2024-2030年中國大數據金融行業分析與行業發展趨勢報告
http://www.xibaipo.cc 2024-03-27 14:54 中企顧問網
2024-2030年中國大數據金融行業分析與行業發展趨勢報告2024-3
- 價格(元)：8000(電子) 8000(紙質) 8500(電子紙質)
- 出版日期：2024-3
- 交付方式：Email電子版/特快專遞
- 訂購電話：400-700-9228 010-69365838
- 2024-2030年中國大數據金融行業分析與行業發展趨勢報告，報告中的資料和數據來源于對行業公開信息的分析、對業內資深人士和相關企業高管的深度訪談，以及共研分析師綜合以上內容作出的專業性判斷和評價。分析內容中運用共研自主建立的產業分析模型，并結合市場分析、行業分析和廠商分析，能夠反映當前市場現狀，趨勢和規律，是企業布局煤炭綜采設備后市場服務行業的重要決策參考依據。
- 下載WORD版 下載PDF版 訂購單 訂購流程
中企顧問網發布的《2024-2030年中國大數據金融行業分析與行業發展趨勢報告》報告中的資料和數據來源于對行業公開信息的分析、對業內資深人士和相關企業高管的深度訪談，以及共研分析師綜合以上內容作出的專業性判斷和評價。分析內容中運用共研自主建立的產業分析模型，并結合市場分析、行業分析和廠商分析，能夠反映當前市場現狀，趨勢和規律，是企業布局煤炭綜采設備后市場服務行業的重要決策參考依據。
報告目錄：
第1章：大數據金融行業概念界定及發展環境剖析
1.1 大數據金融相關概念
1.1.1 大數據產業
（1）大數據產業的概念
（2）大數據的生態系統
（3）大數據的商業價值
（4）大數據產業各個行業應用情況
（5）大數據產業金融領域應用情況
1.1.2 大數據金融基本定義
1.1.3 大數據金融主要特征
1.1.4 大數據金融主要發展模式
（1）平臺金融
（2）供應鏈金融
1.1.5 本報告數據來源及統計口徑說明
1.2 大數據金融行業政策環境分析
1.2.1 行業監管體系概述
1.2.2 行業主要政策分析
1.2.3 政策環境對行業發展影響
1.3 大數據金融行業經濟環境分析
1.3.1 國內經濟走勢分析
（1）GDP增長情況
（2）工業增加值增長情況
（3）固定資產投資分析
1.3.2 國內經濟發展展望
（1）中科院權威預測
（2）疫情下的中國經濟預測
1.3.3 經濟環境對行業發展影響
1.4 大數據金融行業技術環境分析
1.4.1 大數據與云計算
（1）編程模型
（2）海量數據分布存儲技術
（3）海量數據管理技術
（4）虛擬化技術
（5）云計算平臺管理技術
（6）并行計算和并行算法
（7）面向服務的體系結構SOA
（8）云安全
1.4.2 大數據處理工具
1.4.3 技術環境對行業發展影響
1.5 大數據金融行業社會環境分析
1.5.1 互聯網行業發展現狀
（1）互聯網網民規模
（2）互聯網資源規模
1.5.2 個人互聯網應用狀況
（1）即時通信
（2）搜索引擎
（3）網絡新聞
1.5.3 社會環境對行業發展影響
第2章：大數據金融國際市場發展現在分析
2.1 銀行大數據全球發展現狀
2.1.1 海外銀行大數據發展分析
2.1.2 銀行大數據建設案例分析
2.2 保險大數據全球發展現狀
2.2.1 海外保險大數據發展分析
2.2.2 保險大數據建設案例分析
2.3 國外領先大數據金融服務商
2.3.1 IBM
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業大數據市場定位
（4）企業大數據解決方案
（5）企業經營情況分析
（6）企業發展優劣勢分析
2.3.2 甲骨文股份有限公司
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業大數據市場定位
（4）企業大數據解決方案
（5）企業經營情況分析
2.3.3 英特爾
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業大數據市場定位
（4）企業大數據解決方案
（5）企業經營情況分析
2.3.4 SAP公司
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業大數據市場定位
（4）企業大數據解決方案
（5）企業經營情況分析
2.3.5 天睿
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業大數據定位
