2021大數據金融行業(yè)前景及現狀發(fā)展分析

• 2021年9月26日 LiuMingYue來源：百度百科 中研網 645 37
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大數據金融行業(yè)前景現狀及未來大數據金融市場投資潛力如何?有市場觀點認為，大數據金融行業(yè)整體面臨升級換代、數字化轉型的需求，銀行科技投入持續(xù)增加。大數據金融件開發(fā)服務，隨著銀行數字化轉型程度的逐漸提升，相關大數據金融業(yè)務前景廣闊。

大數據金融行業(yè)前景現狀及未來大數據金融市場投資潛力如何?有市場觀點認為，大數據金融行業(yè)整體面臨升級換代、數字化轉型的需求，銀行科技投入持續(xù)增加。大數據金融件開發(fā)服務，隨著銀行數字化轉型程度的逐漸提升，相關大數據金融業(yè)務前景廣闊。大數據金融為企業(yè)客戶和個人提供了新的數據來源，完善了信貸模型，大數據金融為金融機構在信貸風險管理方面創(chuàng)造了更多機會。信用風險管理使用客戶洞察，像交易或公開信息。物聯網數據的實施極大地改善了信用抵押的管理。

2021大數據金融行業(yè)前景及現狀發(fā)展分析

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。

大數據金融分析可以控制并顯著減少欺詐行為。大數據可用于身份、信用卡或保險欺詐檢測(甚至預防)。有欺詐檢測引擎可以持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)并實時評估風險。大數據金融可疑操作會觸發(fā)額外的安全措施，例如另一個身份驗證步驟或限制訪問。就信用卡欺詐檢測而言，大數據金融引擎可以分析交易所需的位置、時間、資金金額等，大數據金融以識別可能的欺詐活動并防止損失。

我國大數據金融產業(yè)呈現蓬勃發(fā)展之勢，大數據金融產業(yè)規(guī)模達到8500億，預計2020年超過1萬億。其中，2019年數據層收入近1900億，軟件層收入達800億，硬件層達1900億，衍生層規(guī)模近3900億。全國有100多個大數據金融相關產業(yè)聯盟成立，對大數據的發(fā)展起到推動作用。

在大數據金融企業(yè)層面，大數據金融企業(yè)持續(xù)深化垂直領域的業(yè)務布局。國內大數據企業(yè)紛紛加快面向垂直領域的大數據業(yè)務拓展。其中，從事數據分析與數據服務的企業(yè)占比最多，達到23%。此外，大數據金融、大數據營銷、大數據醫(yī)療等領域也是企業(yè)主要的布局方向。國內大數據企業(yè)生態(tài)地圖不斷完善。

根據最新數據顯示，中國大數據金融相關企業(yè)共計5637家，包括已從事大數據金融業(yè)務的企業(yè)2621家，以及擁有相關專利、著作正在轉型中的企業(yè)3016家。大數據金融企業(yè)大多分布在沿海地區(qū)，以北京、廣東、上海最多。

在應用層面，政府數據開放工作加快推進。政府數據開放平臺數量和平臺開放數據的數量和質量均有大幅提升，政府數據開放平臺已經逐漸成為各個地方數字政府建設的標配。政府數據開放平臺數量達到82個，比2018年同期增加36個。開放數據集總量迅速增長，2019年達到62801個。

大數據金融在金融行業(yè)的應用范圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用 IBM 沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，并預測未來計算機推薦理財的市場將超過銀行專業(yè)理財師;摩根大通銀行利用決策樹技術，大數據金融降低了不良貸款率，轉化了提前還款客戶，一年為摩根大通銀行增加了 6 億美金的利潤。從投資結構上來看，銀行將會成為金融類企業(yè)中的重要部分，證券和保險分列第二和第三位。

大數據金融大部分是結構化數據，具有很強的金融屬性，大數據金融都存儲在傳統(tǒng)關系型數據庫和數據倉庫中，通過數據挖掘可分析出其中的一些具有商業(yè)價值的隱藏在交易數據之中的知識。

大數據金融報告有助于企業(yè)及投資者洞察中國行業(yè)市場供需行為，評估中國大數據金融行業(yè)投資價值，為相關大數據金融企業(yè)提供第三方的決策支持。大數據金融報告內容有助于大數據金融行業(yè)企業(yè)、投資者了解大數據金融市場供需情況，并可以為企業(yè)市場推廣計劃的制定提供第三方決策支持。大數據金融報告第一時間為客戶提供中國行業(yè)年度供求數據分析，大數據金融報告具有內容翔實、模型準確、大數據金融分析方法科學等特點。

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