大數據金融行業發展現狀及趨勢分析2023

• 劉明月 2023年8月29日 來源：中研研究院 676 39
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大數據金融行業應用來看，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%?；ヂ摼W、金融和電信三個行業由于信息化水平高，研發力量雄厚

工業和信息化部發布《“十四五”大數據產業發展規劃》(以下簡稱《規劃》)。《規劃》明確，到2025年，大數據產業測算規模突破3萬億元，年均復合增長率保持在25%左右，創新力強、附加值高、自主可控的現代化大數據產業體系基本形成。

今年累計建成并開通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%。

大數據金融行業應用來看，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%?；ヂ摼W、金融和電信三個行業由于信息化水平高，研發力量雄厚，大數據金融在業務數字化轉型方面處于領先地位;大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理(MPP)數據庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式數據庫，云計算平臺，互聯網，和可擴展的存儲系統。

據中研研究院《2021-2026年中國大數據金融行業市場研究及未來發展趨勢報告》顯示

大數據金融行業發展現狀及趨勢分析2023

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。

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。

大數據金融市場調研報告顯示，大數據金融超過210個多層次的大數據平臺及應用目前已經形成了數據治理體系、數據運營體系等5大體系共56個產品和解決方案，大數據金融可滿足銀行的不同場景及應用。

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。

大數據金融是以云計算為技術基礎.云計算是一種超大規模的分布式計算技術.通過預先設定的程序.大數據金融云計算可以搜尋、計算、分析客戶的各類數據.并不需要人工參與。

因此.大數據金融云計算技術降低了搜集數據、分析數據的成本，不僅整合碎片化的需求和供給，而且也使大數據金融交易成本大大降低，實現跨區域信息流動和交流，客戶群體也隨之增長。

大數據行業企業非結構化數據的分析和利用仍有待提高。72.5%的受訪企業表示目前仍是基于結構化數據為基礎的數據庫進行大數據分析。

僅有29.1%和12.6%的企業對圖像/視頻、語音/音頻等非結構化數據進行了分析。隨著大數據技術和處理能力的提升，未來大數據企業對非結構化數據的利用率將有望進一步得到提升。

近六成企業已成立大數據行業分析相關部門。調查發現，59.2%的受訪大數據企業已經成立了數據分析相關部門;同時，27.3%的大數據行業企業正在計劃成立數據部門，絕大部分企業均已意識到數據分析對企業發展的重要性。

未來5年，大數據市場依舊保持穩定增長，一方面是政策的支持，另一方面得益于人工智能、5G、區塊鏈、邊緣計算的發展，未來多方技術融合必將成為趨勢，隨之帶來的是大數據金融增長呈井噴態勢。

大數據金融報告還對全球的行業發展態勢作了詳細分析，并對行業進行了趨向研判，是經營企業，服務、投資機構等單位準確了解目前行業發展動態，把握大數據金融企業定位和發展方向不可多得的精品，對中國及各子行業的發展狀況、上下游行業發展狀況、競爭替代產品、發展趨勢、新產品與技術等進行了分析，并重點分析了中國大數據金融行業發展狀況和特點，以及中國大數據金融行業將面臨的挑戰、企業的發展策略等。

大數據金融行業報告更有效率地鞏固或者拓展相應的戰略性目標市場，牢牢把握大數據金融行業競爭的主動權。形成企業良好的可持續發展優勢;請點擊中研研究院出版的《2021-2026年中國大數據金融行業市場研究及未來發展趨勢報告》。

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