，只有差异化才能带来高附加值和高利润。高端企业应该走差异化之路。除了在功能层面上找到自己的差异化，他们还应该突出自己“稀缺、尊严、身份”的高端形象，让消费者感到“体面”。(二)、大数据金融行业精准定位与无声消费教育大数据金融行业的消费者教育最大的问题是信息能否有效传达。要想解决这个问题，首先要给高端目标消费群体一个明确的定位，同时了解这些消费群体的共同消费心理以及接收信息的各种方式。大多数高端消费者都有这样的生活方式：他们是社会精英，忙于工作，很少有时间停留在大众媒体的泛化传播中。有了这样的基本认识，在做消费者教育工作时，就要避免宣传费用的无效投入和信息的无效沟通。广告支出必须使广告最准确有效地触达目标受众，从而达到媒体预算浪费最少、实际销售额最大的目标。因此，高端可以采用广播软文、杂志软文等低成本、高效率的媒体，真正做到“润物无声”的消费教育。(三)、从大数据金融行业硬文广告传播到深度合作不少高端品牌企业不断加大硬文广告投入，继续用目标人群的兴趣爱好来轰炸自己。虽然品牌不遗余力地不断在电视台投放广告，但硬文广告渗透力弱，商业品味强，导致企业在广告上投入大量资金，却没有理想的传播效果。于是，一些品牌将目光投向了可能吸引家庭主妇注意力的电视剧，开始利用电视剧广告植入这种新的电视广告方式。目前大数据金融行业的广告传播呈现出硬文本广告的下降，而嵌入广告、标题广告、赞助广告和软文本广告增长。(四)、公益营销竞争激烈针对大数据金融行业消费特征日益分散、个性化、碎片化的特点，国内不少企业非常重视广告传播平台的社会影响力和社会美誉度。国内外的重大赛事和热点话题，对于企业来说都是极具发展前景的交流平台，进而成为行业激烈竞争的交流资源。(五)、电子商务提升大数据金融行业广告效果随着技术的不断进步和创新，以及各种新媒体的不断涌现，网络平台的巨大传播效应愈发沉寂，越来越多的企业开始通过各种形式在网络平台上发力。从企业网站的更新维护到微博营销和社区网站，各大品牌都做得很好。企业积极参与新载体的态度，在表明具有传播潜力的新媒体有可能引起企业兴趣的同时，大数据金融行业广告的形式和内容也发生了新的变化。(六)、大数据金融行业渠道以多种形式传播大型大数据金融商场和基地一直是他们重要的销售平台，也是消费者购买最多的地方。因此，各大大数据金融商场和基地的单页、海报、降价促销和买赠活动是产品销售和促销的常用方式。然而，随着大数据金融行业产品竞争日趋激烈，企业的终端推广与传播不断升级，各种形式的推广与传播也在不断创新。(七)、强调市场细分，深耕大数据金融产业随着经济的发展和消费者生活水平的提高以及产品种类的不断增多，国内消费者在大数据金融行业产品的偏好上开始出现消费分层。不同的消费群体产生了差异化的品牌消费偏好。例如，白领消费群体更追求生活品质，老年人更注重健康，低端消费群体想要经济实惠的产品。为此，企业应该推出不同定位和定价的产品，广告传播开始更加人性化，层次分明，传播精准。高端产品的价格相对较高，相关企业不仅与电视广告合作，还结合电子商务等新业态进行细致的沟通与互动。八、大数据金融行业企业差异化突破战略(一)、大数据金融行业产品差异化获取“商机”大数据金融行业中的产品差异化是指产品特性、性能、一致性、耐用性、可靠性、易于维修、风格和设计的差异。对于大数据金融行业的竞争者来说，产品的核心价值基本相同，但在性能和质量上有所不同。企业要在满足客户基本需求的前提下，不