金融大數據白皮書

A. 大數據金融-第一章 大數據金融概論

1.大數據與小數據

2.大數據的內涵
（1） 數據類型方面

（2） 技術方法方面

（3） 分析應用方面

3.大數據的特徵

多樣性：隨著互聯網的發展和感測器種類的增多，諸如網頁、圖片、音頻、視頻、微博類的未加工的半結構化和非結構化數據越來越多，以數量激增、類型繁多的非結構化數據為主。非結構化數據相對於結構化數據而言更加復雜，數據存儲和處理的難度增大。

時效性：大數據的時效性是指在數據量特別大的情況下，能夠在一定的時間和范圍內得到及時處理，這是大數據區別於傳統數據挖掘最顯著的特徵。只有對大數據做到實時創建、實時存儲、實時處理和實時分析，才能及時有效的獲得高價值的信息。

價值型：包含很多深度的價值，大數據分析挖掘和利用將帶來巨大的商業價值。

4.大數據與傳統數據的區別

5.大數據的產生背景

1.按照大數據結構分類

2. 按照大數據獲取處理方式分類

3.按照其他方式分類

1.銷售機會增多

0. 商業大數據的來源

1. 客戶

2. 市場

3. 商品

4. 供應鏈

0. 數據來源

2. 市場與精準營銷

3. 客戶關系管理

4. 企業運營管理

5. 數據商業化

0. 數據來源

2. 付款定價

3. 研發

4. 新的商業模式

5. 公共健康

1. 營銷

2. 服務

3. 運營

4. 風控

大數據金融是指運用 大數據技術和大數據平台 開展 金融活動和金融服務 ，對金融行業 積累的大數據以及外部數據 進行雲計算等信息化處理，結合傳統金融，開展資金融通、創新金融服務。

1. 呈現方式網路化
大量的金融產品和服務通過網路呈現。

2. 風險管理有所調整
風險管理理念 ——財務分析（第一還款來源）、可抵押財產或其他保證（第二還款來源）重要性將有所降低。
風險定價方式 ——更注重將交易行為的真實性、信用的可信度通過數據來呈現。
對客戶的評價 ——全方位、立體的/活生生的。
風險管理的主要手段 ——基於數據挖掘對客戶進行識別和分類。

3. 信息不對稱降低
4. 金融業務效率提高
在合適的時間、合適的地點，把合適的產品以合適的方式提供給合適的消費者。

5. 金融企業服務邊界擴大
由於效率提升，其經營成本必然隨之下降，最適合擴大經營規模。
金融從業人員個體服務對象會更多。

6. 產品是可控的、可受的
通過網路化呈現的金融產品，對消費者而言，其收益或成本、產品的流動性是可以接受的，其風險是可控的。

7. 普惠金融
大數據金融的高效率性及擴展的服務邊界，使金融服務的對象和范圍也大大擴展，金融服務也更接地氣。

1. 放貸快捷，精準營銷個性化服務
立足長期大量的信用及資金流的大數據基礎之上，在任何時點都可以通過計算得出信用評分，並採用網上支付方式，實時根據貸款需要及其信用評分等數據進行放貸。

2. 客戶群體大，運營成本低
大數據金融是以大數據雲計算為基礎，以大數據自動計算為主，不需要大量人工，成本較低，整合了碎片化的需求和供給，服務領域拓展至更多的中小企業和中小客戶。

3. 科學決策，有效風控
根據交易借貸行為的違約率等相關指標估計信用評分，運用分布式計算做出風險評估模型，解決信用分配、風險評估、授權實施以及欺詐識別等問題，有效地降低了不良貸款率。

基於 電商平台基礎 上形成的網上交易信息與網上支付形成的金融大數據，利用雲計算等先進技術對數據進行處理分析而形成的信用或訂單融資模式。
典型代表有 阿里小貸 ，基於對電商平台的 交易數據、社交網路的用戶交易與交互信息和購物行為習慣 等的大數據通過 雲計算 來實時計算得分和分析處理，形成網路商戶在電商平台中的累積信用數據，通過電商所構建的網路信用評級體系和金融風險計算模型及風險控制體系，來實時向網路商戶發放訂單貸款或者信用貸款，例如，阿里小貸可實現數分鍾之內發放貸款。

