大数据风控趋势

❶ 银行风控发展趋势是怎样的

趋势一：监管拓宽加深

监管范围正在持续扩大。麦肯锡预计未来十年内，加大消费者保护和“行为”监管的趋势仍将延续，甚至加快。那些信息不对称、高转换成本、不当和晦涩的建议、不透明或过于复杂的产品功能或定价结构都可能受到更为严密的审查。产品捆绑和交叉补贴也将更为困难，可以促使一些市场更公平地进行产品定价。

在某些情况下，如果客户可以改用更符合自身利益的其他产品，银行甚至有义务告知这一情况。或必须定期告知消费者更廉价的选择。这些趋势将会显著影响银行风险管理的方方面面。

一是，在监管框架内进行优化。

资本、流动性、融资、杠杆率以及恢复处置机制的建立可能会敦促银行构建符合所有监管限制的资产负债表和业务，在满足相关要求比率的前提下充分利用资金。这可能会限制银行的战略自由度，要求银行建立全新且具备高度分析能力的业务优化和战略制定流程。风险职能在这些领域作用重大，可扮演关键角色。

二是，银行能否光明磊落地披露自己的业务做法？

仅仅符合现有规则是不够的，如果银行要免受未来法规的回溯判决影响，就必需遵循一系列广泛原则。例如，银行要站在客户的角度检视自己的做法是否“公平”，是否能光明磊落地向客户、监管部门和公众完整披露自己的业务做法？如果不能，那么这就是一个明确的警告信号。银行可能需要评估整个销售和服务方法，审核端对端流程、定价结构及水平。

三是，消除人工干预，自动合规。

如今法律法规逐渐复杂，不合规问题愈加突出，银行只能在处理客户业务风险过程中尽量消除人工干预，把正确的行为固化到产品、服务和流程中。在无法实现自动化干预的领域，强有力的监督监控将会愈发重要，因为这是确保第一道防线错误率极低和第二道防线有效监督的唯一方法。

四是，与业务部门协作。

风险职能只有和业务部门加紧合作，才能沉着应对监管要求。银行要做到零风险全面合规，就要从一开始思考流程构成，而不是业务部门设计完战略或新产品后再追加马后炮。

趋势二：客户期望改变

未来十年内，客户期望改变和技术发展料将引发银行业巨变，使行业改头换面。届时，技术普及对客户而言可能就如家常便饭。

创新影响着价值链的每个环节，但最重要的颠覆可能发生在银行的业务承接和销售流程上。

回顾一下银行的基本业务模式就可以了解其中的盈利情况，将近六成的银行利润来自于业务承接、销售、分销和其他面向客户的活动。这些活动的净资本收益率达到了22%的诱人水平。

银行若要赢得这场客户关系战就要付出大量努力，要实现这一目标，风险职能就必须成为核心贡献者，在整个过程中与业务部门紧密协作，并强调两个重点：

一是自动化即时决策。

银行必须建立高度定制化的流程，快速实时响应客户要求（如开户、贷款申请等）。风险职能要帮助银行在无人工干预的环境下进行风险评估和决策制定。这通常要求银行出台大规模的零基础流程再设计，采纳更多非传统数据。专门为美英小企业提供贷款解决方案的公司Kabbage就是一个很好的例子。

申请者无需提交复杂冗长的文件便可通过在线途径快速便捷地申请贷款。Kabbage会评估各种数据来源（如PayPal交易、亚马逊交易、eBay交易信息和UPS发货量信息）。

目前，部分银行正着手设计更便捷的开户流程，大部分所需数据可通过公共来源预先填好，使客户受理体验尽量简单、做到衔接无缝和简短。在这种情况下，风险职能的挑战在于建立起一种安全友好的识别验证方法。

二是“一人细分客群”。

随着银行在客户细分和产品服务上更加成熟复杂，最终可能会建立“一人细分客群”，提供单人量身定制的价格和产品。不过此举也复杂化了相应流程，对银行来说代价不菲。为了保护消费者免受不当定价和审批决策的影响，监管部门也可能对银行设置诸多限制。

