金融大数据白皮书

A. 大数据金融-第一章 大数据金融概论

1.大数据与小数据

2.大数据的内涵
（1） 数据类型方面

（2） 技术方法方面

（3） 分析应用方面

3.大数据的特征

多样性：随着互联网的发展和传感器种类的增多，诸如网页、图片、音频、视频、微博类的未加工的半结构化和非结构化数据越来越多，以数量激增、类型繁多的非结构化数据为主。非结构化数据相对于结构化数据而言更加复杂，数据存储和处理的难度增大。

时效性：大数据的时效性是指在数据量特别大的情况下，能够在一定的时间和范围内得到及时处理，这是大数据区别于传统数据挖掘最显著的特征。只有对大数据做到实时创建、实时存储、实时处理和实时分析，才能及时有效的获得高价值的信息。

价值型：包含很多深度的价值，大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。

4.大数据与传统数据的区别

5.大数据的产生背景

1.按照大数据结构分类

2. 按照大数据获取处理方式分类

3.按照其他方式分类

1.销售机会增多

0. 商业大数据的来源

1. 客户

2. 市场

3. 商品

4. 供应链

0. 数据来源

2. 市场与精准营销

3. 客户关系管理

4. 企业运营管理

5. 数据商业化

0. 数据来源

2. 付款定价

3. 研发

4. 新的商业模式

5. 公共健康

1. 营销

2. 服务

3. 运营

4. 风控

大数据金融是指运用 大数据技术和大数据平台 开展 金融活动和金融服务 ，对金融行业 积累的大数据以及外部数据 进行云计算等信息化处理，结合传统金融，开展资金融通、创新金融服务。

1. 呈现方式网络化
大量的金融产品和服务通过网络呈现。

2. 风险管理有所调整
风险管理理念 ——财务分析（第一还款来源）、可抵押财产或其他保证（第二还款来源）重要性将有所降低。
风险定价方式 ——更注重将交易行为的真实性、信用的可信度通过数据来呈现。
对客户的评价 ——全方位、立体的/活生生的。
风险管理的主要手段 ——基于数据挖掘对客户进行识别和分类。

3. 信息不对称降低
4. 金融业务效率提高
在合适的时间、合适的地点，把合适的产品以合适的方式提供给合适的消费者。

5. 金融企业服务边界扩大
由于效率提升，其经营成本必然随之下降，最适合扩大经营规模。
金融从业人员个体服务对象会更多。

6. 产品是可控的、可受的
通过网络化呈现的金融产品，对消费者而言，其收益或成本、产品的流动性是可以接受的，其风险是可控的。

7. 普惠金融
大数据金融的高效率性及扩展的服务边界，使金融服务的对象和范围也大大扩展，金融服务也更接地气。

1. 放贷快捷，精准营销个性化服务
立足长期大量的信用及资金流的大数据基础之上，在任何时点都可以通过计算得出信用评分，并采用网上支付方式，实时根据贷款需要及其信用评分等数据进行放贷。

2. 客户群体大，运营成本低
大数据金融是以大数据云计算为基础，以大数据自动计算为主，不需要大量人工，成本较低，整合了碎片化的需求和供给，服务领域拓展至更多的中小企业和中小客户。

3. 科学决策，有效风控
根据交易借贷行为的违约率等相关指标估计信用评分，运用分布式计算做出风险评估模型，解决信用分配、风险评估、授权实施以及欺诈识别等问题，有效地降低了不良贷款率。

基于 电商平台基础 上形成的网上交易信息与网上支付形成的金融大数据，利用云计算等先进技术对数据进行处理分析而形成的信用或订单融资模式。
典型代表有 阿里小贷 ，基于对电商平台的 交易数据、社交网络的用户交易与交互信息和购物行为习惯 等的大数据通过 云计算 来实时计算得分和分析处理，形成网络商户在电商平台中的累积信用数据，通过电商所构建的网络信用评级体系和金融风险计算模型及风险控制体系，来实时向网络商户发放订单贷款或者信用贷款，例如，阿里小贷可实现数分钟之内发放贷款。