企業利用自身所處的 產業鏈上下游 （原料商、製造商、分銷商、零售商），充分整合供應鏈資源和客戶資源，提供金融服務而形成的金融模式。

京東商城、蘇寧易購是供應鏈金融的典型代表。

在供應鏈金融模式當中， 電商平台只是作為信息中介提供大數據金融 ，並不承擔融資風險及防範風險等。—— 渠道商為核心企業。

B. 大數據未來的發展前景怎麼樣

行業主要上市公司：易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數據(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍色游標(300058)等

本文核心數據：大數據產業鏈、產業規模、應用市場結構、競爭格局、發展前景預測等

產業概況

1、定義：大數據產業覆蓋范圍廣

根據中國信通院發布的《大數據白皮書》，大數據產業是以數據及數據所蘊含的信息價值為核心生產要素，通過數據技術、數據產品、數據服務等形式，使數據與信息價值在各行業經濟活動中得到充分釋放的賦能型產業。不同機構對大數據的定義也有所不同，具體如下：

2、產業鏈剖析：大數據產業鏈龐大

大數據產業鏈覆蓋范圍廣，上游是基礎支撐層，主要包括網路設備、計算機設備、存儲設備等硬體供應，此外，相關雲計算資源管理平台、大數據平台建設也屬於產業鏈上游;

大數據產業中游立足海量數據資源，圍繞各類應用和市場需求，提供輔助性的服務，包括數據交易、數據資產管理、數據採集、數據加工分析、數據安全，以及基於數據的IT運維等;

大數據產業下游則是大數據應用市場，隨著我國大數據研究技術水平的不斷提升，目前，我國大數據已廣泛應用於政務、工業、金融、交通、電信和空間地理等行業。

大數據產業上游基礎設施具體包括IT設備、電源設備、基礎運營商及其他設備，相關代表企業華為、中興通訊、艾默生、三大運營商等。

中游大數據領域可以細分為數據中心、大數據分析、大數據交易與大數據安全等子行業，相關代表企業包括寶信軟體、數據港、久其軟體、拓爾思、上海數據交易中心、貴陽大數據交易所與華雲數據等。

在下游應用市場，我國大數據應用范圍正在快速向各行各業延伸，除發展較早的政務大數據、交通大數據外，在工業、金融、健康醫療等眾多領域大數據應用均初見成效。

產業發展歷程：十年來大數據產業高速增長，信息智能化程度得到顯著提升

我國大數據產業布局相對較早，2011年，工信部就把信息處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一，為大數據產業發展奠定了一定的政策基礎。自2014年起，「大數據」首次被寫進我國政府工作報告，大數據產業上升至國家戰略層面，此後，國家大數據綜合試驗區逐漸建立起來，相關政策與標准體系不斷被完善，到2020年，我國大數據解決方案已經發展成熟，信息社會智能化程度得到顯著提升。

產業政策背景：優化升級數字基礎設施，鼓勵大數據產業發展

2014年，大數據首次寫入政府工作報告，大數據逐漸成為各級政府關注的熱點，政府數據開放共享、數據流通與交易、利用大數據保障和改善民生等概念深入人心。此後國家相關部門出台了一系列政策，鼓勵大數據產業發展。

當前，隨著5G、雲計算、人工智慧等新一代信息技術快速發展，信息技術與傳統產業加速融合，數字經濟蓬勃發展，數據中心作為各個行業信息系統運行的物理載體，已成為經濟社會運行不可或缺的關鍵基礎設施，在數字經濟發展中扮演至關重要的角色。數據中心作為大數據產業重要的基礎設施，其快速發展極大程度地推動了大數據產業的進步。在2021年3月發布的「十四五」規劃中，大數據標准體系的完善成為發展重點。

產業發展現狀

1、行業整體情況：大數據產業規模維持高速增長 主要應用於金融和政府領域

——大數據產業規模：2021年超過800億元

近年來我國大數據行業取得快速發展，賽迪CCID統計，我國大數據市場規模由2019年的619.7億元增長至2021年的863.1億元，復合年增長率達到18.0%，大數據市場規模包含了大數據相關硬體、軟體、服務市場收入。

