2018中国金融行业大数据研究报告
中国互联网金融行业运行报告分析
中国互联网金融行业运行报告分析一、互联网金融发展历程分析互联网金融是以云计算、大数据、移动支付、搜索引擎等为代表的互联网高新技术与传统金融业态的有机结合，是基于互联网实现资源配置与优化的全新金融发展模式与金融创新，也是既不同于商业银行间接融资，也不同于资本市场直接融资模式的第三种金融融资模式。
其业务模式主要包括第三方支付、P2P网络信贷、众筹融资、大数据金融、信息化金融机构、互联网金融门户、互联网货币等；其业务格局则多具跨业经营特征；而其参与主体则涵盖了电商机构、基金和投资公司、资本市场经纪人机构和商业银行等部门。
二、互联网金融行业的发展环境分析1、政策环境2013年以来，不少有利于互联网金融发展的政策相继出台。
2013年6月19日，国务院推出措施，推动民营资本进入金融业，鼓励金融创新。
2019年12月27日中国人民银行发布《中国人民银行金融消费者权益保护实施办法（征求意见稿）》指出金融机构向金融消费者催收债务，不得采取违反法律法规、违背社会公德、损害社会公共利益的方式，不得损害金融消费者或者第三人的合法权益。
同时，地方政府为互联网金融提供了较好的政策环境。
温州大力建设金融改革市场，投资建设信息对称平台，引入专业化的投融资金融机构和关联服务机构，实现融资需求“一站式”服务，成立民间借贷登记服务中心对民间借贷交易信息进行登记备案，设立互联网金融行业的准入门槛，建立健全民间融资监测体系；江浙等地在互联网金融企业注册登记环节采取开放态度，允许在企业名称及经营范围中使用“金融信息撮合”等相关字样；北京市石景山区建立互联网金融产业基地；北京市海淀区揭牌互联网金融大厦和互联网金融产业园。
2、征信环境我国征信业起步于20世纪80年代，已初步形成一个覆盖面较广、结构基本齐备、以公共征信为主导的多层次征信体系。
央行最新数据显示，截至2019年底，央行征信系统收录10.2亿自然人、2834.1万户企业和其他组织的信息，规模已位居世界前列。
2018-2024年中 国地方AMC行业深度调研报告
2018-2024年中国地方AMC行业深度调研报告近年来，随着中国经济的快速发展和金融市场的不断深化，地方资产管理公司（AMC）作为金融领域的重要参与者，发挥着日益重要的作用。
本报告旨在对 2018 2024 年中国地方 AMC 行业进行深度调研和分析，以揭示其发展趋势、面临的挑战以及未来的机遇。
一、行业发展背景在经济转型升级和金融风险防范的大背景下，不良资产规模持续增长，为地方 AMC 提供了广阔的市场空间。
同时，政策的支持和监管的规范也为行业的发展创造了有利条件。
二、行业现状1、数量与规模截至 2024 年，地方 AMC 数量不断增加，分布在全国各地。
其资产规模也呈现出逐年上升的趋势，但不同地区的发展水平存在差异。
2、业务模式地方 AMC 的业务模式主要包括不良资产收购与处置、债务重组、资产证券化等。
其中，不良资产收购与处置仍然是核心业务，但在业务创新方面也取得了一定的进展。
3、竞争格局行业竞争日益激烈，大型地方 AMC 凭借资金、资源和专业优势占据较大市场份额，而一些小型地方 AMC 则通过特色化经营寻求发展空间。
三、行业发展驱动因素1、经济结构调整传统产业的转型升级和新兴产业的发展，导致部分企业出现经营困难，产生了大量不良资产，推动了地方 AMC 的业务需求。
2、政策支持政府出台一系列政策，鼓励地方 AMC 参与不良资产处置，为行业发展提供了政策保障。
3、金融科技应用借助大数据、人工智能等金融科技手段，地方 AMC 提高了不良资产处置的效率和精准度。
四、面临的挑战1、资金压力不良资产收购需要大量资金，而资金来源渠道相对有限，资金成本较高，给地方 AMC 带来了一定的压力。
2、人才短缺行业对具备金融、法律、财务等综合知识和实践经验的专业人才需求较大，但目前人才供应不足。
3、市场风险不良资产处置过程中，市场价格波动、法律纠纷等风险因素增加了业务的不确定性。
五、未来发展趋势1、多元化业务拓展除了传统业务，地方 AMC 将积极拓展非金融不良资产、困境企业重组等多元化业务领域。
2018互联网消费金融研究报告
2018互联网消费金融研究报告随着互联网技术的飞速发展和普及，互联网消费金融已经成为金融领域的一个重要组成部分。
在 2018 年，这一领域更是呈现出了诸多新的特点和趋势。
一、互联网消费金融的发展背景在消费升级的大背景下，人们对于消费的需求日益多样化和个性化。
传统的消费金融服务已经难以满足消费者的需求，互联网消费金融应运而生。