企业利用自身所处的 产业链上下游 （原料商、制造商、分销商、零售商），充分整合供应链资源和客户资源，提供金融服务而形成的金融模式。

京东商城、苏宁易购是供应链金融的典型代表。

在供应链金融模式当中， 电商平台只是作为信息中介提供大数据金融 ，并不承担融资风险及防范风险等。—— 渠道商为核心企业。

B. 大数据未来的发展前景怎么样

行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等

本文核心数据：大数据产业链、产业规模、应用市场结构、竞争格局、发展前景预测等

产业概况

1、定义：大数据产业覆盖范围广

根据中国信通院发布的《大数据白皮书》，大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心生产要素，通过数据技术、数据产品、数据服务等形式，使数据与信息价值在各行业经济活动中得到充分释放的赋能型产业。不同机构对大数据的定义也有所不同，具体如下：

2、产业链剖析：大数据产业链庞大

大数据产业链覆盖范围广，上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;

大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。

中游大数据领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。

在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。

产业发展历程：十年来大数据产业高速增长，信息智能化程度得到显著提升

我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。

产业政策背景：优化升级数字基础设施，鼓励大数据产业发展

2014年，大数据首次写入政府工作报告，大数据逐渐成为各级政府关注的热点，政府数据开放共享、数据流通与交易、利用大数据保障和改善民生等概念深入人心。此后国家相关部门出台了一系列政策，鼓励大数据产业发展。

当前，随着5G、云计算、人工智能等新一代信息技术快速发展，信息技术与传统产业加速融合，数字经济蓬勃发展，数据中心作为各个行业信息系统运行的物理载体，已成为经济社会运行不可或缺的关键基础设施，在数字经济发展中扮演至关重要的角色。数据中心作为大数据产业重要的基础设施，其快速发展极大程度地推动了大数据产业的进步。在2021年3月发布的“十四五”规划中，大数据标准体系的完善成为发展重点。

产业发展现状

1、行业整体情况：大数据产业规模维持高速增长 主要应用于金融和政府领域

——大数据产业规模：2021年超过800亿元

近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。

——大数据市场结构：产业整体以大数据服务为主，应用领域以金融和政府领域为主

从产业结构来看，目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，

CCID统计，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。

从应用领域来看，大数据分析产品及服务已经从最早的为电信领域客户提供经营分析、为银行领域客户提供风控管理等辅助性经营决策，发展到目前的为金融、电信、政府、互联网、工业、健康医疗、电力等多个行业领域客户提供预测性分析、自主与持续性分析等，以实现企业决策与行动最优化。大数据分析产品及服务应用已经十分广泛，但由于各下游领域业务特点的不同，决定了其对大数据分析产品及服务的具体需求存在一定差异。

CCID统计，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%;其他重点应用领域主要包括健康医疗、交通运输、工业、电力等。

2、细分市场一：金融大数据

——金融大数据需求：金融业务规模不断扩大，带动大数据需求提升

从金融领域需求来看，近年来，中国金融领域业务规模不断扩大，其中中国银行业金融机构不断积极拥抱金融科技，推动数字化转型，整体行业规模扩大;保险业和证券业的收入也随着市场经济的发展而提升。

近年来，随着新一代信息技术加速突破应用，以移动金融、互联网金融、智能金融等为代表的金融新业态、新应用、新模式正蓬勃兴起，我国金融业开始步入一个与信息社会和数字经济相对应的数字化新时代，金融数字化转型成为金融行业转型发展的焦点。2019年，人民银行印发《金融科技发展规划(2019-2021年)》，构建起金融科技“四梁八柱”的顶层设计，明确了金融科技发展方向和任务、路径和边界。2022年1月，人民银行再次发布《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确提出，从战略、组织、管理、目标、路径以及考评等方面将金融数字化打造成金融机构的“第二发展曲线”。随着金融业务规模不断扩大，加之新一代信息技术的发展，大数据在金融领域的需求将不断提升。