——大數據市場結構：產業整體以大數據服務為主，應用領域以金融和政府領域為主

從產業結構來看，目前，我國的大數據產業進入高質量發展階段，大數據軟體和大數據服務的需求開始不斷提升，大數據硬體佔比有所下降但仍占據主導地位，

CCID統計，2021年我國大數據市場結構中，大數據硬體、大數據軟體和大數據服務的市場佔比分別為40.5%、25.7%和33.8%。近幾年大數據硬體的佔比在逐漸下降，大數據軟體和大數據服務的佔比在逐步提高。未來我國大數據軟體和服務市場相比硬體市場將呈現更好的發展態勢。

從應用領域來看，大數據分析產品及服務已經從最早的為電信領域客戶提供經營分析、為銀行領域客戶提供風控管理等輔助性經營決策，發展到目前的為金融、電信、政府、互聯網、工業、健康醫療、電力等多個行業領域客戶提供預測性分析、自主與持續性分析等，以實現企業決策與行動最優化。大數據分析產品及服務應用已經十分廣泛，但由於各下游領域業務特點的不同，決定了其對大數據分析產品及服務的具體需求存在一定差異。

CCID統計，2021年我國大數據分析市場下遊行業中，金融、政府、電信和互聯網位居應用領域前四名，市場佔比分別為19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合計超過60%;其他重點應用領域主要包括健康醫療、交通運輸、工業、電力等。

2、細分市場一：金融大數據

——金融大數據需求：金融業務規模不斷擴大，帶動大數據需求提升

從金融領域需求來看，近年來，中國金融領域業務規模不斷擴大，其中中國銀行業金融機構不斷積極擁抱金融科技，推動數字化轉型，整體行業規模擴大;保險業和證券業的收入也隨著市場經濟的發展而提升。

近年來，隨著新一代信息技術加速突破應用，以移動金融、互聯網金融、智能金融等為代表的金融新業態、新應用、新模式正蓬勃興起，我國金融業開始步入一個與信息社會和數字經濟相對應的數字化新時代，金融數字化轉型成為金融行業轉型發展的焦點。2019年，人民銀行印發《金融科技發展規劃(2019-2021年)》，構建起金融科技「四梁八柱」的頂層設計，明確了金融科技發展方向和任務、路徑和邊界。2022年1月，人民銀行再次發布《金融科技發展規劃(2022-2025年)》明確提出，從戰略、組織、管理、目標、路徑以及考評等方面將金融數字化打造成金融機構的「第二發展曲線」。隨著金融業務規模不斷擴大，加之新一代信息技術的發展，大數據在金融領域的需求將不斷提升。

——金融大數據應用場景

過去幾年，金融大數據帶來了重大的技術創新，為行業提供了便捷、個性化和安全的解決方案。目前，中國金融大數據典型的應用場景包括股票洞察、欺詐檢測和預防、風險分析與金融服務領域。

3、細分市場二：政府大數據

——政府大數據需求：互聯網政務服務用戶規模不斷提升

從政府領域需求來看，根據中國互聯網路信息中心(CNNIC)發布的第49次《中國互聯網路發展狀況統計報告》數據顯示，互聯網政務服務發展展現出了巨大潛能。截至2021年12月，我國互聯網政務服務用戶規模達9.21億，較2020年12月增長9.2%，占網民整體的89.2%。「十四五」規劃綱要提出要「推進網路強國建設，加快建設數字經濟、數字社會、數字政府，以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革」。2021年，我國各省市積極探索、持續推進互聯網政務服務建設發展，努力提升公共服務、社會治理等數字化、智能化水平。截至2021年11月，全國已有20多個省(區、市)相繼出台數字政府建設的有關規劃，為我國互聯網政務服務發展注入新的活力。

——政府大數據應用場景

中國政府大數據主要應用於信息共享、政務數據管理、城市網路管理與社會管理幾大領域。加強電子政務建設，管理好政府的數據資產，完善政府決策流程，將是未來數年大數據在公共管理領域發展的重要方向。大數據將對政府部門的精細化管理和科學決策發揮重要作用，從而提高政府的服務水平。輿情監測、交通安防、醫療服務等將是公共管理領域重點應用領域。

4、細分市場三：互聯網大數據

——互聯網大數據需求：互聯網行業規模不斷提升

在人工智慧、雲計算、大數據等信息技術和資本力量的助推和國家各項政策的扶持下，2021年，互聯網和相關服務業發展態勢平穩向好。企業業務收入和營業利潤保持較快增長;互聯網平台服務和數據業務實現快速發展，信息服務收入較快增長;多省份保持增長態勢。2021年我國規模以上互聯網和相關服務企業完成業務收入15500億元，同比增長21.2%。