互联网技术的发展为消费金融提供了更广阔的发展空间和更高效的服务手段。
二、2018 年互联网消费金融的市场规模2018 年，互联网消费金融市场规模持续扩大。
据相关数据显示，全年的交易规模达到了_____亿元，较上一年度有了显著的增长。
这一增长得益于消费者对于便捷消费信贷的需求增加，以及互联网金融平台的不断创新和拓展。
三、主要的互联网消费金融产品1、电商平台消费信贷以淘宝、京东等大型电商平台为例，它们推出了自己的消费信贷产品，如花呗、白条等。
这些产品基于用户在平台上的消费行为和信用记录，为用户提供一定额度的信用消费。
2、分期购物平台专门的分期购物平台如趣分期、分期乐等，为消费者提供各类商品的分期购买服务，涵盖了数码产品、家电、服装等多个领域。
3、网络现金贷一些互联网金融平台提供的短期、小额现金贷款服务，满足了部分消费者的紧急资金需求。
四、互联网消费金融的用户群体特征1、年龄分布主要集中在 80 后、90 后年轻群体，他们对于新事物的接受度高，消费观念较为超前，更愿意通过信贷方式提前满足消费需求。
2、地域分布一二线城市的用户占比较高，但随着互联网的普及和消费观念的转变，三四线城市及农村地区的用户数量也在逐渐增加。
3、职业分布以白领、学生、自由职业者等为主，他们的收入相对稳定或有一定的消费需求，但可能暂时缺乏足够的资金。
五、互联网消费金融的风险与挑战1、信用风险由于部分平台的信用评估体系不够完善，存在用户信用信息不准确、不全面的情况，导致信用风险增加。
2、监管风险互联网消费金融行业发展迅速，相关监管政策尚在不断完善中，部分平台可能存在违规经营的风险。
大数据金融实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
金融行业作为国家经济的重要组成部分，也面临着前所未有的机遇和挑战。
大数据技术在金融领域的应用，为金融机构提供了更加精准的风险评估、投资决策和客户服务。
本实验旨在通过实际操作，让学生深入了解大数据在金融领域的应用，提高数据分析能力和金融业务理解。
二、实验目的1. 熟悉大数据金融的基本概念和原理。
2. 掌握大数据金融数据处理和分析的方法。
3. 培养学生运用大数据技术解决实际金融问题的能力。
4. 提高学生对金融市场的洞察力和风险防范意识。
三、实验内容1. 数据采集实验数据来源于某金融机构提供的客户交易数据，包括客户基本信息、交易记录、信用评分等。
2. 数据预处理（1）数据清洗：去除重复数据、缺失值填充、异常值处理等。
（2）数据转换：将不同类型的数据转换为统一格式，如将日期字符串转换为日期类型。
（3）数据集成：将不同来源的数据进行整合，形成完整的数据集。
3. 数据分析（1）客户画像分析：通过对客户的基本信息、交易记录和信用评分进行分析，构建客户画像。
（2）风险分析：运用机器学习算法对客户信用风险进行预测，为金融机构提供风险预警。
（3）投资组合优化：根据客户画像和风险分析结果，为不同风险偏好的客户提供个性化的投资组合。
4. 实验工具（1）数据采集：Python、Java等编程语言。
（2）数据预处理：Pandas、NumPy等数据分析库。
（3）数据分析：Spark、Hadoop等大数据处理框架。
（4）机器学习：Scikit-learn、TensorFlow等机器学习库。
四、实验步骤1. 数据采集：使用Python等编程语言从金融机构获取数据。
2. 数据预处理：运用Pandas、NumPy等库进行数据清洗、转换和集成。
3. 数据分析：a. 客户画像分析：运用Spark、Hadoop等大数据处理框架进行数据挖掘，提取客户特征。
b. 风险分析：使用Scikit-learn、TensorFlow等机器学习库建立信用风险评估模型。
中国金融业正面临五大转变
中国金融业正面临五大转变长久贷最新网贷行业资讯：过去十年，中国金融业经历了一个快速增长的阶段。
从增加值占比来看，金融业增加值占GDP的比重从2007年的5.62%快速提高到2017年的7.95%。
其中，最高峰值在2015年，这一比重曾高达8.40%，显著高于欧美成熟市场国家。
英国和美国这一比重分别为8%和7%左右，日本和欧洲甚至低于5%。
同期我国工业增加值占比则快速下滑，从2007年的41.33%不断下滑至2017年的33.85%。
2018年，中国金融行业的经营环境正面临五大根本转折性的变化，其中有些变化是周期性的，有些变化是根本性的，但都将深刻影响金融行业的发展格局。
变化一：从全球量化宽松到货币收紧1、海外经济逐步复苏开启全球缩表进2008年金融危机后，为防止金融风险向实体经济持续蔓延，以美国、欧洲、日本为代表的成熟经济体相继推出量化宽松政策，借助超发货币、降低资金利率来刺激经济，维持全球经济体系的相对稳定。