风险职能需要与运营和其他职能共同寻找对策，在提供高度定制化解决方案的同时妥善处理新问题。

趋势三：让技术和分析助力风险职能

科技不仅改变了客户行为，高级分析能力的发展也孕育了全新风险管理技术。层出不穷的新技术带来了成本更低、速度更快的计算能力和数据存储，推动了更有效的风险决策支持和流程整合。虽然未来十年还将出现大量未知的创新，并显著影响风险管理进程。这些创新因素包括大数据、机器学习、众包。

许多行业都已采用机器学习技术，比如天气预报、亚马逊产品推荐、谷歌垃圾邮件识别和奈飞（Netflix）建议都是很好的例子。某些银行已经开始在催收或信用卡欺诈侦测等领域开展试验，成效显著。

衡量模型预测能力的基尼系数也大幅改善。麦肯锡预计，银行的风险职能将在多个领域采用机器学习，如金融犯罪侦查、信贷审核、早期预警系统、零售和中小企业（SME）客群催收。

互联网的普及推动了商业设想众包，许多企业正通过这种方式提高部分领域的工作效率。美国Allstate的保险公司举办了一场汽车意外保险理赔算法众包挑战赛，参赛者均为数据科学家。该公司仅用了三个月的时间便成功将模型预测能力提高了2.7倍。

许多此类技术创新都能降低风险成本和罚款。银行越早采用这些技术便能越早建立竞争优势。不过，保护客户数据隐私必须是一个重要前提。

趋势四：非金融风险类型正在出现

金融风险管理在过去20年取得了长足进步，但其他风险管理却更似原地踏步。

过去五年来，运营合规风险相关的罚款、损失、法律成本飙升，迫使银行不得不开始关注这些风险。比如传染风险、模型风险、网络攻击等，银行还需要建立风险职能新能力和新流程，管理跟踪上述新兴风险。

趋势五：通过消除偏见更科学制定风险决策

另一种风险来源于偏见导致的错误决策。银行风险职能需要加强偏见识别和除偏技巧。

偏见识别。第一步要评估银行的哪些风险决策可能受到偏见影响。一旦有了这方面的理解，就能更容易识别偏见、降低影响。这个步骤其实相当重要，因为制定风险决策的过程中始终会存在偏见。那大型企业用于贷款审核的模型也会存在同样的问题吗？相比于人脑制定信贷决策，使用模型的问题相对较少。

然而，在建模过程中仍然会多少存在偏见。传统的回归模型一般始于建模人员的假设，如哪些因素具备预测能力，并应该被纳入模型。机器学习借助算法自行找出风险动因，成为能有效解决偏见问题的新方案。

除偏技巧。银行可采用三种技巧减少或避免决策偏见：通过分析为决策制定者提供更多事实；善用辩论技巧消除对话和决策中的偏见；通过组织在企业中建立新的决策方式。

一个比较典型的案例是定性信贷评估（QCA）。全球多家银行已在新兴市场中小企业贷款审核环节用上了QCA，这些市场的财务数据往往缺失、不全或不可靠。在这种情况下，银行往往需要依靠来自专家的人工判断。

虽然此举会导致一些主观偏见的出现，但银行可以采取众多措施提高决策质量。通常银行会用研讨会的形式进行QCA，汇集一批最优秀的信贷主管共同识别一系列潜在的预测因素，然后根据历史亏损情况逆向测试进行筛选。

趋势六：大规模降本需求

银行系统在大部分地区和产品类别上都出现了缓慢但持续的盈利水平下滑。银行努力通过改善运营成本弥补利润率下滑，导致净资产收益率持续保持在长期平均值的低位。

资本要求提高及合规成本增加等一系列监管的进一步收紧、以及低成本数字化竞争者的出现都为银行带来了不少压力，麦肯锡同时预计，这种压力还会进一步加剧。某些产品更易受到影响，银行如果仍旧无所作为，到2025年，某些产品类别高达40%的收入将会面临风险。

