金融大數據行業發展機遇深度調研分析2024

• 方蔓桃 2024年1月15日 來源：百度 1317 86
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為確保金融大數據行業數據精準性以及內容的可參考價值，我們研究團隊通過上市公司年報、廠家調研、經銷商座談、專家驗證等多渠道開展數據采集工作，并對數據進行多維度分析，以求深度剖析行業各個領域，使從業者能夠從多種維度、多個側面綜合了解金融大數據行業的發展態

隨著大數據技術的廣泛普及和發展成熟，金融大數據應用已經成為行業熱點趨勢，在交易欺詐識別、精準營銷、黑產防范、消費信貸、信貸風險評估、供應鏈金融、股市行情預測、股價預測、智能投顧、騙保識別、風險定價等涉及銀行、證券、保險、支付清算和互聯網金融等多領域的具體業務中，得到廣泛應用。對于大數據的應用分析能力，正在成為金融機構未來發展的核心競爭要素。

毋庸置疑，金融大數據擁有著廣闊的發展前景。然而，金融大數據應用也面臨著數據資產管理水平不足、技術改造難度大、行業標準缺失、安全管控壓力大和政策保障仍不完善等一系列制約因素。為推動金融大數據更好發展應用，必須從政策扶持保障、數據管理能力提升、行業標準規范建設和應用合作創新等多個方面入手，不斷強化應用基礎能力，持續完善產業生態環境。

為確保金融大數據行業數據精準性以及內容的可參考價值，我們研究團隊通過上市公司年報、廠家調研、經銷商座談、專家驗證等多渠道開展數據采集工作，并對數據進行多維度分析，以求深度剖析行業各個領域，使從業者能夠從多種維度、多個側面綜合了解金融大數據行業的發展態勢，以及創新前沿熱點，進而賦能金融大數據從業者搶跑轉型賽道。

大數據金融行業分析

金融大數據基礎設施：指為支撐金融大數據產生和運行所需的硬件設備(如服務器、存儲設備等)、軟件平臺(如數據庫管理系統、分布式計算框架等)和網絡通信(如云計算服務、5G網絡等)等。

金融大數據技術：指用于對金融大數據進行采集、清洗、整合、分析和挖掘等操作的技術方法和工具，如人工智能(AI)、機器學習(ML)、深度學習(DL)、自然語言處理(NLP)、圖像識別(CV)、區塊鏈(BC)等。

金融大數據應用：指利用金融大數據技術為不同領域和場景提供具體功能和價值的應用產品和服務，如風險管理(RM)、信用評估(CA)、精準營銷(PM)、智能投顧(RA)、反欺詐(AF)、智慧監管(SR)等。

金融大數據生態：指由各類參與者構成的協作與競爭關系網絡，包括政府部門(如央行、銀保監會等)、監管機構(如征信中心、支付清算機構等)、傳統金融機構(如銀行、證券公司等)、互聯網金融平臺(如支付寶、微信支付等)、科技企業(如百度、阿里巴巴等)、創新型企業(如同盾科技、趣鏈科技等)以及個人與企業客戶等。

從城市分布來看，除了廣東、北京、上海三個省市外，還有一些城市也擁有較多的金融大數據相關企業。其中深圳市最多，達到2998家，占比9.3%;其次是杭州市，達到1411家，占比4.4%;再次是成都市，達到1025家，占比3.2%。

從區域格局來看，中國金融大數據行業呈現出東部沿海地區領先、中西部地區追趕的態勢。其中，北京、上海、深圳等城市是金融大數據行業的核心集聚地，擁有眾多優秀的金融大數據企業和平臺，以及完善的金融基礎設施和政策環境。而貴州、重慶、四川等中西部省市則是金融大數據行業的新興力量，借助大數據產業發展戰略和政策支持，加快了金融大數據行業的布局和發展，

金融企業正在將大數據應用作為未來的重點，數據正在成為具有價值的資產，大數據思維和大數技術正在成為主流。大數據被譽為新時代的經濟石油，是企業贏得未來市場的法寶。

傳統的金融服務供應商在營運過程中耗費大量時間及資源，進行金融風險管理及客戶管理。金融大數據分析的出現幫助解決了一些繁瑣的復核以及分析的工作，有助于金融服務企業降低人工成本和運營成本，因此很多金融服務企業轉向購買金融大數據分析解決方案，既可節省成本，也可讓企業更專注于其主營業務，創造更大的價值。

