報告說明:
博思數據發布的《2024-2030年中國大數據金融市場分析與投資前景研究報告》介紹了大數據金融行業相關概述、中國大數據金融產業運行環境、分析了中國大數據金融行業的現狀、中國大數據金融行業競爭格局、對中國大數據金融行業做了重點企業經營狀況分析及中國大數據金融產業發展前景與投資預測。您若想對大數據金融產業有個系統的了解或者想投資大數據金融行業,本報告是您不可或缺的重要工具。
報告目錄:
第一章 大數據金融行業發展概述
1.1.1 大數據產業的概念
(1)數據產生與集聚層
(2)數據組織與管理層
(3)數據分析與發現層
(4)數據應用與服務層
1.1.2 大數據的生態系統
1.1.3 大數據的商業價值
(1)大數據的商業價值杠桿
(2)大數據創造的商業價值
1.2 大數據產業行業應用情況
1.2.1 大數據產業各個行業應用情況
(1)不同領域潛在價值評估
(2)不同領域投資結構分布
1.2.2 大數據產業金融領域應用情況
1.3 大數據金融概念及其特點
1.3.1 大數據金融基本定義
1.3.2 大數據金融主要特征
1.4 大數據金融主要發展模式
1.4.1 平臺金融發展模式
(1)電商企業金融化發展
(2)金融機構搭建數據平臺
1.4.2 供應鏈金融發展模式
第二章 大數據金融發展環境分析
2.1 大數據金融行業政策環境分析
2.1.1 行業監管體系概述
2.1.2 行業主要政策分析
2.1.3 行業發展規劃
2.1.4 政策環境對行業發展影響
2.2 大數據金融行業經濟環境分析
2.2.1 國內經濟走勢分析
(1)國內GDP增速情況
(2)工業生產增速情況
(3)固定資產投資情況
2.2.2 國內金融市場調研
(1)銀行資產規模分析
(2)銀行貸款規模分析
(3)銀行風險能力分析
2.2.3 國內經濟發展趨勢
2.2.4 經濟環境對行業發展影響
2.3 大數據金融行業技術環境分析
2.3.1 大數據與云計算
2.3.2 大數據處理工具
2.3.3 技術環境對行業發展影響
2.4 大數據金融行業社會環境分析
2.4.1 互聯網行業發展現狀
(1)互聯網網民規模分析
(2)互聯網資源規模分析
2.4.2 社交媒體發展現狀
2.4.3 移動設備發展現狀
2.4.4 社會環境對行業發展影響
2.5 大數據金融國際環境分析
2.5.1 銀行大數據全球發展現狀
(1)海外銀行大數據發展分析
(2)銀行大數據建設領先企業
2.5.2 保險大數據全球發展現狀
(1)海外保險大數據發展分析
(2)保險大數據建設領先企業
2.5.3 大數據金融國際對比分析
2.5.4 國外大數據金融發展啟示
第三章 大數據金融競爭策略創新
3.1 大數據金融基礎設施建設創新
3.1.1 支付體系建設分析
(1)互聯網支付行業用戶規模
(2)互聯網支付行業交易規模
(3)互聯網支付行業模式分析
(4)互聯網支付行業市場規模預測
3.1.2 征信體系建設分析
(1)征信機構業務規模分析
(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
3.1.3 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
(4)資產交易平臺發展趨勢
3.1.4 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
3.2 大數據金融平臺建設創新分析
3.2.1 電商平臺發展現狀分析
(1)電商平臺客戶結構分析
(2)電商市場競爭格局分析
(3)電商領先企業優勢分析
(4)電商行業投資并購分析
3.2.2 社交平臺發展現狀分析
(1)社交網絡流量統計排名分析
(2)社交網絡市場競爭格局分析
(3)社交網絡領先企業優勢分析
(4)社交網絡平臺投資并購分析
3.2.3 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
3.2.4 平臺建設創新發展方向
(1)用戶積累方式革新
(2)平臺個性定制廣泛
3.3 大數據金融渠道創新升級分析
3.3.1 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)與傳統渠道對比分析
3.3.2 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)與傳統渠道對比規模
3.3.3 證券業渠道互聯網化發展現狀
(1)互聯網證券交易情況
(2)互聯網證券模式分析
(3)與傳統渠道對比分析
3.3.4 渠道創新升級策略分析
(1)渠道定位轉型
(2)實體渠道轉型
第四章 大數據金融具體應用領域
4.1 銀行業大數據金融應用分析
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)中間收入拓展創新
4.1.3 銀行業大數據金融發展規模
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)交通銀行大數據金融案例分析
