2023年金融數據處理行業前景預測分析

• 方蔓桃 2023年6月29日 來源：百度 836 51
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在金融數據處理數據共享方面，堅持最小必要、專事專用原則，探索應用多方安全計算、聯邦學習等技術，在保障原始數據不出域前提下規范開展數據共享，實現數據可用不可見、數據不動價值動。金融數據處理保護方面，嚴格落實《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規，建

金融數據處理行業市場市場如何?互聯網的出現，改變了資訊流動的方式，推動新的公司范式的形式。而改變仍在繼續，特別是 ChatGPT 的橫空出世，為人們帶來更加深入的智能化互動體驗。

基于 GPT(生成型預訓練變化模型)，全能型 AI 對話機器人—— ChatGPT 盡管在回答問題時會出現錯誤，不過在與人聊天過程中表現出的邏輯能力令人咋舌。

金融數據處理行業現狀怎么樣?據中研研究院《2023-2028年中國金融數據處理行業競爭分析及發展前景預測報告》顯示

金融數據處理市場分析

在金融數據處理數據共享方面，堅持最小必要、專事專用原則，探索應用多方安全計算、聯邦學習等技術，在保障原始數據不出域前提下規范開展數據共享，實現數據可用不可見、數據不動價值動。金融數據處理保護方面，嚴格落實《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規，建立數據全生命周期安全保護機制，運用匿蹤查詢、去標記化等措施，嚴防數據誤用、濫用，金融數據處理切實保障金融數據和個人隱私安全。

金融數據處理行業需要由容量大、存取速度快的存儲器進行存儲。同時，由于金融企業面向全社會，因而會導致瞬間要求存取、查找的需求非常集中，特別是在網絡業務激增后，更會要求存儲器有較快的查找速度，以利于金融業務的開展。

央行在北京、江蘇、浙江、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、重慶、四川、貴州、甘肅、新疆等14個省(區、市)組織商業銀行、清算機構、非銀行支付等開展金融數據處理行業綜合應用試點，旨在探索運用人工智能、大數據、物聯網、金融數據處理隱私計算等新一代信息技術，在安全合規的前提下推進金融數據高效治理、安全共享，實現跨層級、跨機構、金融數據處理行業數據融合應用，提升金融核心競爭力和惠民利企能力。

截至2021年一季度末，商業銀行(不含外國銀行分行)核心一級資本充足率為10.63%，較去年年末下降0.09個百分點;一級資本充足率為11.91%，下降0.12個百分點;金融數據處理資本充足率為14.51%，下降0.19個百分點。金融數據處理平均資本充足率僅為13.98，較去年年末下降0.23個百分點，不但金融數據處理資充足率低于商業銀行均值，同期下降幅度也更大。

對金融業勞動力影響預測，證明了 AI 不再是大導演斯皮爾伯格作品《人工智能》中被輸入感情程序的機器男孩，而是從真真切切滲透到全業務鏈條。且如今，隨著通用大模型卷起滾滾浪潮，金融業對人工智能也有新的期許。

雙方在契合點上表現在，金融行業生產和處理大量數據，而人工智能大模型尤其是基于深度學習大模型，擅長處理這種數據密集的環境，這種能力對風險評估、欺詐檢測、市場預期等方面至關重要。

且金融數據通常包含復雜的模式，人工智能模型在處理復雜模式方面具有獨特優勢，更好應對數據中的高噪音、高維度和非線性等特征，從而幫助金融機構識別市場趨勢，做出更精準決策。此外，大型人工智能模型能夠在短時間內高效地處理和分析大規模的金融數據，使金融機構能夠迅速應對市場變化，識別異常情況。

根據統計，在各個產業中，大數據技術的投入比例分別為28.9%,19.9%和17.5%。在各產業中，大數據在金融業的投入排在了第三位，表明了大數據技術在金融業的應用前景十分廣闊。通過深入研究發現，在金融銀行中，大數據技術的投資比例達到了41.10%，在金融證券中，大數據技術的投資比例達到了35.10%，在金融保險中，大數據技術的投資比例達到了23.80%，從其投資結構來看，大數據技術在金融領域中的運用，很有可能是其中最主要的一環。

目前既無財政支持、又上市“無門”的情況下，民間借貸或許可以成為中小企業有益的補充，但由于民間借貸是游離于金融監管之外的，不能有效抵御風險，被我國嚴令禁止，故也未能充分發揮作用。因此，中小企業的外源籌資基本上以銀行信貸為主，比例高達65.7%。

從銀行貸款資產配置角度分析，城商行開展零售業務主要集中在個人房貸、銀行貸款消費貸和經營性貸款三方面，不同銀行各有側重。以北京銀行為例，2018年北京銀行個貸資產中，房貸和經營性貸款占比較高，分別為67.16%和27.34%;上海銀行銀行貸款則是消費貸和房貸占比較高，分別為56.94%和26.37%;寧波銀行消費貸以占比83.88%的絕對銀行貸款優勢位居第一，其次是經營性貸款，占比為15.21%。

