金融大數據行業發展方向 金融大數據產業規模分析

• 2022年9月23日 ZhouXun來源：互聯網 555 30
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金融大數據是大數據商業應用最早的數據源，早在1996年摩根大通銀行就聘請數學家丹尼爾利用遞歸決策樹統計方法，對抵押貸款用戶進行統計分析，幫助銀行找到可能提前還款或者未來不會還款的客戶。經過一年的運行，基于遞歸決策樹的抵押貸款管理為摩根大通銀行創造了近6億

在大數據金融模式中，互聯網企業通過設定各種風險指標，例如違約率、遲延交貨率、售后投訴率等，大數據金融搜集的客戶數據都是實時的。因為其信用評價也具有即時性，因而有利于數據需求方及時分析對方的信用狀態.控制和防范交易風險。

金融大數據行業發展方向 金融大數據產業規模分析

金融大數據是大數據商業應用最早的數據源，早在1996年摩根大通銀行就聘請數學家丹尼爾利用遞歸決策樹統計方法，對抵押貸款用戶進行統計分析，幫助銀行找到可能提前還款或者未來不會還款的客戶。經過一年的運行，基于遞歸決策樹的抵押貸款管理為摩根大通銀行創造了近6億美元的利潤。

有機構統計發現，過去3年中，從整體來看，上市銀行金融科技投入總額和在營業收入中的占比均呈逐步走高態勢。金融業開始邁入智慧金融新時代。智慧金融是指建立在金融物聯網基礎上，通過金融云、數字孿生、大數據、可視化等技術，使金融行業在業務流程、業務開拓和客戶服務等方面得到全面的智慧提升，實現金融產品、獲客、服務、風控等的智慧化的金融服務模式。

該服務模式具有海量數據感知分析、智慧化決策服務、全方位互聯互通以及協作化社會分工等特征。智慧金融包括智慧銀行、智能投顧、智能消費金融等服務種類，代表未來金融業的發展方向。

根據中研普華產業研究院發布的《2022-2027年中國金融大數據行業市場前景預測及投融資戰略咨詢報告》顯示：

金融機構經過多年對大數據平臺的布局，基礎架構已慢慢成型，支撐其業務場景高效率成為新的需求。當前，隨著大數據與云計算、AI等技術的深度融合，市場也有關鍵認為“大數據”正在快步走向“快數據”時代。對于金融機構而言，就是提升大數據的“實時性”。

大數據技術的快速發展，以及大數據與人工智能、VR、5G、區塊鏈、邊緣智能等新技術的交匯融合，持續加速技術創新。與此同時，伴隨新型智慧城市和數字城市建設熱潮，各地與大數據相關的園區加速落地，大數據產業持續增長。據數據顯示，2020年中國大數據產業規模達6388億元，同比增長18.6%，預計未來三年保持15%以上的年均增速，到2023年產業規模超過10000億元。

業內人士認為，2022年，鄉村振興將賦予金融科技更為廣闊的舞臺，數字技術助力金融營銷服務更為精準高效，“雙碳”目標的提出帶來了新的價值風口，整個金融科技市場有望持續擴容，金融科技行業在助力鄉村振興、綠色金融等方面有更為廣闊的空間。

本報告綜合了金融大數據行業的整體發展動態，對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。報告對于金融大數據產品生產企業、經銷商、行業管理部門以及擬進入該行業的投資者具有重要的參考價值，對于研究我國金融大數據行業發展規律、提高企業的運營效率、促進企業的發展壯大有學術和實踐的雙重意義。

了解更多行業數據詳情，可以點擊查閱中研普華產業研究院的《2022-2027年中國金融大數據行業市場前景預測及投融資戰略咨詢報告》。

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  2022-2027年中國金融大數據行業市場前景預測及投融資戰略咨詢報告

  本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫，在大量周密的市場調研基礎上，主要依據了國家統計局、國家商務部、國家發改委、國家經濟信息中心、國務院發展研究中心、國家海關總署、全國商業信息...

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