大数据金融行业市场研究 大数据金融行业未来发展方向

大数据金融是利用大数据技术突破、革新并发展传统金融理论、金融技术和金融模式的一种全球性趋势。这一趋势既是现有技术进步的必然结果，又是未来金融发展的强劲动力。

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

截至今年5月，累计建成并开通5G基站170万个，成为全球首个基于独立组网模式规模建设5G网络的国家，5G基站占移动基站总数的比例达到16%。

全国遴选出604个大数据典型试点示范，新产品新模式不断涌现，大数据产品和服务体系初步形成。北京、上海等地先后成立数据交易所，积极探索数据要素流通利用新业态。规模以上工业企业关键工序数控化率和数字化研发设计工具普及率分别达到55.5%、75.0%，大数据与制造、金融、医疗等领域融合不断加深。2021年我国大数据产业规模达1.3万亿元，逐渐步入高质量发展阶段。

大数据金融行业市场研究

在信息化数字化的背景下，全社会数据信息量呈现指数增长的趋势。互联网是时代发展的必然结果，大数据技术已经渗透至各行各业。大数据对于金融行业而言，可以精准获取客户信息、有效提升资本的利用效率。

从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。

大数据应用已经在金融贷款业初步推开，并取得了良好的效果，形成了一些较为典型的业务类型，如高频金融交易，小额信贷精准营销等。

各大金融机构也在精准营销方面用到大数据。如招商银行通过数据分析识别出招商信用卡价值客户经常出现在星巴克，dq，麦当劳等场所后，通过多倍积分累计积分店面兑换等活动，吸引优质客户，通过构建客户流失预警模型，对流失率等级百分之前20的客户发售高收益理财产品于以挽留，通过对客户交易记录分析，有效的识别出潜在的小微企业客户，并利用远程银行和云转介平台实施交叉销售，取得良好的成效。

大数据金融行业未来发展方向

金融服务平台可以通过大数据来连结不同行业，形成完整的产业闭环，形成丰富多样的金融产品，全方位满足客户的需求。例如近年来发展如火如荼的互联网金融，通过大数据技术开发了 P2P、C2B 等商业模式。传统金融机构应充分运用大数据的优势，开设移动金融服务模式，让服务方式升级。例如金融机构可以推出APP 应用软件，对客户提供更为多样的金融服务。

在大数据技术背景下， 许多的传统金融业务逐步向线上转移。而且金融创新日新月异，使得监管的难度越来越大，传统的监管体系也难以适用于新型金融业务。因此，对监管当局而言，构建以大数据为核心的监管体系势在必行。首先，应建立金融机构的日常监管系统。根据金融机构每日反馈的运营数据，监管系统来判断金融机构在经营过程中是否存在风险。另外，应建立金融风险预警系统。通过大数据搜集各种宏观经济指标，预警系统综合预测经济发展可能出现的风险，并给出相应的建议。

过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。

金融数据是大数据商业应用最早的数据源，早在1996年摩根大通银行就聘请数学家丹尼尔利用递归决策树统计方法，对抵押贷款用户进行统计分析，帮助银行找到可能提前还款或者未来不会还款的客户。经过一年的运行，基于递归决策树的抵押贷款管理为摩根大通银行创造了近6亿美元利润。

根据赛迪数据，我国大数据产业在金融领域的应用占比约为9.4%。据测算，2017年，中国金融大数据产业规模达333.7亿元，2020年约为600亿元。

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