2008年以来美国实行三轮量化宽松政策，美联储资产负债表规模从危机前不足1万亿美元扩张至近4.5万亿美元的规模，欧盟也实施了超万亿欧元的量化宽松政策。
2015年开始美国经济逐步走向复苏，2015年12月美联储实施危机后首次加息，截至2017年第四季度，美国GDP环比增速增长至2.6%，欧元区GDP同比增长至2.7%，世界经济回暖上行，有望进入新的增长周期。
在此背景下，美国自2015年以来已累计加息4次、共计100个基点，英国自2017年11月开始加息，发达国家货币政策开始从货币泛滥向货币收紧转向。
2、全球缩表环境下中国货币供应边际收紧2016年底中央经济工作会议上首次提出“要适应货币供应方式新变化，调节好货币闸门”，“防止货币供应过于宽松而产生的杠杆效应和放大资产泡沫”。
2017年5月，广义货币M2的同比增速终于结束了一直维持在两位数的高速增长水平，标志着货币政策已经转向。
第五次全国金融工作会议明确“要推动经济去杠杆，坚定执行稳健的货币政策，处理好稳增长、调结构、控总量的关系”。
人工智能在金融行业的应用分析
2015.12
2016.12
2017.12
2018.6
不良贷款余额（亿元）
来源：中国银监会网站。
不良贷款率（%）
5
概 述
人工智能+金融行业相关技术梳理
人工智能与大数据等技术相互融合，共同推动金融行业发展
在人工智能+金融行业中，人工智能与大数据、云计算以及区块链技术并不是相互割裂的，更多的表现为相互依存的关系。 大数据可以为人工智能技术在机器学习训练、算法优化等方面提供丰富的养料；云计算为大数据提供超强的运算和存储能 力，显著降低运营成本；区块链解决了大数据、云计算、人工智能技术存在的信息被泄露、篡改的安全性问题，使得金融交 易具有更高的安全性。人工智能技术作为金融行业未来发展的核心驱动力，与其他相关技术一道共同促进金融行业转型升 级。
中国人工智能+金融行业投融资企业类型分布
智能支付 智能理赔 5.9% 智能营销 11.9% 智能风控 智能投研 12.9% 智能投顾 智能客服 5.9% 25.7% 3.0%
2018年前三季度中国人工智能+金融行业 亿元以上融资事件
时间
2018.8 2018.7 2018.7 2018.6 2018.6 2018.6 2018.4 2018.4 2018.4 2018.3 2018.2
2011-2018这八年间，我国商业银行的不良贷款余额从4,279亿元上升到19,571亿元，其中2018年6月的不良贷款余额较 2011年12月上涨了357%；不良贷款率从1%上升到1.86%，整体呈现上升趋势。从近年的走势来看，传统金融机构由于存 在对系统和流程建设的重视程度不够，及时监测违约风险的能力不足，系统性的风险预警机制尚未建立等原因，导致在风险 管理方面存在诸多问题。同时在央行宏观审慎评估体系（MPA）实施以及监管日益趋严的环境下，金融机构需要改变以往 的管理思路，通过运用人工智能等新科技手段不断增强自身的主动式风险管控能力以便应对未来的挑战。
2018年中国数字经济运行现状及面临的挑战分析,数字经济应用领域不断延伸「图」
2018年中国数字经济运⾏现状及⾯临的挑战分析,数字经济应⽤领域不断延伸「图」2018年中国数字经济运⾏现状及⾯临的挑战分析，数字经济应⽤领域不断延伸「图」⼀、数字经济的定义20世纪40年代以来，电⼦计算机的发明与通讯设备、信息⽹络等的快速普及，引发了科技与社会经济的剧烈变⾰，被称之为“数字化⾰命”，也被称为第三次⼯业⾰命或第三次科技⾰命。
相应地，社会经济发展形态也发⽣了巨⼤变化，继农业经济、⼯业经济后，⼀种以现代信息通信技术为依托、以⽹络尤其是互联⽹为载体，通过信息⽹络实现资源⽣产、分配、交换和消费的新型经济——数字经济，开始成为全球关注的焦点。
现阶段数字经济尚未形成统⼀的定义，但⼀般沿⽤G20杭州峰会的表述。
根据G20杭州峰会的表述，数字经济是指以使⽤数字化的知识和信息作为关键⽣产要素、以现代信息⽹络作为重要载体、以信息通信技术的有效使⽤作为效率提升和经济结构优化的重要推动⼒的⼀系列经济活动。
在云计算、物联⽹、⼈⼯智能等新⼀代信息技术的驱动下，数字经济的外延不断拓展，由狭义的数字产业化转向⼴义的产业数字化，涉⾜的⾏业由传统的基础电信、电⼦信息制造、软件服务、互联⽹等信息产业渗透⾄其他⾮信息⾏业，在智能制造、现代农业、“互联⽹+”等⽅⾯均发挥着重要作⽤。
⼆、数字经济发展现状在数字化浪潮的席卷下，各国纷纷开启数字化⾰命，争夺数字经济这⼀未来产业⾼地。