2022年上半年，我國規模以上互聯網和相關服務企業完成互聯網業務收入7170億元，同比增長0.1%。

註：2021年及以前年份，規模以上互聯網和相關服務企業，指獲得《增值電信業務經營許可證》在中國大陸境內經營全國或區域性增值電信業務、上年度互聯網業務收入500萬元及以上的企業。2022年，規模以上互聯網和相關服務企業口徑由互聯網和相關服務收入500萬元以上調整為2000萬元及以上。

——互聯網大數據應用場景

在互聯網行業，除了社交、B2C業務之外，像在線音視頻業務、廣告監測、精準營銷等等，也是未來潛在應用場景。

產業競爭格局

1、區域競爭：中國大數據企業主要分布在華南和華東沿海地區

根據企查貓數據，截止2022年9月23日，全國大數據產業中「存續」及「在業」的企業多集中分布在華南和華東沿海地區。其中，廣東省的大數據企業最多。

2、企業競爭：技術領域創新和經驗是關鍵，融合應用領域行業龍頭更能獲得青睞

根據大數據產業聯盟調研和發布的2022大數據企業投資價值百強榜單來看，榜單共選取了10個細分領域，涉及大數據基礎軟體、數據治理與分析、數據安全、商業智能、營銷大數據5個通用領域，以及政府大數據、金融大數據、工業大數據、健康醫療大數據、空間地理信息大數據5個融合應用領域。

大數據基礎軟體、數據治理與分析、數據安全、數據可視化等，是所有細分行業應用場景的基礎支撐，體現了大數據技術價值和作用。在這些細分領域提供技術解決方案的企業中，技術創新能力較強、在各自的細分領域有較長時間技術積累的廠商是投資機構的關注重點。

政府大數據、金融大數據發展相對成熟，落地實踐案例多和品牌知名度高的企業受市場關注程度較高。工業大數據、健康醫療大數據、空間地理信息大數據等市場仍處於待爆發階段，在各自細分領域建立競爭優勢的企業容易獲得投資機構的青睞。

註：2022年大數據企業投資價值百強榜是從企業估值/市值、營收狀況、創新投入、產品競爭力、細分市場潛力、領導層能力等多個維度進行綜合評比，同時結合行業專家打分，評選出2022年度大數據領域最具投資價值的100家企業。

產業發展前景：大數據將繼續保持高速增長

大數據作為新一代信息技術的重要標志，對生產製造、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力均產生重要影響。伴隨國家快速推動數字經濟、數字中國、智慧城市等發展建設，未來大數據行業對經濟社會的數字化創新驅動、融合帶動作用將進一步增強，應用范圍將得到進一步拓寬，大數據市場也將保持持續快速的增長態勢。預計2027年我國大數據市場規模將達到2930.9億元，未來六年復合年增長率為22.6%。

更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。。

C. 金融大數據是什麼

金融大數據是指收集海量非結構化數據，分析挖掘客戶的交易和消費信息，掌握客戶的消費習慣，准確預測客戶的行為，提高金融機構的服務、營銷和風控能力。
1、大數據金融主要體現在三個方面：一是數據客觀准確匹配；二是交易成本低，客戶群大；最後，數據及時有效，有助於控制風險。
2、大數據金融通過大數據技術收集客戶交易信息、在線社區交流行為、資金流動趨勢等數據。大數據金融了解客戶的消費習慣，針對不同的客戶推出不同的營銷和廣告，或分析客戶的信用狀況。
拓展資料：
1）因為大數據金融數據是根據客戶自己的行為收集的大數據金融是客觀真實的。因此，大數據金融為客戶制定的回售方案和偏好推薦也能精準大數據金融匹配度高。大數據金融基於雲計算技術 雲計算是一種超大規模分布式計算技術，通過預設程序，大數據金融雲計算可以搜索、計算和分析各類客戶數據，無需人工參與。
2）大數據金融雲計算技術降低了收集和分析數據的成本，不僅整合了碎片化的需求和供應，而且大大降低了大數據金融交易的成本，實現了跨區域的信息流動和交換，客戶群也隨之增長。在大數據金融模型中，互聯網公司設置了各種風險指標，如違約率、延遲交貨率、售後投訴率等，大數據金融收集的客戶數據是實時的，因為其信用評價也是實時的。時間，有利於數據需求方及時分析對方的信用狀況，控制和防範交易風險。
3）大數據，或稱海量數據，是指所涉及的海量數據，無法通過主流軟體工具進行檢索、管理、處理和整理成信息，幫助企業在合理的時間內做出更積極的業務決策。 「大數據」研究院Gartner給出了這樣的定義。 「大數據」需要一種新的處理模式，具有更強的決策力、洞察力和發現力和流程優化能力，以適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