（4）企業大數據解決方案
（5）企業經營情況分析
2.4 國外大數據金融發展啟示
2.4.1 上升為戰略角度，制定規劃
2.4.2 加大關鍵技術的研發和應用
2.4.3 與傳統互聯網企業的合作競爭
第3章：大數據金融創新分析
3.1 大數據金融三大創新支點
3.2 大數據金融基礎設施創新
3.2.1 支付體系建設分析
（1）支付行業用戶規模
（2）支付行業交易規模
（3）支付行業模式分析
（4）支付行業市場規模預測
3.2.2 征信體系建設分析
（1）征信體系現狀分析
（2）征信機構數據庫建設情況
（3）征信行業數據端商業模式
（4）大數據征信發展趨勢分析
3.2.3 資產交易平臺分析
（1）資產交易平臺發展規模
（2）資產交易平臺主要類別
（3）資產交易平臺商業模式
3.2.4 基礎設施創新方向
（1）支付體系介質創新
（2）征信體系多元發展
（3）交易平臺去中介化
3.3 大數據金融平臺創新分析
3.3.1 電商平臺發展現狀分析
（1）電商平臺客戶分析
（2）電商市場競爭格局分析
（3）電商重點企業優勢分析
（4）電商行業投資并購分析
3.3.2 社交平臺發展現狀分析
（1）社交應用使用頻率分析
（2）社交網絡市場競爭格局分析
（3）社交網絡重點企業優勢分析
（4）社交網絡平臺投資并購分析
3.3.3 信息服務平臺發展現狀
（1）門戶網站競爭格局分析
（2）門戶網站投資并購分析
3.3.4 平臺建設創新發展方向
（1）用戶積累方式革新
（2）平臺個性定制革新
3.4 大數據金融渠道創新升級分析
3.4.1 銀行業渠道互聯網化發展現狀
（1）電子銀行的交易規模
（2）電子銀行的模式分析
3.4.2 保險業渠道互聯網化發展現狀
（1）保險業網銷交易規模
（2）保險業網銷模式分析
3.4.3 證券業渠道互聯網化發展現狀
（1）互聯網證券發展歷程
（2）互聯網證券模式分析
3.4.4 渠道創新升級策略分析
（1）渠道定位轉型
（2）實體渠道轉型
第4章：大數據在金融細分領域的應用分析
4.1 銀行業
4.1.1 銀行業大數據金融發展歷程
4.1.2 銀行業大數據金融創新模式
（1）風險控制模式創新
（2）產品營銷模式創新
（3）銀行運營模式創新
（4）銀行服務模式創新
4.1.3 銀行業大數據金融應用現狀
4.1.4 銀行業大數據金融經典案例
（1）花旗銀行大數據金融案例分析
（2）中信銀行大數據金融案例分析
（3）中國銀行大數據金融案例分析
4.1.5 銀行業大數據金融發展潛力
4.1.6 銀行業大數據金融發展前景
4.2 保險業
4.2.1 保險業大數據金融發展歷程
4.2.2 保險業大數據金融創新模式
（1）賠付管理模式創新
（2）業務定價模式創新
（3）險企運營模式創新
（4）產品營銷模式創新
4.2.3 保險業大數據金融發展現狀
4.2.4 保險業大數據金融經典案例
（1）平安人壽大數據金融案例分析
（2）泰康人壽大數據金融案例分析
4.2.5 保險業大數據金融發展前景
4.3 證券業
4.3.1 證券業大數據金融發展歷程
4.3.2 證券業大數據金融創新模式
（1）客戶關系管理模式創新
（2）證券監管模式創新
（3）市場預期模式創新
4.3.3 證券業大數據金融發展現狀
4.3.4 證券業大數據金融經典案例
（1）國泰君安大數據金融案例分析
（2）中信證券大數據金融案例分析
4.3.5 證券業大數據金融發展前景
4.4 其他領域大數據金融應用情況
4.4.1 信托業大數據金融應用分析
4.4.2 小額貸款領域大數據金融應用分析
4.4.3 擔保業大數據金融應用分析
4.4.4 P2P網貸大數據金融應用分析
第5章：中國大數據金融領先服務商案例分析
5.1 中國大數據金融領先服務商競爭狀態及市場格局
5.2 中國領先大數據金融服務商案例分析
5.2.1 北京榮之聯科技股份有限公司
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平臺資源分析
（4）企業主營業務分析
（5）企業研發能力分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
（8）企業發展優劣勢分析
5.2.2 九次方大數據信息集團有限公司
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平臺資源分析
（4）企業主營業務分析
（5）企業大數據解決方案分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