從城市分布來看，除了廣東、北京、上海三個省市外，還有一些城市也擁有較多的金融大數據相關企業。其中深圳市最多，達到2998家，占比9.3%;其次是杭州市，達到1411家，占比4.4%;再次是成都市，達到1025家，占比3.2%。

從城市發展水平來看，可以根據各城市的金融大數據相關企業數量和注冊資本總額進行評估。截止2022年12月31日，在存續或在業狀態的全國金融大數據相關企業注冊資本總額約為2950億元。其中上海市最高，達到420億元，占比14.2%;其次是北京市，達到410億元，占比13.9%;再次是深圳市，達到280億元，占比9.5%。

大數據可以為金融企業提供獲客服務，利用大數據連接和反饋的功能，我們知道潛在的客戶是誰，客戶的聯系方式，客戶的商業需要，另外我們可以知道客戶的愛好和習慣，為客戶訂制需要的金融產品。

2022年中國金融大數據產業細分市場中，基礎設施市場規模為240億元，占比30%;技術市場規模為160億元，占比20%;應用市場規模為400億元，占比50%。

從細分市場增速來看，基礎設施市場增速較低，主要受到硬件設備價格下降和云計算服務普及的影響;技術市場增速較高，主要受益于人工智能等新技術的快速發展和廣泛應用;應用市場增速最高，主要得益于金融機構和客戶對金融大數據服務和解決方案的強烈需求。

金融大數據行業市場機遇分析

隨著信息科學技術的飛速發展，特別是云計算、大數據技術在電子商務、證券期貨、互聯網金融等領域的廣泛應用，未來金融業的核心競爭力很大程度上依賴于從大數據中提取信息和知識的速度與能力，而這種速度和能力，取決于數據分析、挖掘和應用水平。

大數據應用已經在金融貸款業初步推開，并取得了良好的效果，形成了一些較為典型的業務類型，如高頻金融交易，小額信貸精準營銷等。

各大金融機構也在精準營銷方面用到大數據。如招商銀行通過數據分析識別出招商信用卡價值客戶經常出現在星巴克，dq，麥當勞等場所后，通過多倍積分累計積分店面兌換等活動，吸引優質客戶，通過構建客戶流失預警模型，對流失率等級百分之前20的客戶發售高收益理財產品于以挽留，通過對客戶交易記錄分析，有效的識別出潛在的小微企業客戶，并利用遠程銀行和云轉介平臺實施交叉銷售，取得良好的成效。

金融大數據應用：指利用金融大數據技術為不同領域和場景提供具體功能和價值的應用產品和服務，如風險管理(RM)、信用評估(CA)、精準營銷(PM)、智能投顧(RA)、反欺詐(AF)、智慧監管(SR)等。

加強頂層設計，出臺一系列政策文件和規劃方案，明確了金融大數據行業發展目標、路徑、任務和措施。例如，《北京市促進“互聯網+”深入發展三年行動計劃(2018—2020年)》提出了加快推進“互聯網+”普惠金融、“互聯網+”智慧監管等重點任務;《北京市人民政府關于促進數字經濟高質量發展若干政策措施》提出了支持數字經濟領域重點項目建設、加快數字經濟產業園區建設等政策措施。

加強基礎建設，建立了一批國家級或地方級的金融大數據平臺和中心，為金融機構和客戶提供了高效便捷的服務。例如，《關于支持北京建設國家數字經濟創新發展試驗區若干意見》提出了支持北京建設國家級數字經濟創新發展試驗區;《北京市人民政府辦公廳關于印發北京市推進“互聯網+”普惠金融工作方案(2018—2020年)》提出了建設全國普惠金融大數據平臺等。

除了金融行業本身與大數據的創新融合發展，大數據與實體經濟、金融業務的多方跨領域融合和協同，為實體經濟融合發展融資難、融資貴的提供了新的解決思路。比如金融機構利用農業大數據建立農民信用體系，提高對農業領域金融風險的把控能力，降低了農業領域金融服務的門檻和成本。比如建行黑龍江分行和哈爾濱工業大學聯合啟動的“全省農村金融創新服務工作”將農業大數據和金融科技相互融合滲透，為農民和農業經營主體提供了低成本、辦理快的優質金融服務。

報告對中國金融大數據行業的內外部環境、行業發展現狀、產業鏈發展狀況、市場供需、競爭格局、標桿企業、發展趨勢、機會風險、發展策略與投資建議等進行了分析，并重點分析了我國金融大數據行業將面臨的機遇與挑戰。

想要了解更多金融大數據行業詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2023-2028年中國金融大數據行業競爭分析及發展前景預測報告》。

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