截⾄2015年，34个OECD（经合组织）成员国中有27个制订了数字经济相关的国家战略。
美国相继发布《联邦云计算战略》《⼤数据研究和发展倡议》等⽂件，加快部署云计算、⼤数据、⼈⼯智能等全球⽹络信息技术的前端领域。
欧盟也于2015年推出数字化单⼀市场战略，⼒图解决欧洲电信市场碎⽚化及投资不⾜的问题，在同⼀市场为企业和服务制定公平竞争环境。
2015年英国政府出台《数字经济战略（2015-2018）》，2017年发布《英国数字化战略》，⼒争让英国成为全球领先的数字化经济体。
技术调查大数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。
本报告旨在通过对当前大数据分析技术的调查，分析大数据分析在各个领域的应用现状、发展趋势及面临的挑战，为我国大数据分析技术的发展提供参考。
二、大数据分析技术概述1. 大数据分析定义大数据分析是指对海量数据进行分析、挖掘，以发现数据背后的规律、趋势和关联性，从而为决策提供支持的过程。
大数据分析技术包括数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘、数据分析等多个环节。
2. 大数据分析技术分类（1）数据采集技术：包括爬虫技术、API接口、传感器数据等。
（2）数据存储技术：如Hadoop、Spark、Flink等分布式存储系统。
（3）数据处理技术：包括数据清洗、数据集成、数据转换等。
（4）数据挖掘技术：如关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。
（5）数据分析技术：包括统计分析、可视化分析、预测分析等。
三、大数据分析在各领域的应用1. 金融领域大数据分析在金融领域的应用主要体现在风险控制、精准营销、客户关系管理等方面。
通过对海量交易数据、客户行为数据等进行分析，金融机构可以更好地了解客户需求，降低风险，提高盈利能力。
2. 医疗领域大数据分析在医疗领域的应用主要包括疾病预测、药物研发、患者管理等方面。
通过对患者病历、基因数据、医疗设备数据等进行分析，有助于提高医疗诊断的准确性，缩短研发周期，降低医疗成本。
3. 零售领域大数据分析在零售领域的应用主要包括库存管理、精准营销、供应链优化等方面。
通过对销售数据、客户行为数据等进行分析，零售企业可以更好地把握市场动态，提高库存周转率，提升客户满意度。
4. 交通领域大数据分析在交通领域的应用主要包括交通流量预测、交通信号控制、公共交通优化等方面。
通过对交通数据、气象数据、地理信息数据等进行分析，有助于提高交通效率，降低交通事故发生率。
5. 教育领域大数据分析在教育领域的应用主要包括学生学习行为分析、课程推荐、教学质量评估等方面。
2018-2019年大数据行业分析报告
大数据行业分析报告（2018-2019）目录一、大数据概述 (1)1、大数据简介 (1)2、大数据特征 (1)3、大数据的技术 (2)4、大数据的应用 (2)5、大数据处理方法 (2)二、大数据发展现状与趋势分析 (4)1、国外现状 (4)2、国内现状 (5)3、发展趋势分析 (6)三、重点应用领域及行业企业分析 (8)1、重点应用领域 (9)2、重点企业 (14)3、国内运营商分析 (19)四、存在问题及对策分析 (20)1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (20)2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20)3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20)4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20)5、大数据时代的到来挑战人才资源 (21)五、大数据方面的相关政策和法规 (21)1、数据生产的相关政策和法规 (21)2、数据共享的相关政策与法规 (22)3、隐私保护的相关政策和法规 (22)一、大数据概述1、大数据简介随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。
大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。
这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。
2、大数据特征大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。