——金融大数据应用场景

过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。

3、细分市场二：政府大数据

——政府大数据需求：互联网政务服务用户规模不断提升

从政府领域需求来看，根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第49次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，互联网政务服务发展展现出了巨大潜能。截至2021年12月，我国互联网政务服务用户规模达9.21亿，较2020年12月增长9.2%，占网民整体的89.2%。“十四五”规划纲要提出要“推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。2021年，我国各省市积极探索、持续推进互联网政务服务建设发展，努力提升公共服务、社会治理等数字化、智能化水平。截至2021年11月，全国已有20多个省(区、市)相继出台数字政府建设的有关规划，为我国互联网政务服务发展注入新的活力。

——政府大数据应用场景

中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设，管理好政府的数据资产，完善政府决策流程，将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用，从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。

4、细分市场三：互联网大数据

——互联网大数据需求：互联网行业规模不断提升

在人工智能、云计算、大数据等信息技术和资本力量的助推和国家各项政策的扶持下，2021年，互联网和相关服务业发展态势平稳向好。企业业务收入和营业利润保持较快增长;互联网平台服务和数据业务实现快速发展，信息服务收入较快增长;多省份保持增长态势。2021年我国规模以上互联网和相关服务企业完成业务收入15500亿元，同比增长21.2%。

2022年上半年，我国规模以上互联网和相关服务企业完成互联网业务收入7170亿元，同比增长0.1%。

注：2021年及以前年份，规模以上互联网和相关服务企业，指获得《增值电信业务经营许可证》在中国大陆境内经营全国或区域性增值电信业务、上年度互联网业务收入500万元及以上的企业。2022年，规模以上互联网和相关服务企业口径由互联网和相关服务收入500万元以上调整为2000万元及以上。

——互联网大数据应用场景

在互联网行业，除了社交、B2C业务之外，像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等，也是未来潜在应用场景。

产业竞争格局

1、区域竞争：中国大数据企业主要分布在华南和华东沿海地区

根据企查猫数据，截止2022年9月23日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业多集中分布在华南和华东沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多。

2、企业竞争：技术领域创新和经验是关键，融合应用领域行业龙头更能获得青睐

根据大数据产业联盟调研和发布的2022大数据企业投资价值百强榜单来看，榜单共选取了10个细分领域，涉及大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、商业智能、营销大数据5个通用领域，以及政府大数据、金融大数据、工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据5个融合应用领域。

大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、数据可视化等，是所有细分行业应用场景的基础支撑，体现了大数据技术价值和作用。在这些细分领域提供技术解决方案的企业中，技术创新能力较强、在各自的细分领域有较长时间技术积累的厂商是投资机构的关注重点。

政府大数据、金融大数据发展相对成熟，落地实践案例多和品牌知名度高的企业受市场关注程度较高。工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据等市场仍处于待爆发阶段，在各自细分领域建立竞争优势的企业容易获得投资机构的青睐。

注：2022年大数据企业投资价值百强榜是从企业估值/市值、营收状况、创新投入、产品竞争力、细分市场潜力、领导层能力等多个维度进行综合评比，同时结合行业专家打分，评选出2022年度大数据领域最具投资价值的100家企业。

产业发展前景：大数据将继续保持高速增长

大数据作为新一代信息技术的重要标志，对生产制造、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力均产生重要影响。伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。预计2027年我国大数据市场规模将达到2930.9亿元，未来六年复合年增长率为22.6%。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。。