（8）企業發展優劣勢分析
5.2.3 貴州數聯科技有限公司
（1）企業基本信息概述
（2）企業平臺資源分析
（3）企業主營業務分析
（4）企業典型案例分析
（5）企業最新發展動向
（6）企業發展優劣勢分析
5.2.4 中國銀行保險信息技術管理有限公司
（1）企業基本信息概述
（2）企業組織架構分析
（3）企業平臺資源分析
（4）企業主營業務分析
（5）企業最新發展動向
5.2.5 北京騰云天下科技有限公司
（1）企業基本信息概述
（2）企業發展大事記
（3）企業平臺資源分析
（4）企業主營業務分析
（5）企業主要客戶分析
（6）企業最新發展動向
5.3 互聯網企業大數據金融戰略布局分析
5.3.1 阿里巴巴
（1）企業基本信息概述
（2）企業經營情況分析
（3）企業戰略資源分析
（4）企業戰略布局分析
（5）企業旗下網站流量分析
（6）企業最新投資并購動向
（7）企業金融業務經營效益
（8）企業金融風險管理體系
（9）企業優劣勢分析
（10）企業大數據金融發展前景
5.3.2 騰訊
（1）企業基本信息概述
（2）企業經營情況分析
（3）企業戰略布局分析
（4）企業戰略資源分析
（5）企業網站流量分析
（6）企業風險管理體系
（7）企業投資并購動向
（8）業務發展優劣勢分析
（9）企業大數據金融業務發展前景
5.3.3 百度
（1）企業基本信息概述
（2）企業經營情況分析
（3）企業戰略發展布局
（4）企業基礎資源分析
（5）企業網站流量分析
（6）企業風險管理體系
（7）企業投資并購動向
（8）業務發展優劣勢分析
（9）企業大數據金融業務發展前景
5.3.4 京東
（1）企業基本信息概述
（2）企業經營情況分析
（3）企業戰略發展布局
（4）企業基礎資源分析
（5）企業網站流量分析
（6）企業風險管理體系
（7）企業投資并購動向
（8）業務發展優劣勢分析
（9）企業大數據金融業務發展前景
5.3.5 蘇寧
（1）企業基本信息概述
（2）企業經營情況分析
（3）企業戰略發展布局
（4）企業基礎資源分析
（5）企業網站流量分析
（6）企業風險管理體系
（7）企業投資并購動向
（8）業務發展優劣勢分析
（9）企業大數據金融業務發展前景
第6章：金融機構大數據金融戰略布局分析
6.1 銀行大數據金融領先應用機構
6.1.1 建設銀行
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
（3）企業平臺建設情況
（4）企業渠道建設情況
（5）企業風險管理情況
（6）企業投資并購動向
（7）業務發展優劣勢分析
6.1.2 工商銀行
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
（3）企業平臺建設情況
（4）企業渠道建設情況
（5）企業風險管理情況
（6）企業投資并購動向
（7）業務發展優劣勢分析
6.1.3 中國銀行
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
（3）企業平臺建設情況
（4）企業渠道建設情況
（5）企業風險管理情況
（6）企業投資并購動向
（7）業務發展優劣勢分析
6.1.4 招商銀行
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
（3）企業平臺建設情況
（4）企業渠道建設情況
（5）企業戰略布局分析
（6）企業投資并購動向
（7）業務發展優劣勢分析
6.2 保險大數據金融領先應用機構
6.2.1 中國人壽
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
6.2.2 中國人保
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
6.2.3 太平保險
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
6.3 證券大數據金融領先應用機構
6.3.1 招商證券
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
（3）企業市場預期水平
（4）企業經營業績分析
（5）企業營業網點分析
（6）業務發展優劣勢分析
6.3.2 中信證券
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
（3）企業市場預期水平