大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面：首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。
其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
再次，是数据处理速度（velocity）快，在数据体量庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。
消费金融行业研究报告
伍典2019.12金融科技助力消费金融大放异彩36Kr-消费金融行业研究报告2019.1236Kr-消费金融行业研究报告•我国消费金融市场规模快速增长，行业前景广阔，竞争格局较为分散，不同细分领域各有所长•2018年我国消费金融市场规模约8.45万亿元，预计2020年将达12万亿元，渗透率将达25.1%，与美国40%渗透率相比，发展前景广阔。
目前从整体来看，市场竞争格局较为分散，尚未形成垄断局面。
在传统银行、持牌消费金融、互联网消费金融领域均有领先的优势企业出现，各具特色，各有所长。
•资金需求方、资金供给方、消费金融服务商、消费供给方、消费金融基础设施共同构成消费金融产业链•在消费金融产业链中，上游为资金需求方和资金供给方，中游为消费金融服务商，下游为消费供给方。
此外还有对产业发展起到监管与支持作用的消费金融基础设施，包括银保监会等监管机构，第三方支付机构与征信机构，大数据、云计算及金融科技公司等。
•金融科技用以解决消费金融领域借贷流程中的诸多痛点问题，智能风控将成为消费金融发展的关键•大数据分析、人工智能、物联网和区块链等金融科技的应用正在颠覆金融行业价值链。
目前较为成熟的是大数据分析和人工智能，用以解决消费金融领域存在于贷前、贷中和贷后流程中的诸多痛点问题。
随着国内金融行业监管收紧，消费金融领域历经多年规范与洗牌，利润空间收窄，对客户需求和风险点识别要求更加精准，智能风控将成为消费金融发展的关键。
报告摘要相关研究报告36Kr-“AI+医疗”行业研究报告（2019.12）36Kr-2020年中国新经济趋势洞察报告（2019.10）36Kr-商用服务机器人行业研究报告（2019.08）案例分析公司数禾科技金融科技服务商B 轮2019年2月捷信消费金融持牌消费金融服务商拟IPO 2019年7月SoFi学生贷款再融资，个人理财解决方案服务商E 轮以后2019年5月目录C ontents•定义与分类•市场空间•行业竞争格局•发展驱动力•资本分析•产业链图谱•产业链分析•金融科技的应用•金融科技对消费金融的影响•数禾科技•捷信消费金融•SoFiCHAPTER Ⅰ消费金融行业发展概况•定义与分类•市场空间•行业竞争格局•发展驱动力•资本分析•消费金融有广义和狭义之分，本报告仅研究狭义范畴根据中国人民银行《中国区域金融运行报告(2018)》所示，消费金融包括广义与狭义两种定义方式。
《中国金融科技运行报告(2018)》
亚信安 全提 出下一代 威胁治理 战略 ３．０
本刊讯 亚信安全２０１ ８下一代威胁治理战略３．Ｏ中提出了
“精 密编 排 的 网络 空 间恢 复 补救 能 力 ＳＯＡＲ模 型 ”，该模 型 从 安 全运 维 视 角 出发 ，通 过 ＳＯＡＲ 平 台的 精 密编 排 能力 ，先将 云 管 湍 安 全 产 品 （云 和 虚 拟 化 安 全 产 品 Ｄｅｅｐ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ、高 级 威 胁 网 络 侦 测 产 品 ＴＤＡ、高 级 威胁 网络 防护 产 品 Ｄｅｅｐ Ｅｄｇｅ、高 级 威 胁 邮件 防 护 产 品 ＤＤＥＩ、终 端 安 全 防 护 产 品 ＯＳＣＥ）提 交 至现 有 ＳＩ ＥＭ／Ｓ０Ｃ 系统 的 威胁 告警 做 以分 类和 优 先级 划分 ，然 后 通过 高 级 威 胁情 报 平 台 ＣＴＩＰ以 及高 级 威 胁 分 析设 备 ＤＤＡＮ 确认 威胁 的真 实性 、本质及 意 图 ，再 利用 部 署在 服务 器和 终端 的 高级 威胁 取证 系统 ＣＴＤＩ对 威胁做 进一 步调 查取 证 、验 伤 、评估 ， 按 照 ＳＯＡＲ 预先 定 义的 演 练脚 本 自动 化将 响 应 策略 下 发给 云 管 端 的 安 全 产 品 Ｄｅｅｐ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ、Ｄｅｅｐ Ｅｄｇｅ以及 ＯＳＣＥ做 威 胁处 酋和 响应 ，最终 形成 一套 精密 编排 的安 全联动 运维 体系 。