D. 大數據發展怎麼樣啊

大數據為什麼有很好的發展前景：
第一：大數據自身能夠創造出更多的價值。大數據相關技術緊緊圍繞數據價值化展開，數據價值化將開辟出廣大的市場空間，重點在於數據本身將為整個信息化社會賦能。隨著大數據的落地應用，大數據的價值將逐漸得到體現。目前在互聯網領域，大數據技術已經得到了較為廣泛的應用。
第二：數據發展日新月異，我們應該審時度勢、精心謀劃、超前布局、力爭主動，深入了解大數據發展現狀和趨勢及其對經濟社會發展的影響，分析我國大數據發展取得的成績和存在的問題，推動實施國家大數據戰略，加快完善數字基礎設施，推進數據資源整合和開放共享，保障數據安全，加快建設數字中國，更好服務我國經濟社會發展和人民生活改善。
第三：大數據產業鏈逐漸形成。經過近些年的發展，大數據已經初步形成了一個較為完整的產業鏈，包括數據採集、整理、傳輸、存儲、分析、呈現和應用，眾多企業開始參與到大數據產業鏈中，並形成了一定的產業規模，相信隨著大數據的不斷發展，相關產業規模會進一步擴大。

E. 大數據未來的發展前景怎麼樣

大數據發展的行業有三個方向，大數據開發、大數據分析、大數據科研

在2016年以前可能沒多少人會認為這個行業的發展潛力有多大，但隨著時代的進步，現如今大數據不是時時刻刻都在身邊？大數據現今是存在於各個行業，比如，電信、金融、製造、物流、電商等也因此催生出了眾多專業技術崗位。又從政策上來說，大數據是國家重點扶持項目，未來的一系列計劃中，大數據都占據著十分關鍵重要的環節，自然是有著 不可多得發展機遇。從職業前景來看，大數據開發相比於其他的大數據相關職位如大數據分析，大數據科研都有著更廣泛的應用，薪水高、待遇好，就業前景這方面也是非常好的。大數據行業發展未來可期

F. 為破局而生，情報分析師決勝大數據

大數據時代，誰擁有數據，誰也就擁有財富。

數據服務產業的發展，提高數據的應用水平，所離不開的關鍵核心都是專業的情報分析師。

通常所說的大數據分為三種，企業數據、公權機構數據和開源網路數據。前兩種可供挖掘和應用的價值有限，目前世界上各國所重視的都是開源網路數據。

挖掘大數據價值，獲取目標對象（人物、事件、機構、項目等）精確可靠的信息，需要經由情報分析師充分利用自身的技術、方法、經驗和手段，建立和理清調查任務內在的邏輯關系，通過綜合研判，才能從紛繁冗餘的數據中找出價值。

大數據是座挖不完的「鑽石礦」，隨著科學技術的發展，每個人的生活都與大數據息息相關，同時隨著國家政策對於大數據等前沿技術的愈發重視，大數據行業已逐步形成了一個萬億級別的市場。

截至2018年底，致力於打造「中國數谷」的貴州省會貴陽正推動大數據與相關領域深度融合，全國人大代表、貴陽市市長陳晏表示，貴陽建成大數據產業園10個，大數據企業1632家，全年企業主營業務收入1000億元人民幣。在推動大數據與實體經濟、社會治理等方面，貴陽市「融」出了新動能、新前景、新生活、新效率。貴陽市政府數據已實現100%共享交換，向社會免費開放618餘萬條數據。

