2021大数据金融行业研究分析报告

2021年大数据金融行业研究分析报告

目录

1.大数据金融行业前景趋势 (4)

1.1大数据助力金融机构的战略转型 (4)

1.2大数据能够降低金融机构的管理和运行成本 (4)

1.3大数据有助于降低信息不对称程度，增强风险控制能力 (5)

1.4大数据能够提升银行的中间收入 (5)

1.5使零售银行业务差异化产品设计更加丰富 (6)

1.6大数据在量化投资方面的应用 (6)

1.7需求开拓 (7)

2.大数据金融行业现状 (7)

2.1大数据金融行业定义及产业链分析 (7)

2.2大数据金融市场规模分析 (9)

2.3大数据金融市场运营情况分析 (10)

3.大数据金融行业存在的问题 (13)

3.1大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安全问题 (13)

3.2大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考 (13)

3.3金融行业的数据资产管理应用水平仍待提高 (13)

3.4金融大数据应用技术与业务探索仍需突破 (14)

3.5金融大数据的行业标准与安全规范仍待完善 (14)

3.6金融大数据发展的顶层设计和扶持政策还需强化 (15)

3.7供应链整合度低 (15)

3.8产业结构调整进展缓慢 (16)

4.大数据金融行业政策环境分析 (16)

4.1大数据金融行业政策环境分析 (16)

4.2大数据金融行业经济环境分析 (17)

4.3大数据金融行业社会环境分析 (17)

4.4大数据金融行业技术环境分析 (17)

5.大数据金融行业竞争分析 (19)

5.1大数据金融行业竞争分析 (19)

5.1.1对上游议价能力分析 (19)

5.1.2对下游议价能力分析 (19)

5.1.3潜在进入者分析 (20)

5.1.4替代品或替代服务分析 (20)

5.2中国大数据金融行业品牌竞争格局分析 (21)

5.3中国大数据金融行业竞争强度分析 (21)

6.大数据金融产业投资分析 (22)

6.1中国大数据金融技术投资趋势分析 (22)

6.2中国大数据金融行业投资风险 (22)

6.3中国大数据金融行业投资收益 (23)

1.大数据金融行业前景趋势

1.1大数据助力金融机构的战略转型

在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境下，目前国内的金融机构主要表现出盈利空间收窄、业务定位亟待调整、核心负债流失等问题。业务转型的关键在于创新，但现阶段我国金融机构的创新往往沦为监管套利，没有以挖掘客户内在需求，提供更有价值的服务为主。而大数据技术正是能够帮助金融机构深入挖掘既有数据，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新的重要工作。

1.2大数据能够降低金融机构的管理和运行成本

通过大数据对信息的挖掘和分析，金融机构能够准确地定位内部的管理缺陷，制订有针对性的改进措施，实行符合自身特点的管理模式，最终实现降低管理运营成本。大数据还提供了全新的沟通渠道和营销手段，可以更好的了解客户的消费习惯和行为特征，及时、准确地把握市场营销行情。

1.3大数据有助于降低信息不对称程度，增强风险控制能力

金融机构可以摒弃原来过度依靠客户提供财务报表获取企业信息的业务方式，转而对其资产价格、账务流水、相关业务活动等流动性数据进行动态和全程的监控分析，从而有效提升客户信息透明度。目前，花旗、富国、UBS等先进银行已经能够基于大数据，整合客户的资产负债、交易支付、流动性状况、纳税和信用记录等，对客户行为进行360度评价，计算动态违约概率和损失率，提高贷款决策的可靠性。

1.4大数据能够提升银行的中间收入

如今，坐拥海量数据的银行不再局限于使用数据服务其核心业务，把数据直接变成新产品并用来创造直接收入是新的中间收入拓展渠道。澳大利亚一家大型银行通过支付数据的分析了解零售客户“消费路径”，即客户进行日常消费时的典型顺序，包括客户的购物地点、购买内容和购物顺序，并对其中的关联进行分

析。该银行将这些分析结果销售给公司客户，帮助客户更准确地判断合适的产品广告投放地点以及适合在该地点进行推广的产品。银行通过这种方式获得了传统业务之外的收入。更重要的是，银行通过这样的创新为客户提供了增值服务，从而大大增强了客户粘性。

1.5使零售银行业务差异化产品设计更加丰富

在零售银行业务中，大数据为判断客户行为并匹配营销手段提供了广阔的创新空间。例如，海外银行围绕客户的“人生大事”进行交叉销售。这些银行对客户的交易数据进行分析，由此推算出客户经历“人生大事”的大致节点。人生中的这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买意愿。通过对客户的银行卡交易数据进行分析，银行很容易识别出即将添丁的家庭，在这样的家庭中，准妈妈会开始购买某些药品，而婴儿相关产品的消费会不断出现。该行面向这一人群推出定制化的营销活动，获得了客户的积极响应，这种具有差异化的产品设计可以大幅提高交叉销售的成功率。

1.6大数据在量化投资方面的应用

量化投资策略在欧美发达国家的金融市场已经相对成熟，由于收益巨大，是大数据最早应用的领域。证券业已经进入了一个