资讯 ｌ ｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
青藤 云搭建 “自适应 安全 ”体系
本刊 讯 在 日前举 行 的媒体 沟通 会上 ，青 藤 云安 全 创 始人 兼 ＣＥ０ 张 福认 为 ，“自适 应 安全 ” 作 为面 向下 一代 的 安全 体 系 ，其 以 持续 监 控和 分 忻 为核 心 ，覆盖 防 御 、监控 、响应 、预 测 四个 维 度的 安全 架 构 ，可 自适 应于 不 同基 础架 构 和业 务 变化 ，并能 形成 统一安 全策 略应 对未 来更加 隐 秘 、 专业 的高 级 攻击 ，能 够 帮助 企业 持 续动 态地 监 控 自身 安 全 ，并加 强快 速 分析 和 响应 能 力 ，有效 地 发现 攻击 者并 阻断其 行为 ，将 风险 降至最 低 。
2018-2019数字化应用大数据分析报告
2018-2019数字化应用大数据分析报告2018 2019 数字化应用大数据分析报告在当今数字化浪潮席卷全球的时代，数字化应用已经渗透到我们生活和工作的方方面面。
为了深入了解数字化应用的发展态势和趋势，我们对 2018 2019 年的数字化应用情况进行了大数据分析。
一、数据来源和研究方法本次研究的数据来源于多个权威渠道，包括但不限于互联网流量监测平台、移动应用商店数据、企业数字化服务提供商以及相关行业研究报告等。
通过对这些海量数据的收集、整理和分析，我们采用了多种数据分析方法，如数据挖掘、统计分析和趋势预测等，以获取有价值的信息和洞察。
二、数字化应用的整体发展趋势在 2018 2019 年期间，数字化应用呈现出持续快速增长的态势。
移动应用的下载量和使用频率不断攀升，各类数字化服务的用户数量也在稳步增加。
特别是在金融科技、电子商务、在线教育和医疗健康等领域，数字化应用的创新和普及速度尤为显著。
以金融科技为例，移动支付成为了人们日常生活中不可或缺的一部分，数字货币和区块链技术的应用也在逐渐拓展。
电子商务领域，社交电商和直播带货等新兴模式迅速崛起，改变了传统的购物方式和消费习惯。
在线教育则在疫情的背景下迎来了爆发式增长，为广大学习者提供了更加便捷和灵活的学习途径。
医疗健康领域的数字化应用，如远程医疗和智能医疗设备，有效提升了医疗服务的效率和质量。
三、不同行业的数字化应用特点1、金融行业金融行业的数字化转型步伐加快，数字化支付、网络借贷、智能投资顾问等应用不断涌现。
大数据和人工智能技术在风险评估、反欺诈和客户服务等方面发挥了重要作用。
然而，金融行业的数字化应用也面临着数据安全和隐私保护等挑战。
2、零售行业零售行业的数字化应用主要集中在电子商务、全渠道营销和供应链管理等方面。
通过大数据分析实现精准营销，提高客户满意度和忠诚度。
同时，利用物联网技术优化供应链，实现库存的实时监控和管理。
3、制造业制造业积极推进数字化转型，智能制造成为发展的重点。
《重庆市金融运行报告(2018)》
重庆市金融运行报告（2018年）中国人民银行重庆营业管理部货币政策分析小组[内容摘要]2017年，重庆市金融业认真贯彻落实党的十九大和全国金融工作会议精神，不断提升服务实体的经济效率和水平，为全市经济社会发展营造了适宜的货币金融环境。
全年全市社会融资规模增量为3719.5亿元，同比增长9.1%。
融资链条长、成本相对较高的表外融资占比下降至不足1%，直接投向实体经济的贷款占比接近8成，且结构不断优化。
高技术制造业中长期贷款同比增长29.1%，绿色信贷增速高于全市贷款增速平均水平，精准扶贫贷款余额同比增长近3成，涉农贷款增速有所提高。
人民银行重庆营业管理部牵头推进实施“金融服务实体经济（中小微企业）转型升级专项行动”，创新支小再贷款精准发放方式、撬动信贷资源投入，带动小微企业贷款增速超20%。
在企业融资渠道和投资者风险偏好变化、市场利率中枢上移等影响下，债券融资增长阶段性放缓，但多类创新融资产品落地，年内全国首只扶贫超短期融资券、全市首只熊猫债和首只绿色标准企业债成功发行。
实体经济融资成本总体适度。
受主要经济体加息政策效应溢出、国内金融市场资金供求变化和通胀预期升温等影响，全市贷款名义利率小幅上升，但若剔除通胀因素的影响，实际利率同比有所降低。
银行业、证券业、保险业坚持回归本源，发展稳中有进。
银行机构主动调整业务降低内部杠杆，理财产品余额增速和股权及其他投资增速比上年同期大幅下降，业务扩张步伐更为稳健，但在成本压力上升、拨备计提增多等因素的叠加影响下，盈利水平有所降低。
