金融大数据行业发展机遇深度调研分析2024

随着大数据技术的广泛普及和发展成熟，金融大数据应用已经成为行业热点趋势，在交易欺诈识别、精准营销、黑产防范、消费信贷、信贷风险评估、供应链金融、股市行情预测、股价预测、智能投顾、骗保识别、风险定价等涉及银行、证券、保险、支付清算和互联网金融等多领域的具体业务中，得到广泛应用。对于大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。

毋庸置疑，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。

为确保金融大数据行业数据精准性以及内容的可参考价值，我们研究团队通过上市公司年报、厂家调研、经销商座谈、专家验证等多渠道开展数据采集工作，并对数据进行多维度分析，以求深度剖析行业各个领域，使从业者能够从多种维度、多个侧面综合了解金融大数据行业的发展态势，以及创新前沿热点，进而赋能金融大数据从业者抢跑转型赛道。

大数据金融行业分析

金融大数据基础设施：指为支撑金融大数据产生和运行所需的硬件设备(如服务器、存储设备等)、软件平台(如数据库管理系统、分布式计算框架等)和网络通信(如云计算服务、5G网络等)等。

金融大数据技术：指用于对金融大数据进行采集、清洗、整合、分析和挖掘等操作的技术方法和工具，如人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)、自然语言处理(NLP)、图像识别(CV)、区块链(BC)等。

金融大数据应用：指利用金融大数据技术为不同领域和场景提供具体功能和价值的应用产品和服务，如风险管理(RM)、信用评估(CA)、精准营销(PM)、智能投顾(RA)、反欺诈(AF)、智慧监管(SR)等。

金融大数据生态：指由各类参与者构成的协作与竞争关系网络，包括政府部门(如央行、银保监会等)、监管机构(如征信中心、支付清算机构等)、传统金融机构(如银行、证券公司等)、互联网金融平台(如支付宝、微信支付等)、科技企业(如百度、阿里巴巴等)、创新型企业(如同盾科技、趣链科技等)以及个人与企业客户等。

从城市分布来看，除了广东、北京、上海三个省市外，还有一些城市也拥有较多的金融大数据相关企业。其中深圳市最多，达到2998家，占比9.3%;其次是杭州市，达到1411家，占比4.4%;再次是成都市，达到1025家，占比3.2%。

从区域格局来看，中国金融大数据行业呈现出东部沿海地区领先、中西部地区追赶的态势。其中，北京、上海、深圳等城市是金融大数据行业的核心集聚地，拥有众多优秀的金融大数据企业和平台，以及完善的金融基础设施和政策环境。而贵州、重庆、四川等中西部省市则是金融大数据行业的新兴力量，借助大数据产业发展战略和政策支持，加快了金融大数据行业的布局和发展，

金融企业正在将大数据应用作为未来的重点，数据正在成为具有价值的资产，大数据思维和大数技术正在成为主流。大数据被誉为新时代的经济石油，是企业赢得未来市场的法宝。

传统的金融服务供应商在营运过程中耗费大量时间及资源，进行金融风险管理及客户管理。金融大数据分析的出现帮助解决了一些繁琐的复核以及分析的工作，有助于金融服务企业降低人工成本和运营成本，因此很多金融服务企业转向购买金融大数据分析解决方案，既可节省成本，也可让企业更专注于其主营业务，创造更大的价值。

从城市分布来看，除了广东、北京、上海三个省市外，还有一些城市也拥有较多的金融大数据相关企业。其中深圳市最多，达到2998家，占比9.3%;其次是杭州市，达到1411家，占比4.4%;再次是成都市，达到1025家，占比3.2%。

从城市发展水平来看，可以根据各城市的金融大数据相关企业数量和注册资本总额进行评估。截止2022年12月31日，在存续或在业状态的全国金融大数据相关企业注册资本总额约为2950亿元。其中上海市最高，达到420亿元，占比14.2%;其次是北京市，达到410亿元，占比13.9%;再次是深圳市，达到280亿元，占比9.5%。

大数据可以为金融企业提供获客服务，利用大数据连接和反馈的功能，我们知道潜在的客户是谁，客户的联系方式，客户的商业需要，另外我们可以知道客户的爱好和习惯，为客户订制需要的金融产品。

2022年中国金融大数据产业细分市场中，基础设施市场规模为240亿元，占比30%;技术市场规模为160亿元，占比20%;应用市场规模为400亿元，占比50%。

从细分市场增速来看，基础设施市场增速较低，主要受到硬件设备价格下降和云计算服务普及的影响;技术市场增速较高，主要受益于人工智能等新技术的快速发展和广泛应用;应用市场增速最高，主要得益于金融机构和客户对金融大数据服务和解决方案的强烈需求。

金融大数据行业市场机遇分析

随着信息科学技术的飞速发展，特别是云计算、大数据技术在电子商务、证券期货、互联网金融等领域的广泛应用，未来金融业的核心竞争力很大程度上依赖于从大数据中提取信息和知识的速度与能力，而这种速度和能力，取决于数据分析、挖掘和应用水平。

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。

金融大数据应用：指利用金融大数据技术为不同领域和场景提供具体功能和价值的应用产品和服务，如风险管理(RM)、信用评估(CA)、精准营销(PM)、智能投顾(RA)、反欺诈(AF)、智慧监管(SR)等。

加强顶层设计，出台一系列政策文件和规划方案，明确了金融大数据行业发展目标、路径、任务和措施。例如，《北京市促进“互联网+”深入发展三年行动计划(2018—2020年)》提出了加快推进“互联网+”普惠金融、“互联网+”智慧监管等重点任务;《北京市人民政府关于促进数字经济高质量发展若干政策措施》提出了支持数字经济领域重点项目建设、加快数字经济产业园区建设等政策措施。

加强基础建设，建立了一批国家级或地方级的金融大数据平台和中心，为金融机构和客户提供了高效便捷的服务。例如，《关于支持北京建设国家数字经济创新发展试验区若干意见》提出了支持北京建设国家级数字经济创新发展试验区;《北京市人民政府办公厅关于印发北京市推进“互联网+”普惠金融工作方案(2018—2020年)》提出了建设全国普惠金融大数据平台等。

除了金融行业本身与大数据的创新融合发展，大数据与实体经济、金融业务的多方跨领域融合和协同，为实体经济融合发展融资难、融资贵的提供了新的解决思路。比如金融机构利用农业大数据建立农民信用体系，提高对农业领域金融风险的把控能力，降低了农业领域金融服务的门槛和成本。比如建行黑龙江分行和哈尔滨工业大学联合启动的“全省农村金融创新服务工作”将农业大数据和金融科技相互融合渗透，为农民和农业经营主体提供了低成本、办理快的优质金融服务。

报告对中国金融大数据行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机会风险、发展策略与投资建议等进行了分析，并重点分析了我国金融大数据行业将面临的机遇与挑战。

想要了解更多金融大数据行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告《2023-2028年中国金融大数据行业竞争分析及发展前景预测报告》。