(3)浦發銀行大數據金融案例分析
(4)中信銀行大數據金融案例分析
4.1.5 銀行業大數據金融趨勢預測
4.2 保險業大數據金融應用分析
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規模
4.2.4 保險業大數據金融經典案例
(1)平安保險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 保險業大數據金融趨勢預測
4.3 證券業大數據金融應用分析
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)數據挖掘模式創新
(2)客戶服務模式創新
(3)技術監控模式創新
(4)市場預期模式創新
4.3.3 證券業大數據金融發展規模
4.3.4 證券業大數據金融經典案例
(1)中信證券大數據金融案例分析
(2)國泰君安大數據金融案例分析
4.3.5 證券業大數據金融趨勢預測
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 基金業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
第五章 大數據金融領先服務商分析
5.1 國外領先大數據金融服務商
5.1.1 IBM中國有限公司
(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
5.1.2 甲骨文股份有限公司
(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
5.1.3 英特爾(中國)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
5.1.4 費埃哲信息技術(北京)有限責任公司
(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
5.1.5 文思海輝技術有限公司
(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
5.2 國內領先大數據金融服務商
5.2.1 九次方
(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
5.2.2 榮之聯
(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
5.2.3 貝格數據
(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
5.2.4 中國保信
(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
5.2.5 Talking Data
(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
第六章 互聯網企業大數據金融戰略布局分析
6.1 阿里巴巴大數據金融布局分析
6.1.1 企業基本信息概述
6.1.2 企業主營業務分析
6.1.3 企業戰略發展布局
6.1.4 企業基礎資源分析
6.2 騰訊公司大數據金融布局分析
6.2.1 企業基本信息概述
6.2.2 企業主營業務分析
6.2.3 企業戰略發展布局
6.2.4 企業基礎資源分析
6.3 百度公司大數據金融布局分析
6.3.1 企業基本信息概述
6.3.2 企業主營業務分析
6.3.3 企業戰略發展布局
6.3.4 企業基礎資源分析
6.4 京東商城大數據金融布局分析
6.4.1 企業基本信息概述
6.4.2 企業主營業務分析
6.4.3 企業戰略發展布局
6.4.4 企業基礎資源分析
6.5 蘇寧云商大數據金融布局分析
6.5.1 企業基本信息概述
6.5.2 企業主營業務分析
6.5.3 企業戰略發展布局
6.5.4 企業基礎資源分析
第七章 金融機構大數據金融戰略布局分析
7.1 銀行大數據金融領先應用機構
7.1.1 建設銀行大數據金融布局分析
(1)企業基本信息概述
(2)企業主營業務分析
(3)企業基礎建設情況
(4)企業平臺建設情況
7.1.2 工商銀行大數據金融布局分析
(1)企業基本信息概述
(2)企業主營業務分析
(3)企業基礎建設情況
(4)企業平臺建設情況
7.1.3 中國銀行大數據金融布局分析
(1)企業基本信息概述
(2)企業主營業務分析
(3)企業基礎建設情況
(4)企業平臺建設情況
7.1.4 農業銀行大數據金融布局分析
(1)企業基本信息概述
(2)企業主營業務分析
(3)企業基礎建設情況
(4)企業平臺建設情況
7.1.5 交通銀行大數據金融布局分析
(1)企業基本信息概述
(2)企業主營業務分析
(3)企業基礎建設情況
(4)企業平臺建設情況
7.1.6 招商銀行大數據金融布局分析
(1)企業基本信息概述
(2)企業主營業務分析
(3)企業基礎建設情況
(4)企業平臺建設情況