主要法人银行业务资质不断丰富，获批储蓄国债承销、尝试做市商和基础类衍生品交易等业务资格。
证券市场平稳运行支撑市场参与主体发展向好。
沪深股市、“新三板”和区域OTC市场上市、挂牌和展示企业数量持续增长。
6家企业成功在沪深股市首次公开募股，为近5年来最多。
法人证券公司全牌照经营格局进一步深化。
保险市场组织体系进一步完善，三峡人寿获批开业，全市保险总公司数量增至5家，数量居西部第一。
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另一方面，风控直接会影响金融机构的利润水平。因此，大数据风控直接解决金融机构的
核心需求，价值度最大。
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对金融科技服务商而言，以风控切入的大数据公司未来发展空间更大
风控是金融机构的根基，因此金融机构会采取审慎态度选取大数据风控厂商，建立信任周
期长，但合作紧密度更深。风控合作涉及用户全生命周期数据，风控厂商有机会借数据切
2018/4Байду номын сангаас23
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金融大数据是金融科技的急先锋
大数据
人工智能
物联网
区块链
云计算
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金融科技最重要的是数据创新技术
从数据收集到数据应用的数据流中，涉及到大数据、人工智能、区块 链、物联网、云计算等各项技术，唯有金融大数据贯穿所有数据流程。 大型商业银行：农行2013年开始筹建大数据平台
数据应用
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入到其他应用场景，未来发展空间更大。
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对金融科技服务商而言，大数据风控门槛高，综合能力要求高
与精准营销相比，大数据风控门槛更高，对厂商的要求不光是技术和数据，还需要对金融 业务场景的深入理解。
2018/4/23
大数据风控发展历程：行业趋于合规
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百行征信成立，意味着大数据风控 市场公共基础设施进一步完善。 百行征信未来发展趋势可以类比社
2018中国金融行业大数据研究报告
2018年4月21日
01 金融大数据是金融科技急先锋
金融科技潜在市场规模1,100亿元
• 金融科技研发投入占金融机构营业收入比重1-2%，以中位
GDP
金融 占比
金融科 技研发 比例
数1.5%估算，潜在市场规模1,100亿元。 • 招商银行：2017 年，核定上年税前利润 1%（7.9 亿元）， 专门成立金融科技创新项目基金；2018年又提高到上年营业 收入的 1%（22.1 亿元）。
应用范围
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数据来源：XX
2018/4/23
02 大数据与金融场景紧密融合
金融大数据在信贷领域的应用
• • • 大数据覆盖信贷领域各个流程，本质是为金融机构勾勒更完整的用户画像，服务用户完整生命周期。 风控作为贯穿获客、身份验证、授信等多个环节的核心，是金融大数据公司最好的突破口。 目前市场上风控公司多、营销获客公司少，未来风控公司会逐步向获客环节延伸，成为信贷领域的一站式 大数据解决方案服务商。
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金融大数据在财富管理领域的应用
• • • 大数据在财富管理领域的应用重点是营销获客和智能投顾。但数据基础还不够完善，爆发尚待时日。 营销环节与信贷领域类似，通过建立用户画像实现精准营销。 智能投顾包含KYC和匹配环节，重点是分析用户风险偏好，同时将KYC与KYP结合，实现智能匹配。 未来，金融大数据将向财富管理的上游资产管理延伸，提升资管效率。
数据分析
股份制商业银行：中信银行2015年开始筹建大数据平台
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数据存储 •
大数据技术最为成熟，区块链技术尚处于早期
现阶段，大数据不论从技术还是场景应用上都最为成熟，AI技术在算
法与业务场景结合上还存在提升空间。物联网技术应用环境较小，更 数据收集