（4）企業經營業績分析
（5）企業營業網點分析
（6）業務發展優劣勢分析
6.3.3 國泰君安
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
（3）企業市場預期水平
（4）企業經營業績分析
（5）企業營業網點分析
（6）業務發展優劣勢分析
6.3.4 廣發證券
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
（3）企業市場預期水平
（4）企業經營業績分析
（5）企業營業網點分析
（6）業務發展優劣勢分析
第7章：大數據金融發展趨勢及投資戰略規劃
7.1 大數據金融發展風險分析
7.1.1 大數據金融主要風險來源
（1）技術風險
（2）操作風險
（3）政策風險
7.1.2 大數據金融風險管理措施
（1）政府風險管理措施
（2）行業風險管理措施
（3）企業風險管理措施
7.2 大數據金融發展SWOT分析
7.2.1 大數據金融發展優勢分析
7.2.2 大數據金融發展劣勢分析
7.2.3 大數據金融發展機遇分析
7.2.4 大數據金融發展挑戰分析
7.3 大數據金融發展趨勢分析
7.3.1 跨界融合趨勢
7.3.2 行業細分趨勢
7.3.3 實體轉型趨勢
7.3.4 個性服務趨勢
7.4 大數據金融投融資機會分析
7.4.1 大數據金融投融資現狀分析
7.4.2 大數據金融并購現狀分析
7.4.3 大數據金融投資機會分析
（1）同行業并購
（2）與金融機構合作
7.4.4 大數據金融投資規劃分析
（1）電子商務平臺投資規劃
（2）支付平臺投資規劃
（3）金融機構整合規劃
（4）應用軟件投資規劃
圖表目錄
圖表1：大數據產業相關企業經濟活動分類
圖表2：大數據產業鏈構成
圖表3：大數據產業鏈中數據組織與管理層涉及業務
圖表4：大數據產業鏈中數據分析與發現層涉及業務
圖表5：大數據的生態系統
圖表6：大數據的商業價值
圖表7：大數據在各個行業的潛在應用指數
圖表8：2021年中國大數據應用領域結構（單位：%）
圖表9：中國大數據在金融行業各領域的應用場景介紹
圖表10：大數據金融主要特征
圖表11：本報告主要數據來源
圖表12：一行兩會對大數據金融的業務監管
圖表13：截至2021年中國大數據金融行業相關發展政策匯總
圖表14：各地方政府的大數據支持政策
圖表15：主要大數據產業聯盟列表
圖表16：政府數據開放平臺案例
圖表17：2009-2021年中國GDP增長走勢圖（單位：億元，%）
圖表18：2014-2021年中國工業增加值及增長率走勢圖（單位：萬億元，%）
圖表19：2014-2021年全國固定資產投資（不含農戶）增長速度（單位：萬億元，%）
圖表20：2021年三類產業投資占固定資產投資（不含農戶）比重（單位：%）
圖表21：2021年中國主要經濟指標增長及預測（單位：%）
圖表22：GFS集群構成
圖表23：云計算系統中的數據管理技術主要分類
圖表24：虛擬化技術根據對象分類
圖表25：并行計算機主要的結構類型
圖表26：并行計算機主要的存儲訪問模型
圖表27：大數據工具列表
圖表28：2017-2021年中國網民規模與互聯網普及率增長趨勢（單位：萬人，%）
圖表29：2018-2021年中國互聯網基礎資源對比（單位：萬個，塊/32，%）
圖表30：2016-2021年中國Ipv6地址數量變化情況（單位：塊/32）
圖表31：2016-2021年中國Ipv4地址資源變化情況（單位：萬個）
圖表32：2021年中國分類域名數（單位：個，%）
圖表33：2017-2021年中國即時通信用戶規模及使用率（單位：萬人，%）
圖表34：2017-2021年中國搜索引擎用戶規模及使用率（單位：萬人，%）
圖表35：2017-2021年中國網絡新聞用戶規模及使用率（單位：萬人，%）
圖表36：大數據在銀行六個業務板塊中的潛在應用（1）
圖表37：大數據在銀行六個業務板塊中的潛在應用（2）
圖表38：海外大數據建設領先銀行概覽表
圖表39：波士頓咨詢公司幫助客戶運用大數據技術優化網點布局示意圖
圖表40：大數據在保險業五大價值鏈環節中的應用（核心保險職能）
圖表41：大數據在保險業五大價值鏈環節中的應用（支持職能）
圖表42：美國IBM公司基本信息表
圖表43：IBM大數據布局線路
圖表44：IBM大數據與分析業務解決方案
圖表45：2016-2021年IBM經營狀況（單位：百萬美元）
圖表46：IBM公司優劣勢分析
圖表47：甲骨文公司基本信息表
