2023年金融数据处理行业前景预测分析

• 方蔓桃 2023年6月29日 来源：百度 836 51
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在金融数据处理数据共享方面，坚持最小必要、专事专用原则，探索应用多方安全计算、联邦学习等技术，在保障原始数据不出域前提下规范开展数据共享，实现数据可用不可见、数据不动价值动。金融数据处理保护方面，严格落实《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，建

金融数据处理行业市场市场如何?互联网的出现，改变了资讯流动的方式，推动新的公司范式的形式。而改变仍在继续，特别是 ChatGPT 的横空出世，为人们带来更加深入的智能化互动体验。

基于 GPT(生成型预训练变化模型)，全能型 AI 对话机器人—— ChatGPT 尽管在回答问题时会出现错误，不过在与人聊天过程中表现出的逻辑能力令人咋舌。

金融数据处理行业现状怎么样?据中研研究院《2023-2028年中国金融数据处理行业竞争分析及发展前景预测报告》显示

金融数据处理市场分析

在金融数据处理数据共享方面，坚持最小必要、专事专用原则，探索应用多方安全计算、联邦学习等技术，在保障原始数据不出域前提下规范开展数据共享，实现数据可用不可见、数据不动价值动。金融数据处理保护方面，严格落实《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，建立数据全生命周期安全保护机制，运用匿踪查询、去标记化等措施，严防数据误用、滥用，金融数据处理切实保障金融数据和个人隐私安全。

金融数据处理行业需要由容量大、存取速度快的存储器进行存储。同时，由于金融企业面向全社会，因而会导致瞬间要求存取、查找的需求非常集中，特别是在网络业务激增后，更会要求存储器有较快的查找速度，以利于金融业务的开展。

央行在北京、江苏、浙江、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、重庆、四川、贵州、甘肃、新疆等14个省(区、市)组织商业银行、清算机构、非银行支付等开展金融数据处理行业综合应用试点，旨在探索运用人工智能、大数据、物联网、金融数据处理隐私计算等新一代信息技术，在安全合规的前提下推进金融数据高效治理、安全共享，实现跨层级、跨机构、金融数据处理行业数据融合应用，提升金融核心竞争力和惠民利企能力。

截至2021年一季度末，商业银行(不含外国银行分行)核心一级资本充足率为10.63%，较去年年末下降0.09个百分点;一级资本充足率为11.91%，下降0.12个百分点;金融数据处理资本充足率为14.51%，下降0.19个百分点。金融数据处理平均资本充足率仅为13.98，较去年年末下降0.23个百分点，不但金融数据处理资充足率低于商业银行均值，同期下降幅度也更大。

对金融业劳动力影响预测，证明了 AI 不再是大导演斯皮尔伯格作品《人工智能》中被输入感情程序的机器男孩，而是从真真切切渗透到全业务链条。且如今，随着通用大模型卷起滚滚浪潮，金融业对人工智能也有新的期许。

双方在契合点上表现在，金融行业生产和处理大量数据，而人工智能大模型尤其是基于深度学习大模型，擅长处理这种数据密集的环境，这种能力对风险评估、欺诈检测、市场预期等方面至关重要。

且金融数据通常包含复杂的模式，人工智能模型在处理复杂模式方面具有独特优势，更好应对数据中的高噪音、高维度和非线性等特征，从而帮助金融机构识别市场趋势，做出更精准决策。此外，大型人工智能模型能够在短时间内高效地处理和分析大规模的金融数据，使金融机构能够迅速应对市场变化，识别异常情况。

根据统计，在各个产业中，大数据技术的投入比例分别为28.9%,19.9%和17.5%。在各产业中，大数据在金融业的投入排在了第三位，表明了大数据技术在金融业的应用前景十分广阔。通过深入研究发现，在金融银行中，大数据技术的投资比例达到了41.10%，在金融证券中，大数据技术的投资比例达到了35.10%，在金融保险中，大数据技术的投资比例达到了23.80%，从其投资结构来看，大数据技术在金融领域中的运用，很有可能是其中最主要的一环。

目前既无财政支持、又上市“无门”的情况下，民间借贷或许可以成为中小企业有益的补充，但由于民间借贷是游离于金融监管之外的，不能有效抵御风险，被我国严令禁止，故也未能充分发挥作用。因此，中小企业的外源筹资基本上以银行信贷为主，比例高达65.7%。

从银行贷款资产配置角度分析，城商行开展零售业务主要集中在个人房贷、银行贷款消费贷和经营性贷款三方面，不同银行各有侧重。以北京银行为例，2018年北京银行个贷资产中，房贷和经营性贷款占比较高，分别为67.16%和27.34%;上海银行银行贷款则是消费贷和房贷占比较高，分别为56.94%和26.37%;宁波银行消费贷以占比83.88%的绝对银行贷款优势位居第一，其次是经营性贷款，占比为15.21%。

