大數據金融行業市場研究 大數據金融行業未來發展方向

• 吳澳燕 2022年12月22日 來源：互聯網 中研報告 1262 82
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大數據金融是利用大數據技術突破、革新并發展傳統金融理論、金融技術和金融模式的一種全球性趨勢。這一趨勢既是現有技術進步的必然結果，又是未來金融發展的強勁動力。

大數據金融是利用大數據技術突破、革新并發展傳統金融理論、金融技術和金融模式的一種全球性趨勢。這一趨勢既是現有技術進步的必然結果，又是未來金融發展的強勁動力。

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

截至今年5月，累計建成并開通5G基站170萬個，成為全球首個基于獨立組網模式規模建設5G網絡的國家，5G基站占移動基站總數的比例達到16%。

全國遴選出604個大數據典型試點示范，新產品新模式不斷涌現，大數據產品和服務體系初步形成。北京、上海等地先后成立數據交易所，積極探索數據要素流通利用新業態。規模以上工業企業關鍵工序數控化率和數字化研發設計工具普及率分別達到55.5%、75.0%，大數據與制造、金融、醫療等領域融合不斷加深。2021年我國大數據產業規模達1.3萬億元，逐漸步入高質量發展階段。

大數據金融行業市場研究

在信息化數字化的背景下，全社會數據信息量呈現指數增長的趨勢。互聯網是時代發展的必然結果，大數據技術已經滲透至各行各業。大數據對于金融行業而言，可以精準獲取客戶信息、有效提升資本的利用效率。

從具體行業應用來看，互聯網、政府、金融和電信引領大數據融合產業發展，合計規模占比為77.6%。互聯網、金融和電信三個行業由于信息化水平高，研發力量雄厚，在業務數字化轉型方面處于領先地位;政府大數據成為近年來政府信息化建設的關鍵環節，與政府數據整合與開放共享、民生服務、社會治理、市場監管相關的應用需求持續火熱。此外，工業大數據和健康醫療大數據作為新興領域，數據量大、產業鏈延展性高，未來市場增長潛力大。

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。

大數據金融行業未來發展方向

金融服務平臺可以通過大數據來連結不同行業，形成完整的產業閉環，形成豐富多樣的金融產品，全方位滿足客戶的需求。例如近年來發展如火如荼的互聯網金融，通過大數據技術開發了 P2P、C2B 等商業模式。傳統金融機構應充分運用大數據的優勢，開設移動金融服務模式，讓服務方式升級。例如金融機構可以推出APP 應用軟件，對客戶提供更為多樣的金融服務。

在大數據技術背景下， 許多的傳統金融業務逐步向線上轉移。而且金融創新日新月異，使得監管的難度越來越大，傳統的監管體系也難以適用于新型金融業務。因此，對監管當局而言，構建以大數據為核心的監管體系勢在必行。首先，應建立金融機構的日常監管系統。根據金融機構每日反饋的運營數據，監管系統來判斷金融機構在經營過程中是否存在風險。另外，應建立金融風險預警系統。通過大數據搜集各種宏觀經濟指標，預警系統綜合預測經濟發展可能出現的風險，并給出相應的建議。

過去幾年，金融大數據帶來了重大的技術創新，為行業提供了便捷、個性化和安全的解決方案。目前，中國金融大數據典型的應用場景包括股票洞察、欺詐檢測和預防、風險分析與金融服務領域。

金融數據是大數據商業應用最早的數據源，早在1996年摩根大通銀行就聘請數學家丹尼爾利用遞歸決策樹統計方法，對抵押貸款用戶進行統計分析，幫助銀行找到可能提前還款或者未來不會還款的客戶。經過一年的運行，基于遞歸決策樹的抵押貸款管理為摩根大通銀行創造了近6億美元利潤。

根據賽迪數據，我國大數據產業在金融領域的應用占比約為9.4%。據測算，2017年，中國金融大數據產業規模達333.7億元，2020年約為600億元。

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