基於大數據對各個行業的深入影響，近幾年，美國、歐盟、日本等主要發達經濟體都積極推進各自的大數據戰略。2009年，美國科學家委員會(NSTC)就發布了《開發數字數據的威力》報告，初步提出發展大數據的框架，奧巴馬政府亦對大數據行業大力支持，幫助美國取得世界領先地位。參考《大數據白皮書(2016)》，2016年全球大數據核心產業規模約為300億美元，預計2020年有望達到近600億美元。

中國亦將大數據視為新經濟的重要支撐。2014年「大數據」首次出現在《政府工作報告》，奠定了行業快速發展的政策基礎。2017 年，工信部印發了《大數據產業發展規劃(2016-2020 年)》，全面部署「十三五」時期大數據產業發展工作。發改委、工信部及農業部、運輸部等部委先後頒布相關後續政策，推動大數據產業發展。預計未來將有更多部門出台相應具體政策，推動大數據行業的發展。

根據中國信通院數據顯示，2017年中國大數據產業規模(包括數據資源建設、大數據軟硬體產品的開發、銷售和租賃活動，以及相關信息技術服務)為4700億元人民幣，同比增長30%，且預計2020年這一規模有望趕超1萬億，年均復合增速近30%。其中，大數據核心產業規模2017年為234億元，同比增長39%，預計2018年為329億元。

目前中國金融數據體量位居全球第一，其中金融行業數據量是數據的重要貢獻和使用機構，互聯網金融占據相當大的比重，活躍的交易賬戶和交易事項為金融領域貢獻了大量可供挖掘的有價數據。

受互聯網金融的影響，金融行業大數據也迎來了迅速發展，大數據在金融行業正實現全面普及應用。大數據在金融行業的應用，除了傳統的風險管理、運營管理及業務創新外，近年金融行業大數據應用呈現新的趨勢，主要包括高頻金融交易、小額信貸、P2P放款審核、客戶管理、精準營銷等。

隨著大數據發展和應用的持續推進，未來金融大數據行業中的機構和企業將圍繞建立新的金融環境而競爭，主要表現在圍繞生態圈、戰略和產品三個層面的競爭，並由此確定金融行業企業的市場地位及競爭力。因此，金融機構、互聯網企業都不會局限於某一個層面的發展，更傾向於多維度、多層面的布局。

此外，A股上市公司在大數據產業的各個領域布局廣泛，目前A股大數據概念板塊中，有118個標的，但是在各個子版塊中有較強變現能力的龍頭企業的數量卻很少，對於一些概念炒作，沒有核心技術能力的公司，很容易因為一些市場環境的變化，產生大幅下跌，讓投資者蒙受損失。

由此可見，大數據進一步發展急切需要綜合解決方案提供商，專注於利用當代最先進的IT技術推動企業和政府部門在管理和商業模式上的創新發展，提供綜合解決方案，包括運營支撐、大數據、移動互聯網解決方案等。最終形成電信+政府+金融的大數據全面布局。

內生外延布局金融大數據，業務協同發展。在公共安全、運營商等傳統大數據業務將大數據平台和應用技術研發落地，繼而可將經驗快速復制到金融、農業等其他領域。形成強協同效用。

大數據是未來的發展趨勢，現今人人也都可以談一點大數據，任何行業都可以直接間接的與大數據相關聯，但是真正專業應用大數據技術的公司卻也屈指可數，更難辨別出真正具有大數據業務變現能力的企業。

身處信息爆炸的時代，要想透過大數據去發現背後的真相，也並不是一件易事。

術業有專攻，作為企業方需要有意識培養大數據技術和情報分析師等專業人才，而作為個人也要有意識培養情報分析師思維，如此才能真正將大數據為己所用，如此也才能在未來市場的角逐中不被淘汰出局。

未來，每一個人都離不開對於數據的分析。

G. 什麼是大數據金融

就是建立在大規模數據信息上的金融行為。例如網路推出大數據炒股理財。

H. 《區塊鏈金融應用發展白皮書》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

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簡介：本白皮書主要聚焦以銀行業為主的金融領域。第一章闡述了區塊鏈的定義、應用模式及發展現狀等情況。第二章重點解析了金融領域的現狀痛點以及區塊鏈對金融領域的應用價值。第三章詳細梳理了區塊鏈金融領域典型應用場景，通過解析業務痛點、提出解決方案及分享優秀應用案例供銀行同業及相關機構參考。第四章研究提出區塊鏈面臨的挑戰，對未來發展進行了分析展望。