C. 金融大数据是什么

金融大数据是指收集海量非结构化数据，分析挖掘客户的交易和消费信息，掌握客户的消费习惯，准确预测客户的行为，提高金融机构的服务、营销和风控能力。
1、大数据金融主要体现在三个方面：一是数据客观准确匹配；二是交易成本低，客户群大；最后，数据及时有效，有助于控制风险。
2、大数据金融通过大数据技术收集客户交易信息、在线社区交流行为、资金流动趋势等数据。大数据金融了解客户的消费习惯，针对不同的客户推出不同的营销和广告，或分析客户的信用状况。
拓展资料：
1）因为大数据金融数据是根据客户自己的行为收集的大数据金融是客观真实的。因此，大数据金融为客户制定的回售方案和偏好推荐也能精准大数据金融匹配度高。大数据金融基于云计算技术 云计算是一种超大规模分布式计算技术，通过预设程序，大数据金融云计算可以搜索、计算和分析各类客户数据，无需人工参与。
2）大数据金融云计算技术降低了收集和分析数据的成本，不仅整合了碎片化的需求和供应，而且大大降低了大数据金融交易的成本，实现了跨区域的信息流动和交换，客户群也随之增长。在大数据金融模型中，互联网公司设置了各种风险指标，如违约率、延迟交货率、售后投诉率等，大数据金融收集的客户数据是实时的，因为其信用评价也是实时的。时间，有利于数据需求方及时分析对方的信用状况，控制和防范交易风险。
3）大数据，或称海量数据，是指所涉及的海量数据，无法通过主流软件工具进行检索、管理、处理和整理成信息，帮助企业在合理的时间内做出更积极的业务决策。 “大数据”研究院Gartner给出了这样的定义。 “大数据”需要一种新的处理模式，具有更强的决策力、洞察力和发现力和流程优化能力，以适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

D. 大数据发展怎么样啊

大数据为什么有很好的发展前景：
第一：大数据自身能够创造出更多的价值。大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开，数据价值化将开辟出广大的市场空间，重点在于数据本身将为整个信息化社会赋能。随着大数据的落地应用，大数据的价值将逐渐得到体现。目前在互联网领域，大数据技术已经得到了较为广泛的应用。
第二：数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。
第三：大数据产业链逐渐形成。经过近些年的发展，大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链，包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用，众多企业开始参与到大数据产业链中，并形成了一定的产业规模，相信随着大数据的不断发展，相关产业规模会进一步扩大。

E. 大数据未来的发展前景怎么样

大数据发展的行业有三个方向，大数据开发、大数据分析、大数据科研

在2016年以前可能没多少人会认为这个行业的发展潜力有多大，但随着时代的进步，现如今大数据不是时时刻刻都在身边？大数据现今是存在于各个行业，比如，电信、金融、制造、物流、电商等也因此催生出了众多专业技术岗位。又从政策上来说，大数据是国家重点扶持项目，未来的一系列计划中，大数据都占据着十分关键重要的环节，自然是有着 不可多得发展机遇。从职业前景来看，大数据开发相比于其他的大数据相关职位如大数据分析，大数据科研都有着更广泛的应用，薪水高、待遇好，就业前景这方面也是非常好的。大数据行业发展未来可期

F. 为破局而生，情报分析师决胜大数据

大数据时代，谁拥有数据，谁也就拥有财富。

数据服务产业的发展，提高数据的应用水平，所离不开的关键核心都是专业的情报分析师。

通常所说的大数据分为三种，企业数据、公权机构数据和开源网络数据。前两种可供挖掘和应用的价值有限，目前世界上各国所重视的都是开源网络数据。

挖掘大数据价值，获取目标对象（人物、事件、机构、项目等）精确可靠的信息，需要经由情报分析师充分利用自身的技术、方法、经验和手段，建立和理清调查任务内在的逻辑关系，通过综合研判，才能从纷繁冗余的数据中找出价值。

大数据是座挖不完的“钻石矿”，随着科学技术的发展，每个人的生活都与大数据息息相关，同时随着国家政策对于大数据等前沿技术的愈发重视，大数据行业已逐步形成了一个万亿级别的市场。

截至2018年底，致力于打造“中国数谷”的贵州省会贵阳正推动大数据与相关领域深度融合，全国人大代表、贵阳市市长陈晏表示，贵阳建成大数据产业园10个，大数据企业1632家，全年企业主营业务收入1000亿元人民币。在推动大数据与实体经济、社会治理等方面，贵阳市“融”出了新动能、新前景、新生活、新效率。贵阳市政府数据已实现100%共享交换，向社会免费开放618余万条数据。

