大数据行业调研 金融大数据行业现状及发展前景分析2023

• 方蔓桃 2023年6月28日 来源：百度 1205 78
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大数据在金融业的应用价值在于提升决策效率、强化数据资产管理能力、促进业务创新升级、增强风险防控能力等,数据驱动业务创新和发展已成为常态。陈乐指出,“当金融机构累积越来越多的业务数据后,大数据的应用则可帮助金融机构进一步发掘数据价值,已成为他们开展业务创新

金融大数据行业市场到底多大?“在当今数字化、信息化等智能时代背景下,金融产品投资行业更应该紧跟时代、积极求变,唯有科技创新才是实现企业乃至各个行业不断发展的不竭源泉。”陈乐恳切表示道。

大数据在金融业的应用价值在于提升决策效率、强化数据资产管理能力、促进业务创新升级、增强风险防控能力等,数据驱动业务创新和发展已成为常态。陈乐指出,“当金融机构累积越来越多的业务数据后,大数据的应用则可帮助金融机构进一步发掘数据价值,已成为他们开展业务创新、产品优化、决策支持,以及风险控制等的重要手段。利用数据分析技术来挖掘有价值的交易数据和外部数据,可以实现以客户为中心的精准资产配置,有限资源的合理配置和科学治理,利润最大化目标下的风险管控等。

金融企业正在将大数据应用作为未来的重点，数据正在成为具有价值的资产，大数据思维和大数技术正在成为主流。大数据被誉为新时代的经济石油，是企业赢得未来市场的法宝。

传统的金融服务供应商在营运过程中耗费大量时间及资源，进行金融风险管理及客户管理。金融大数据分析的出现帮助解决了一些繁琐的复核以及分析的工作，有助于金融服务企业降低人工成本和运营成本，因此很多金融服务企业转向购买金融大数据分析解决方案，既可节省成本，也可让企业更专注于其主营业务，创造更大的价值。

据中研产业研究院《2022-2027年中国金融大数据行业市场全景调研与发展前景预测报告》分析：

金融大数据行业市场深度分析

大数据在用户体验上的应用已经发展一段时间，未来金融行业在用户体验上的投入将会逐步增加，市场投入将会在十亿左右。

大数据可以为金融企业提供获客服务，利用大数据连接和反馈的功能，我们知道潜在的客户是谁，客户的联系方式，客户的商业需要，另外我们可以知道客户的爱好和习惯，为客户订制需要的金融产品。

金融大数据是通过大数据技术搜集客户交易信息、网络社区交流行为、资金流走向等数据，大数据金融了解客户的消费习惯，从而针对不同的客户投放不同的营销和广告或分析客户的信用状况。由于大数据金融数据是根据客户自身行为而搜集。大数据金融客观真实，因此，大数据金融针对客户制定的营销方案和偏好推荐也能做到精准化。大数据金融匹配度较高。

从世界范围来看，大数据的概念大约诞生于2010年，被数据资产众多的金融行业接纳后形成了大数据风控的概念，并很快在信贷领域得到了落地应用。电子商务公司开始提供网络信贷产品，数家互联网银行相继成立，以马上消费为代表的消费金融公司陆续成立并向市场提供了一系列以大数据风控为基础的产品服务。至此，我国大数据风控市场基本确立。

随着信息科学技术的飞速发展，特别是云计算、大数据技术在电子商务、证券期货、互联网金融等领域的广泛应用，未来金融业的核心竞争力很大程度上依赖于从大数据中提取信息和知识的速度与能力，而这种速度和能力，取决于数据分析、挖掘和应用水平。