既然颠覆性如此强大，银行必须重新思考运营成本构成，以更低成本创造更高价值。银行如果已经采用了零基础预算、增值分析（即需求管理）、外包等传统的渐进降本方法，简化、标准化、数字化将是剩下为数不多的大幅降本途径。

银行风险需要对加大投入节省风险成本，应对前文提到的多种结构性趋势。在现有行业和监管环境，克服挑战无捷径可走，银行需要在未来十年内重新思考部署这些决策。

值得关注的是，到2025年，银行的风险职能将对银行的成功发挥更加关键的作用。2025年，银行的风险职能可能会担任无缝、无偏见风险决策和全面组织监控的设计工作，通过降低风险和运营成本、提供直观的客户体验和引导银行合规等方式创造更大价值。业务承接、销售、分销和其他面向客户的活动。这些活动的净资本收益率达到了22%的诱人水平。

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银行风险管理的实施

银行风险管理的目标能否实现，不仅取决于银行风险管理人员的知识水平和管理技能，而且还取决于银行的组织设置和管理方式等。银行风险管理的实施必须注重以下四方面的内容：

一是在经营上，必须采取稳健的原则，银行各部门的管理人员从经营决策到具体业务的操作，都必须考虑各种风险因素，在确保安全的前提下来寻求盈利的极大化。

二是在业务上，采取一系列风险分散或风险转嫁的自我保护措施，通过将风险管理数量化、具体化和制度化，确保风险在自身能够承受的范围之内。

三是在组织安排和部门设置上，要求银行设置专门的风险管理部门，并且强调与其他部门密切配合，定期对各业务部门制订的具体风险管理对策和目标进行检查和监督；并且将市场销售部和操作系统部分开设置，健全内部的制约机制。总之，银行在组织安排和部门设置上均必须体现防范风险的思想。

四是在财务上，采取稳健的会计原则，银行应在执行权责发生制的同时，按照稳健的会计原则，争取有关部门的支持，对呆账准备、应收未收款、盈余分配等方面作出适当的处理，以确保银行的资产质量，增强银行抵御风险的能力。

❷ 互联网金融大数据风控到底怎么玩

互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交网络已及搜索引擎等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。做好互联网金融，要立足于三个基本点:平台、数据、金融。而在这其中，大数据，作为连接平台、用户、金融等方面的工具，有着举足轻重的意义。
由于互联网金融涉及广泛、囊括多个领域，各领域的风控策略也不尽相同，不能一概而论，下面就大数据风控在互联网金融领域的运用做一个大致的分类和解析。

首先，如何理解大数据风控
大数据风控的有效性除了强调数据的海量外，更重要的在于用于风控的数据的广度和深度。其中：
数据的广度：指用于风控的数据源多样化，任何互联网金融企业并不能指望依据单一的海量数据就解决风控问题，正如在传统金融风控中强调的“交叉验证”的原则一样，应当通过多样化的数据来交叉验证风险模型。互联网金融的风控策略也如此，可能对同一风险事件采用了多种策略。
数据的深度：指用于风控的数据应当基于某个垂直领域真实业务场景及过程完整记录，从而保证数据能够还原真实的业务过程逻辑。例如，很多第三方支付平台有丰富的真实交易记录，但由于大部分场景下无法获取交易商品的详细信息及用户身份，在用于风控时候价值大打折扣，因而数据的完整性和垂直深度很重要。

互联网金融产品如何利用大数据做风控，大致有以下一些分类和方向：
1、基于某类特定目标人群、特定行业、商圈等做风控。由于针对特定人员、行业、商圈等垂直目标做深耕，较为容易建对应的风险点及风控策略。
例如： 针对大学生的消费贷，主要针对大学生人群的特征
针对农业机具行业的融资担保。
针对批发市场商圈的信贷。