多是作为线上数据的补充，区块链技术还处于早期阶段，技术本身还 不够成熟，距离落地应用还需要一定时间。
大数据风控市场规模的基础是居民消费贷款余额（不含住房贷 款）：2017年Q3末，美国3.77万亿美元，中国9.1万亿元， 中国市场大数据风控所覆盖人群不及美国，同时大数据风控应 用依然集中于信贷领域，其他领域应用尚不成熟。 综合分析，2017年中国大数据风控市场规模约140亿元。 未来增长空间依然广阔。一方面是居民消费贷款余额依然有提 升空间，其次企业征信市场规模将持续放大。同时，除了信贷， 大数据风控还将在保险领域取得长足进步。
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03 百亿大数据风控市场
大数据风控综合价值最大，领跑应用领域
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对机构而言，大数据风控是金融机构的通用需求
不论是银行还是消费金融公司，金融机构普遍有风控需求，底层业务逻辑几乎完全相同，
只是面对客群、风险偏好存在差异。
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对机构而言，风控是金融机构核心能力
银行等传统机构本质上是风险经营。一方面，监管层对金融机构的风控能力提出很高要求，
2018/4/23
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金融大数据进入成熟期
基础设施
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根据XX市场成熟度评价模型，大数据
在各领域成熟度与市场规模、基础设施和 应用范围直接相关。
互联网
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金 融 政务 医疗 电力 教 育 能 源 零售 电信
从三方面评估，金融大数据和其他行业相
比渗透更为深入，已经进入成熟期。
餐 饮 农 业
业务监测
制 造
气泡大小表示大数据在该行业的市场规模 业务洞察 业务优化 数据盈利 业务重塑
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大数据风控市场规模分析：2017年国内市场规模140亿
120
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亿美元
140
• 美国与中国比例2.7：1。 •
亿元
2017年美国大数据风控市场规模
根据Burton-Taylor研究，2015年北美（含加拿大） Credit, Fraud, Risk and Compliance
2017年中国大数据风控市场规模
会信用体系建设规划纲要（20142020年）。 • 社会信用体系建设由发改委、人民 银行牵头，各地政府、各个部委均 参与其中，协调难度高。 • 百行征信的行政命令权弱于发改委、 人民银行，而且参与公司都是竞争 对手，协调难度同样很高。 • 百行征信的建设历程预计也要花费 6年左右时间，留给大数据风控公 司足够窗口期。
• 中国银行：每年对科技创新的投入不少于上年度集团营业收
入的1%，至少在50亿元量级。
金融科 技潜在 规模
• 广发证券：2017年持续加大云计算、大数据、人工智能等科
技金融的投入，软硬件总投入5.5亿元，营业收入占比2.57%。
• 华泰证券：2017年践行金融科技战略，研发投入4.1亿元， 营业收入占比1.96%。
2018/4/23
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金融大数据在支付领域的应用
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大数据在支付领域的核心应用是交易反欺诈
通过设备指纹、人脸识别、用户行为习惯等方面预先建立交易反欺诈引擎，并根据事后的反馈数据不断优化模 型。
2018/4/23
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金融大数据在保险领域的应用
农行大数据平台建设起步于2013年，保险领域的IT基础设施落后银行5年，2018年有望成为保险大数据元年。 与信贷领域不同，保险大数据的突破口在于核赔领域，而非定价/承保或者获客领域。 在赔付端，金融大数据更有用武之地。未来，与AI融合升级为智能理赔。