受新冠疫情影响，2020年金融机构的业务发展步伐放缓，大数据分析服务的整体需求下降。2021年，债券市场规模稳定增长，国债收益率整体震荡下行;债券市场高水平对外开放稳步推进,投资者结构进一步多元化;货币市场交易量持续增加，银行间衍生品市场成交量保持增长;股票市场主要股指上涨，两市成交金额增长明显。2021年末，上证指数收于3639.8点，较2020年末上涨166.7点，涨幅为4.8%;深证成指收于14857.4点，较2020年末上涨386.7点，涨幅为2.7%。两市全年成交额258.0万亿元，同比增长24.7%。2022年，金融业的数据智能化加快步伐。

大数据应用已经在金融贷款业初步推开，并取得了良好的效果，形成了一些较为典型的业务类型，如高频金融交易，小额信贷精准营销等。

各大金融机构也在精准营销方面用到大数据。如招商银行通过数据分析识别出招商信用卡价值客户经常出现在星巴克，dq，麦当劳等场所后，通过多倍积分累计积分店面兑换等活动，吸引优质客户，通过构建客户流失预警模型，对流失率等级百分之前20的客户发售高收益理财产品于以挽留，通过对客户交易记录分析，有效的识别出潜在的小微企业客户，并利用远程银行和云转介平台实施交叉销售，取得良好的成效。

我国的金融行业正处于应用大数据的初级阶段，国内的金融机构经过多年发展与积累，拥有超过百TB的海量数据，而且非结构化的数据量也在不断增长。金融机构在大数据应用方面具有天然优势：首先，金融企业在平时的业务开展中积累了大量高价值的数据，例如客户的身份、资金收付交易、资产负债情况等，这些数据经过专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值;其次，金融机构相比之下有较为充足的预算，可以吸引到了解大数据技术的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。

但是，在许多具体金融业务层面，我国还是存在管的过严、管的过宽、管的过细的问题，甚至管了很多不该管的事情。这种情况极大地阻碍了金融市场化改革的进程，制约了金融机构的自主发展，削弱了金融市场化配置社会资源的能力。

金融大数据行业发展前景

对于现阶段的金融机构来讲,大数据以及人工智能的应用显得越来越重要。一方面,它们能够帮助平台实现科学严谨的风险把控,另一方面还能有效地提升用户体验,提高金融服务效率,降低金融服务成本。随着金融大数据及AI人工智能的应用发展,应用这两个技术的能力已经成为金融企业的核心竞争力。关于大数据在金融行业中的其他运用,陈乐称,“金融最重要的是去挖掘客户数据,大数据目前在客户信息分析、反欺诈、客户营销、智能投资操作等应用场景,都可以更好地与人工智能结合。此外,预测是大数据的核心,在金融业也是同样成立的。比如流失客户的预测,金融业可以根据客户历史交易行为和流失情况来建模,从而预测客户流失的概率。”

目前金融业大数据应用依然不成熟,有很多障碍需要突破,比如:金融企业的数据孤岛效应,金融企业间数据的共享严重不足;大数据人才依然相对缺乏;外部数据的整合使用依然障碍很多等等,陈乐作为深耕金融行业多年的金融专家,将会继续参与更多金融领域的课题和技术研究,为促进人工智能、大数据、区块链技术在金融科技领域的应用助力。

未来，在金融业数字化转型过程中，不仅要依赖大量应用场景来形成数据规模化效应，企业更需深入理解客户和市场，以数据洞察来驱动企业的行动，从而更好地获取、服务以及留存客户，实现业务增长。智能金融与隐私计算的结合尤其引人瞩目，服务金融机构的隐私计算公司大量涌现，金融业在数据安全方面再上一个台阶。

想要了解更多金融大数据行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告《2022-2027年中国金融大数据行业市场全景调研与发展前景预测报告》。报告对国际、国内金融大数据行业市场发展状况、关联行业发展状况、行业竞争状况、优势企业发展状况、消费现状以及行业营销进行了深入的分析，在总结中国金融大数据行业发展历程的基础上，结合新时期的各方面因素，对中国金融大数据行业的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。本报告是金融大数据行业生产、经营、科研企业及相关研究单位极具参考价值的专业报告。

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