一是數字化轉型戰略不清晰。對市場需求、客群定位與業務特色把握不準，對用數據驅動業務、促進創新轉型尚未形成共識，缺乏變革的勇氣與動力。有些機構仍然沿用過去的思維和邏輯，局限于改造某個局部業務流程和產品線，缺乏戰略層面的設計與理念轉變，在資源分配、考核機制、人才培養等方面還不適應數字化轉型的需要。

二是數據質量有待進一步提高。一些機構內部仍存在數據孤島，業務部門和條線的數據分割，難以充分挖掘數據價值。外部多源數據碎片化，缺乏"數據工廠"加工能力。導致數據量很大但應用不理想，出現內部數據不夠用、外部數據不好用、海量數據不會用的困境。

三是基礎技術支撐不夠。一些基礎軟硬件還存在一定差距，數據模型、數據布局、數據服務以及數據資產運營的數據架構不完善。金融機構傳統業務運營大多是基于集中式架構開發的，雖有利于穩定、安全運行，但也存在擴展慢、彈性差等問題，難以適應日益復雜、頻繁多變的業務場景和敏捷靈活、快速響應服務的需求。

四是數據管理能力有待增強。在數據采集、存儲、加工、挖掘和使用各環節，仍存在數據泄露、數據壟斷、隱私侵權和不當使用等隱患，數據安全防控和消費者合法權益保護不足，安全管理機制不健全。在大力發展普惠金融，提高信用貸款和首貸戶比重的背景下，金融機構的智能風控技術難度增大。隨著金融機構與科技公司的合作越來越普遍，科學界定金融與科技的邊界，規范金融機構的技術外包，面臨新的挑戰。金融數據的產權歸屬、估值定價、交易流通和共享融合等規則和標準還需要在不斷實踐探索中加以確立和完善。

人工智能大模型能夠協助金融機構提升客戶服務質量。通過分析海量客戶數據，這些模型可以個性化服務、預測客戶需求，并提供量身定制的建議。不僅如此，人工智能通用大模型還可以提高風險評估的效率和準確性。大模型的能力包括深度學習和自然語言處理等技術，這使其能夠處理和理解大規模的信息，為金融行業帶來更高效和精確的風險管理，從而使金融機構能夠做出更明智的貸款決策。

且人工智能大模型可極大地增強欺詐檢測能力，其可以分析和理解大量的結構化和非結構化數據，因此能夠識別出隱藏在龐大數據集中的欺詐行為和異常模式，并持續改進欺詐檢測的準確性和效率，從而使得金融機構、電商平臺等能夠及時發現欺詐行為，減少金融損失并保護用戶的利益。

金融數據處理有利于國家金融貨幣政策與扶持措施能夠真正落實到實體產業，有效防止過渡金融化問題。近幾年來，在銀行供應鏈金融放慢腳步的同時，一些大的核心企業，他們憑借自身實力和銀行給予的大額授信，抓住市場機遇，以融物與融資相結合的方式，發展供應鏈金融，取得很好的業績。雖然他們沒有供應鏈金融服務公司之名，并有資金二道販子之嫌，但他們做的是實實在在的供應鏈金融。專業化的供應鏈金融服務公司正在他們之中孕育成雛形。

金融數據處理行業市場前景分析

金融行業，北京市發布的《北京市促進通用人工智能創新發展的若干措施(2023-2025 年)(征求意見稿)》中明確，支持金融科技企業對金融場景中信息負載高，信息更新快，金融從業者難以快速全面的獲取準確信息的問題，探索面向金融文本深度理解和分析的人工智能技術應用。

且在聚焦智能風控、智能投顧、智能客服等環節基礎上，推動實現金融專業長文本的精準解析和模型知識的更新，突破復雜決策邏輯與模型信息處理能力間的融合技術，實現從復雜金融信息處理到投資決策建議的轉化，支撐金融領域的投資輔助決策。

對于此，馬上消費人工智能研究院相關負責人提到，如果把通用大模型看作一匹資質超群的野馬，打造專注于金融垂直領域和細分場景的大模型應用就相當于對野馬的馴化。

而奇富 GPT 背后依托的是奇富科技多年積累的大量金融業務數據，無論是 5000w+ 的征信報告及解讀、月均 350w+ 的用戶的深度對話，還是依托于涵蓋 900 多個行業、擁有 3000+ 屬性的 1600w+ 企業的企業金融行為網絡及其衍生出的知識圖譜和行業知識，都是奇富 GPT 可以更懂金融、更懂用戶、更好支撐信貸領域各類金融業務的基礎。

如果金融數據處理企業想抓住機遇，并在合適的時間和地點發揮最佳作用，那么我們推薦您閱讀我們的報告《2023-2028年金融數據處理行業市場研究報告》。我們的報告包含大量的數據、深入分析、專業方法和價值洞察，可以幫助您更好地了解行業的趨勢、風險和機遇。在未來的金融數據處理競爭中擁有正確的洞察力，就有可能在適當的時間和地點獲得領先優勢。

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