一是数字化转型战略不清晰。对市场需求、客群定位与业务特色把握不准，对用数据驱动业务、促进创新转型尚未形成共识，缺乏变革的勇气与动力。有些机构仍然沿用过去的思维和逻辑，局限于改造某个局部业务流程和产品线，缺乏战略层面的设计与理念转变，在资源分配、考核机制、人才培养等方面还不适应数字化转型的需要。

二是数据质量有待进一步提高。一些机构内部仍存在数据孤岛，业务部门和条线的数据分割，难以充分挖掘数据价值。外部多源数据碎片化，缺乏"数据工厂"加工能力。导致数据量很大但应用不理想，出现内部数据不够用、外部数据不好用、海量数据不会用的困境。

三是基础技术支撑不够。一些基础软硬件还存在一定差距，数据模型、数据布局、数据服务以及数据资产运营的数据架构不完善。金融机构传统业务运营大多是基于集中式架构开发的，虽有利于稳定、安全运行，但也存在扩展慢、弹性差等问题，难以适应日益复杂、频繁多变的业务场景和敏捷灵活、快速响应服务的需求。

四是数据管理能力有待增强。在数据采集、存储、加工、挖掘和使用各环节，仍存在数据泄露、数据垄断、隐私侵权和不当使用等隐患，数据安全防控和消费者合法权益保护不足，安全管理机制不健全。在大力发展普惠金融，提高信用贷款和首贷户比重的背景下，金融机构的智能风控技术难度增大。随着金融机构与科技公司的合作越来越普遍，科学界定金融与科技的边界，规范金融机构的技术外包，面临新的挑战。金融数据的产权归属、估值定价、交易流通和共享融合等规则和标准还需要在不断实践探索中加以确立和完善。

人工智能大模型能够协助金融机构提升客户服务质量。通过分析海量客户数据，这些模型可以个性化服务、预测客户需求，并提供量身定制的建议。不仅如此，人工智能通用大模型还可以提高风险评估的效率和准确性。大模型的能力包括深度学习和自然语言处理等技术，这使其能够处理和理解大规模的信息，为金融行业带来更高效和精确的风险管理，从而使金融机构能够做出更明智的贷款决策。

且人工智能大模型可极大地增强欺诈检测能力，其可以分析和理解大量的结构化和非结构化数据，因此能够识别出隐藏在庞大数据集中的欺诈行为和异常模式，并持续改进欺诈检测的准确性和效率，从而使得金融机构、电商平台等能够及时发现欺诈行为，减少金融损失并保护用户的利益。

金融数据处理有利于国家金融货币政策与扶持措施能够真正落实到实体产业，有效防止过渡金融化问题。近几年来，在银行供应链金融放慢脚步的同时，一些大的核心企业，他们凭借自身实力和银行给予的大额授信，抓住市场机遇，以融物与融资相结合的方式，发展供应链金融，取得很好的业绩。虽然他们没有供应链金融服务公司之名，并有资金二道贩子之嫌，但他们做的是实实在在的供应链金融。专业化的供应链金融服务公司正在他们之中孕育成雏形。

金融数据处理行业市场前景分析

金融行业，北京市发布的《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施(2023-2025 年)(征求意见稿)》中明确，支持金融科技企业对金融场景中信息负载高，信息更新快，金融从业者难以快速全面的获取准确信息的问题，探索面向金融文本深度理解和分析的人工智能技术应用。

且在聚焦智能风控、智能投顾、智能客服等环节基础上，推动实现金融专业长文本的精准解析和模型知识的更新，突破复杂决策逻辑与模型信息处理能力间的融合技术，实现从复杂金融信息处理到投资决策建议的转化，支撑金融领域的投资辅助决策。

对于此，马上消费人工智能研究院相关负责人提到，如果把通用大模型看作一匹资质超群的野马，打造专注于金融垂直领域和细分场景的大模型应用就相当于对野马的驯化。

而奇富 GPT 背后依托的是奇富科技多年积累的大量金融业务数据，无论是 5000w+ 的征信报告及解读、月均 350w+ 的用户的深度对话，还是依托于涵盖 900 多个行业、拥有 3000+ 属性的 1600w+ 企业的企业金融行为网络及其衍生出的知识图谱和行业知识，都是奇富 GPT 可以更懂金融、更懂用户、更好支撑信贷领域各类金融业务的基础。

如果金融数据处理企业想抓住机遇，并在合适的时间和地点发挥最佳作用，那么我们推荐您阅读我们的报告《2023-2028年金融数据处理行业市场研究报告》。我们的报告包含大量的数据、深入分析、专业方法和价值洞察，可以帮助您更好地了解行业的趋势、风险和机遇。在未来的金融数据处理竞争中拥有正确的洞察力，就有可能在适当的时间和地点获得领先优势。

未来金融数据处理行业前景如何?更多行业具体详情可以点击查看中研普华产业研究院的报告《2023-2028年中国金融数据处理行业竞争分析及发展前景预测报告》。

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