2、基于自有平台身份数据、历史交易数据、支付数据、信用数据、行为数据、黑名单/白名单等数据做风控。
>>>>身份数据：实名认证信息（姓名、身份证号、手机号、银行卡、单位、职位）、行业、家庭住址、单位地址、关系圈等等。
>>>>交易数据/支付数据：例如B2C/B2B/C2C电商平台的交易数据，P2P平台的借款、投资的交易数据等。
>>>>信用数据：例如P2P平台借款、还款等行为累积形成的信用数据，电商平台根据交易行为形成的信用数据及信用分（京东白条、支付宝花呗），SNS平台的信用数据。
>>>>行为数据：例如电商的购买行为、互动行为、实名认证行为（例如类似新浪微博单位认证及好友认证）、修改资料（例如修改家庭及单位住址，通过更换频率来确认职业稳定性）。
>>>>黑名单/白名单：信用卡黑名单、账户白名单等。

3、基于第三方平台服务及数据做风控 互联网征信平台（非人行征信）、行业联盟共享数据（例如小贷联盟、P2P联盟） FICO服务、Retail Decisions(ReD)、Maxmind服务。

>>>>IP地址库、代理服务器、盗卡/伪卡数据库、恶意网址库等；
>>>>舆情监控及趋势、口碑服务。诸如宏观政策、行业趋势及个体案例的分析等等

4、基于传统行业数据做风控 人行征信、工商、税务、房管、法院、公安、金融机构、车管所、电信、公共事业（水电煤）等传统行业数据。

5、线下实地尽职调查数据
包括自建风控团队做线下尽职调查模式以及与小贷公司、典当、第三方信用管理公司等传统线下企业合作做风控的模式。线下风控数据也是大数据风控的重要数据来源和手段。


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❸ 为什么说大数据风控是互联网金融的必然趋势

大数据风控将是未来行业都必须要做的 因为大数据就是未来行业发展的土壤 经过大数据分析出来的能很清晰的告诉你这块地该种什么 什么时候种 什么时候收 好理解把

❹ 什么是大数据风控，P2P大数据风控到底有没有真疗效

大数据风控，就是利用大数据技术（hadoop，spark等）构建大数据数据处理平台。包括数据接入平台，数据仓库，数据处理能力，数据分析展现等。然后利用这些能力，进行用户画像，风险建模达到风险监控，风险预测，风险控制的目的。好的风控策略和风控模型，能够有效风控。

风控一般包括：风险政策，反欺诈，审核

按时间来分可分为：贷前，贷后

如：用户画像，简述如下：

1. 基本信息：姓名，地址，联系人等

2. 交易行为属性：交易次数，逾期行为，

3. 兴趣：爱好，兴趣

4. 征信信息：银行征信，黑名单，外部信用评分

如：风控建模（参数+算法（公式））

利用用户的多个行为指标或原始变量（逾期，信用额度，交易次数）生成衍生变量（6个月交易金额大于前月的月分数，6个月最大逾期，最要是生成个人一定时期来成趋势，稳定的数据），最好基于某种算法（一般是逻辑回归）训练参数，最后形成评分

上述我们都可以应用决策引擎来风控用户下单交易行为

决策层一般会关注整体风控监控，在针对异常日期单独分析。常用风控监控指标有fpd，vintage，迁移率等

❺ 相比银行传统风控，大数据风控对比传统风控有优势吗

有很大的优势，传统的信贷风控主要以人工审批为主，人工审核一般需要2-3周以上时间才能实现放款，效率低下，流程繁琐，互联网金融往往小额量大，放款速度加快至关重要。面对个人信用体系不完善、恶意骗贷、坏账和逾期、债务收回成本较高等诸多挑战，用自动化的数据智能风控体系来提升整个流程的效率是必然的发展趋势。

❻ 什么是大数据，大数据时代有哪些趋势

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》。