圖表48：甲骨文大數據布局線路
圖表49：ORACLE大數據解決方案
圖表50：2016-2021年財年ORACLE公司經營情況（單位：百萬美元）
圖表51：英特爾公司基本信息表
圖表52：英特爾大數據布局線路
圖表53：英特爾Hadoop發行版
圖表54：2016-2021年Intel經營狀況（單位：百萬美元）
圖表55：SAP公司基本信息表
圖表56：SAP大數據布局線路
圖表57：SAP大數據解決方案
圖表58：2016-2021年SAP公司經營狀況（單位：百萬歐元）
圖表59：天睿公司基本信息表
圖表60：天睿大數據布局線路
圖表61：Teradata大數據業務領域
圖表62：2016-2021年Teradata公司經營狀況（單位：百萬美元）
圖表63：大數據金融三大創新支點
圖表64：2016-2021年中國網絡支付和手機網絡支付用戶規模（單位：萬人）
圖表65：2015-2021年中國第三方移動支付交易規模（單位：萬億元，%）
圖表66：網上支付產業價值鏈
圖表67：2022-2027年中國第三方支付交易規模預測（單位：萬億元）
圖表68：征信機構分類
圖表69：2021年我國社會信用體系建設情況
圖表70：2013-2021年國內網貸運營平臺數量趨勢圖（單位：家）
圖表71：2021年中國P2P網貸平臺退出平臺占比分析（單位：%）
圖表72：資產交易平臺主要類別
圖表73：P2P網貸三大運營模式
圖表74：2013-2021年中國網絡購物用戶規模（單位：億人）
圖表75：2013-2021年中國電子商務交易額及其增長情況（單位：萬億元，%）
圖表76：中國電子商務區域分布情況（單位：%）
圖表77：2016-2021年中國電子商務就業規模（單位：萬人，%）
圖表78：電子商務重點企業對比
圖表79：2021年中國電商融資輪次數據圖（單位：起）
圖表80：2021年中國電商融資領域分布（單位：%）
圖表81：2018和2020年3月中國網民各類互聯網應用的使用率（單位：萬，%）
圖表82：2021年和2020年3月中國典型社交應用使用率（單位：%）
圖表83：2017-2021年騰訊投資事件數量分布（單位：起）
圖表84：2015-2021年中國互聯網門戶網站投資部分并購事件匯總
圖表85：2014-2021年中國銀行離柜交易筆數（單位：億筆，%）
圖表86：2014-2021年中國銀行離柜交易規模及增長（單位：萬億元，%）
圖表87：銀行的互聯網金融服務模式分析
圖表88：2016-2021年中國互聯網財產保險保費收入及增速情況（單位：億元，%）
圖表89：2016-2021年中國互聯網人身保險保費收入及增速情況（單位：億元，%）
圖表90：互聯網保險商業模式分析
圖表91：中國互聯網證券發展歷程
圖表92：互聯網證券業三種模式
圖表93：銀行信息化發展歷程
圖表94：大數據運用于銀行風險控制
圖表95：大數據運用于銀行產品營銷
圖表96：大數據運用于銀行運營
圖表97：銀行業大數據金融應用現狀
圖表98：2017-2021年中國銀行業IT解決方案市場規模及其增長速度（單位：億元，%）
圖表99：銀行具備實施大數據的基本條件
圖表100：保險業信息化發展歷程
圖表101：大數據運用于保險運營
圖表102：2017-2021年中國保險業IT解決方案市場規模（單位：億元）
圖表103：證券業信息化發展歷程
圖表104：大數據運用于證券業客戶關系管理
圖表105：證券業監管模式問題分析
圖表106：大數據運用于證券監管
圖表107：北京榮之聯科技股份有限公司基本信息表
圖表108：北京榮之聯科技股份有限公司大數據平臺架構
圖表109：DataZoo四大優勢
圖表110：2017-2021年榮之聯科技股份有限公司主要經濟指標分析（單位：萬元）
圖表111：2017-2021年榮之聯科技股份有限公司運營能力分析（單位：次）
圖表112：2017-2021年榮之聯科技股份有限公司盈利能力分析（單位：%）
圖表113：2017-2021年榮之聯科技股份有限公司償債能力分析（單位：%，倍）
圖表114：2017-2021年榮之聯科技股份有限公司發展能力分析（單位：%）
圖表115：截至2021年榮之聯科技股份有限公司專利申請情況（單位：項）
圖表116：榮之聯科技股份有限公司發展優劣勢
圖表117：九次方大數據信息集團有限公司基本信息表
圖表118：貴陽大數據交易所提供的大數據交易品種列表
圖表119：九次方大數據信息集團有限公司核心產品
圖表120：九次方信貸風險控制
