大數據行業調研 金融大數據行業現狀及發展前景分析2023

• 方蔓桃 2023年6月28日 來源：百度 1205 78
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大數據在金融業的應用價值在于提升決策效率、強化數據資產管理能力、促進業務創新升級、增強風險防控能力等,數據驅動業務創新和發展已成為常態。陳樂指出,“當金融機構累積越來越多的業務數據后,大數據的應用則可幫助金融機構進一步發掘數據價值,已成為他們開展業務創新

金融大數據行業市場到底多大?“在當今數字化、信息化等智能時代背景下,金融產品投資行業更應該緊跟時代、積極求變,唯有科技創新才是實現企業乃至各個行業不斷發展的不竭源泉。”陳樂懇切表示道。

大數據在金融業的應用價值在于提升決策效率、強化數據資產管理能力、促進業務創新升級、增強風險防控能力等,數據驅動業務創新和發展已成為常態。陳樂指出,“當金融機構累積越來越多的業務數據后,大數據的應用則可幫助金融機構進一步發掘數據價值,已成為他們開展業務創新、產品優化、決策支持,以及風險控制等的重要手段。利用數據分析技術來挖掘有價值的交易數據和外部數據,可以實現以客戶為中心的精準資產配置,有限資源的合理配置和科學治理,利潤最大化目標下的風險管控等。

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。

據中研產業研究院《2022-2027年中國金融大數據行業市場全景調研與發展前景預測報告》分析：

金融大數據行業市場深度分析

大數據在用戶體驗上的應用已經發展一段時間，未來金融行業在用戶體驗上的投入將會逐步增加，市場投入將會在十億左右。

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。

金融大數據是通過大數據技術搜集客戶交易信息、網絡社區交流行為、資金流走向等數據，大數據金融了解客戶的消費習慣，從而針對不同的客戶投放不同的營銷和廣告或分析客戶的信用狀況。由于大數據金融數據是根據客戶自身行為而搜集。大數據金融客觀真實，因此，大數據金融針對客戶制定的營銷方案和偏好推薦也能做到精準化。大數據金融匹配度較高。

從世界范圍來看，大數據的概念大約誕生于2010年，被數據資產眾多的金融行業接納后形成了大數據風控的概念，并很快在信貸領域得到了落地應用。電子商務公司開始提供網絡信貸產品，數家互聯網銀行相繼成立，以馬上消費為代表的消費金融公司陸續成立并向市場提供了一系列以大數據風控為基礎的產品服務。至此，我國大數據風控市場基本確立。

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。

受新冠疫情影響，2020年金融機構的業務發展步伐放緩，大數據分析服務的整體需求下降。2021年，債券市場規模穩定增長，國債收益率整體震蕩下行;債券市場高水平對外開放穩步推進,投資者結構進一步多元化;貨幣市場交易量持續增加，銀行間衍生品市場成交量保持增長;股票市場主要股指上漲，兩市成交金額增長明顯。2021年末，上證指數收于3639.8點，較2020年末上漲166.7點，漲幅為4.8%;深證成指收于14857.4點，較2020年末上漲386.7點，漲幅為2.7%。兩市全年成交額258.0萬億元，同比增長24.7%。2022年，金融業的數據智能化加快步伐。

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。

我國的金融行業正處于應用大數據的初級階段，國內的金融機構經過多年發展與積累，擁有超過百TB的海量數據，而且非結構化的數據量也在不斷增長。金融機構在大數據應用方面具有天然優勢：首先，金融企業在平時的業務開展中積累了大量高價值的數據，例如客戶的身份、資金收付交易、資產負債情況等，這些數據經過專業技術挖掘和分析之后，將產生巨大的商業價值;其次，金融機構相比之下有較為充足的預算，可以吸引到了解大數據技術的高端人才，也有能力采用大數據的最新技術。

但是，在許多具體金融業務層面，我國還是存在管的過嚴、管的過寬、管的過細的問題，甚至管了很多不該管的事情。這種情況極大地阻礙了金融市場化改革的進程，制約了金融機構的自主發展，削弱了金融市場化配置社會資源的能力。

金融大數據行業發展前景

對于現階段的金融機構來講,大數據以及人工智能的應用顯得越來越重要。一方面,它們能夠幫助平臺實現科學嚴謹的風險把控,另一方面還能有效地提升用戶體驗,提高金融服務效率,降低金融服務成本。隨著金融大數據及AI人工智能的應用發展,應用這兩個技術的能力已經成為金融企業的核心競爭力。關于大數據在金融行業中的其他運用,陳樂稱,“金融最重要的是去挖掘客戶數據,大數據目前在客戶信息分析、反欺詐、客戶營銷、智能投資操作等應用場景,都可以更好地與人工智能結合。此外,預測是大數據的核心,在金融業也是同樣成立的。比如流失客戶的預測,金融業可以根據客戶歷史交易行為和流失情況來建模,從而預測客戶流失的概率。”

目前金融業大數據應用依然不成熟,有很多障礙需要突破,比如:金融企業的數據孤島效應,金融企業間數據的共享嚴重不足;大數據人才依然相對缺乏;外部數據的整合使用依然障礙很多等等,陳樂作為深耕金融行業多年的金融專家,將會繼續參與更多金融領域的課題和技術研究,為促進人工智能、大數據、區塊鏈技術在金融科技領域的應用助力。

未來，在金融業數字化轉型過程中，不僅要依賴大量應用場景來形成數據規模化效應，企業更需深入理解客戶和市場，以數據洞察來驅動企業的行動，從而更好地獲取、服務以及留存客戶，實現業務增長。智能金融與隱私計算的結合尤其引人矚目，服務金融機構的隱私計算公司大量涌現，金融業在數據安全方面再上一個臺階。

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《2022-2027年中國金融大數據行業市場全景調研與發展前景預測報告》。報告對國際、國內金融大數據行業市場發展狀況、關聯行業發展狀況、行業競爭狀況、優勢企業發展狀況、消費現狀以及行業營銷進行了深入的分析，在總結中國金融大數據行業發展歷程的基礎上，結合新時期的各方面因素，對中國金融大數據行業的發展趨勢給予了細致和審慎的預測論證。本報告是金融大數據行業生產、經營、科研企業及相關研究單位極具參考價值的專業報告。

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