基于大数据对各个行业的深入影响，近几年，美国、欧盟、日本等主要发达经济体都积极推进各自的大数据战略。2009年，美国科学家委员会(NSTC)就发布了《开发数字数据的威力》报告，初步提出发展大数据的框架，奥巴马政府亦对大数据行业大力支持，帮助美国取得世界领先地位。参考《大数据白皮书(2016)》，2016年全球大数据核心产业规模约为300亿美元，预计2020年有望达到近600亿美元。

中国亦将大数据视为新经济的重要支撑。2014年“大数据”首次出现在《政府工作报告》，奠定了行业快速发展的政策基础。2017 年，工信部印发了《大数据产业发展规划(2016-2020 年)》，全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作。发改委、工信部及农业部、运输部等部委先后颁布相关后续政策，推动大数据产业发展。预计未来将有更多部门出台相应具体政策，推动大数据行业的发展。

根据中国信通院数据显示，2017年中国大数据产业规模(包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务)为4700亿元人民币，同比增长30%，且预计2020年这一规模有望赶超1万亿，年均复合增速近30%。其中，大数据核心产业规模2017年为234亿元，同比增长39%，预计2018年为329亿元。

目前中国金融数据体量位居全球第一，其中金融行业数据量是数据的重要贡献和使用机构，互联网金融占据相当大的比重，活跃的交易账户和交易事项为金融领域贡献了大量可供挖掘的有价数据。

受互联网金融的影响，金融行业大数据也迎来了迅速发展，大数据在金融行业正实现全面普及应用。大数据在金融行业的应用，除了传统的风险管理、运营管理及业务创新外，近年金融行业大数据应用呈现新的趋势，主要包括高频金融交易、小额信贷、P2P放款审核、客户管理、精准营销等。

随着大数据发展和应用的持续推进，未来金融大数据行业中的机构和企业将围绕建立新的金融环境而竞争，主要表现在围绕生态圈、战略和产品三个层面的竞争，并由此确定金融行业企业的市场地位及竞争力。因此，金融机构、互联网企业都不会局限于某一个层面的发展，更倾向于多维度、多层面的布局。

此外，A股上市公司在大数据产业的各个领域布局广泛，目前A股大数据概念板块中，有118个标的，但是在各个子版块中有较强变现能力的龙头企业的数量却很少，对于一些概念炒作，没有核心技术能力的公司，很容易因为一些市场环境的变化，产生大幅下跌，让投资者蒙受损失。

由此可见，大数据进一步发展急切需要综合解决方案提供商，专注于利用当代最先进的IT技术推动企业和政府部门在管理和商业模式上的创新发展，提供综合解决方案，包括运营支撑、大数据、移动互联网解决方案等。最终形成电信+政府+金融的大数据全面布局。

内生外延布局金融大数据，业务协同发展。在公共安全、运营商等传统大数据业务将大数据平台和应用技术研发落地，继而可将经验快速复制到金融、农业等其他领域。形成强协同效用。

大数据是未来的发展趋势，现今人人也都可以谈一点大数据，任何行业都可以直接间接的与大数据相关联，但是真正专业应用大数据技术的公司却也屈指可数，更难辨别出真正具有大数据业务变现能力的企业。

身处信息爆炸的时代，要想透过大数据去发现背后的真相，也并不是一件易事。

术业有专攻，作为企业方需要有意识培养大数据技术和情报分析师等专业人才，而作为个人也要有意识培养情报分析师思维，如此才能真正将大数据为己所用，如此也才能在未来市场的角逐中不被淘汰出局。

未来，每一个人都离不开对于数据的分析。

G. 什么是大数据金融

就是建立在大规模数据信息上的金融行为。例如网络推出大数据炒股理财。

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简介：本白皮书主要聚焦以银行业为主的金融领域。第一章阐述了区块链的定义、应用模式及发展现状等情况。第二章重点解析了金融领域的现状痛点以及区块链对金融领域的应用价值。第三章详细梳理了区块链金融领域典型应用场景，通过解析业务痛点、提出解决方案及分享优秀应用案例供银行同业及相关机构参考。第四章研究提出区块链面临的挑战，对未来发展进行了分析展望。