7.1.7 民生銀行大數據金融布局分析
(1)企業基本信息概述
(2)企業主營業務分析
(3)企業基礎建設情況
(4)企業平臺建設情況
7.1.8 中信銀行大數據金融布局分析
(1)企業基本信息概述
(2)企業主營業務分析
(3)企業基礎建設情況
(4)企業平臺建設情況
7.1.9 平安銀行大數據金融布局分析
(1)企業基本信息概述
(2)企業主營業務分析
(3)企業基礎建設情況
(4)企業平臺建設情況
7.2 保險大數據金融領先應用機構
7.2.1 中國人壽大數據金融布局分析
(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
7.2.2 中國人保大數據金融布局分析
(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
7.2.3 平安保險大數據金融布局分析
(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
7.2.4 泰康人壽大數據金融布局分析
(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
7.2.5 太平保險大數據金融布局分析
(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
7.3 證券大數據金融領先應用機構
7.3.1 國金證券大數據金融布局分析
(1)企業基本信息概述
(2)企業基礎資源分析
(3)企業市場預期水平
(4)企業客戶關系管理
7.3.2 中信證券大數據金融布局分析
(1)企業基本信息概述
(2)企業基礎資源分析
(3)企業市場預期水平
(4)企業客戶關系管理
7.3.3 國泰君安大數據金融布局分析
(1)企業基本信息概述
(2)企業基礎資源分析
(3)企業市場預期水平
(4)企業客戶關系管理
7.3.4 海通證券大數據金融布局分析
(1)企業基本信息概述
(2)企業基礎資源分析
(3)企業市場預期水平
(4)企業客戶關系管理
7.3.5 湘財證券大數據金融布局分析
(1)企業基本信息概述
(2)企業基礎資源分析
(3)企業市場預期水平
(4)企業客戶關系管理
第八章 大數據金融發展趨勢及投資前景建議規劃
8.1 大數據金融發展風險分析
8.1.1 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
(4)其他風險
8.1.2 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
8.2 大數據金融發展SWOT分析
8.2.1 大數據金融發展優勢分析
8.2.2 大數據金融發展劣勢分析
8.2.3 大數據金融發展挑戰分析
8.2.4 大數據金融發展機遇分析
8.3 大數據金融發展趨勢分析
8.3.1 跨界融合趨勢
8.3.2 行業細分趨勢
8.3.3 實體轉型趨勢
8.3.4 個性服務趨勢
8.4 大數據金融投融資機會分析
8.4.1 大數據金融投融資現狀分析
8.4.2 大數據金融并購現狀分析
8.4.3 大數據金融投資機會分析
8.4.4 大數據金融投資前景分析
部分圖表目錄:
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:大數據創造的商業價值
圖表8:大數據在各個行業的潛在應用指數
圖表9:大數據應用行業投資結構(單位:%)
圖表10:中國金融行業大數據應用投資結構(單位:%)
圖表11:我國銀行在電商平臺的布局情況
圖表12:一行三會對互聯網金融的業務監管
圖表13:2018-2023年我國GDP增長率變化情況(單位:%)
圖表14:2018-2023年我國工業增加值走勢情況(單位:%)
圖表15:2018-2023年我國固定資產投資增速變化情況(單位:%)
圖表16:2018-2023年銀行業資產規模變化情況(單位:萬億元,%)
圖表17:2018-2023年我國銀行業小微企業貸款余額變化情況(單位:萬億元,%)
圖表18:2018-2023年我國銀行業涉農貸款余額變化情況(單位:萬億元,%)
圖表19:GFS集群構成
圖表20:云計算系統中的數據管理技術主要分類
圖表21:虛擬化技術根據對象分類
圖表22:并行計算機主要的結構類型
圖表23:并行計算機主要的存儲訪問模型
圖表24:大數據工具列表
圖表25:2018-2023年中國網民規模與普及率(單位:億人,%)
圖表26:2018-2023年中國互聯網基礎資源對比(單位:個,塊/32,Mbps,%)
圖表27:2018-2023年中國Ipv6地址數(單位:塊/32)
圖表28:2018-2023年中國Ipv4地址資源變化情況(單位:萬個,%)
圖表29:2020年中國分類域名數(單位:個,%)
圖表30:2020年中國分類CN域名數(單位:個,%)
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