MIME-Version: 1.0 Content-Type: multipart/related; boundary="----=_NextPart_01CBDE7B.CA92C0B0" 此文档为“单个文件网页”,也称为“Web 档案”文件。如果您看到此消息,但是您的浏览器或编辑器不支持“Web 档案”文件。请下载支持“Web 档案”的浏览器,如 Windows? Internet Explorer?。 ------=_NextPart_01CBDE7B.CA92C0B0 Content-Location: file:///C:/B1341E43/doc.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii" 2018-2024年中国金融大数据行业深度调研与行业竞争对手分析报告

2018-2024年中国金融大数据行业深度调研与行业竞争对手分析报告 =

报告目&= #24405;及图表目录

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智研数据研究中心 &#= 32534;制


一、 报&= #21578;报价

2018-2024年中国金融大数据行业深度调研与行业竞争对手分析报告信息及时,资料详&#= 23454;,指导性强,具有?= 20;家,独到,独特的优= 势。旨在帮助客户掌= 5569;区域经济趋势,获?= 1;优质客户信息,准确&= #12289;全面、迅速了解目= 069;行业发展动向,从而= ;提升工作效率和效果&#= 65292;是把握企业战略发ì= 37;定位不可或缺的重要= 决策依据。 =

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联系?= 4;:刘老师谭老师陈老师 =

报= ;告说明、目录及图表&#= 30446;录详见第二部分。 =


二、 说&= #26126;、目录、图表目录

金融领域具备海量数据,非常适合与大数据技术相结合,因此金融大数据正受到银行、保险、证券企业的追捧。通过互联网、云计算等信息技术来处理海量数据,从而更好地了解客户、创新服务。

随着数据价值被越来越多的认可,尤其是在金融企业业务转型时期,基于数据的业务及内部管理优化使得金融领域的大数据应用市场规模在未来几年将以高于整体水平的速度增长。
首先,来看近年金融行业大数据应用规模。金融行业是所有行业大数据应用最全面、最成熟的行业,因此,其在整个大数据行业的占比也一直较高。据推算2015年,中国金融行业大数据应用规模年均增长率达到97.0%,超过23亿元。据不完全统计,2016年应用规模将达到44.29亿元。
目前,金融行业主要如信用卡、防欺诈、电子支付业务等,对大数据有比较大的需求。因此,随着金融行业大数据应用的加强已经深入,预计到2018-2024年,金融行业大数据应用市场规模年均复合增长率为55.21%,到2022年,中国金融行业大数据应用市场规模为497亿元。
不过,金融大数据还面临着不少阻碍,如内部各业务间存在信息孤岛现象、外部大数据整合难度大等。相信在大数据起到更大效果时,金融大数据的推进不会太大问题,未来前景广阔。
报告目录
第1章:全球 金融大数据 行业发展分析
1.1 美国金融大数据行业发展分析
1.1.1 美国金融大数据行业政策规划
1.1.2 美国金融大数据行业发展规模
1.1.3 美国金融大数据行业市场结构
1.1.4 美国金融大数据行业竞争格局
1.1.5 美国金融大数据行业发展前景
1.2 欧洲金融大数据行业发展分析
1.2.1 欧洲金融大数据行业政策规划
1.2.2 欧洲金融大数据行业发展规模
1.2.3 欧洲金融大数据行业市场结构
1.2.4 欧洲金融大数据行业竞争格局
1.2.5 欧洲金融大数据行业发展前景
1.3 日本金融大数据行业发展分析
1.3.1 日本金融大数据行业政策规划
1.3.2 日本金融大数据行业发展规模
1.3.3 日本金融大数据行业市场结构
1.3.4 日本金融大数据行业竞争格局
1.3.5 日本金融大数据行业发展前景
1.4 印度金融大数据行业发展分析
1.4.1 印度金融大数据行业政策规划
1.4.2 印度金融大数据行业发展规模
1.4.3 印度金融大数据行业市场结构
1.4.4 印度金融大数据行业竞争格局
1.4.5 印度金融大数据行业发展前景
第2章:中国金融大数据行业发展状况分析
2.1 中国金融大数据行业发展分析
2.1.1 中国金融大数据行业发展周期
2.1.2 中国金融大数据行业政策规划
2.1.3 中国金融大数据行业发展规模
2.1.4 中国金融大数据行业市场结构
2.1.5 中国金融大数据行业发展痛点
2.2 中国金融大数据行业竞争格局
2.2.1 行业现有竞争者分析
2.2.2 行业潜在进入者威胁
2.2.3 行业替代品威胁分析
2.2.4 行业供应商议价能力分析
2.2.5 行业购买者议价能力分析
2.2.6 行业竞争情况总结
第3章:金融大数据行业细分市场发展分析
3.1 银行业大数据市场发展分析
3.1.1 银行业大数据市场发展概况
3.1.2 银行业大数据产品应用分析
(1)客户画像应用
(2)精准营销
(3)风险管控
(4)运营优化
3.1.3 银行业大数据市场格局分析
3.1.4 银行业大数据市场发展机遇与挑战
(1)市场发展机遇
(2)市场发展挑战
3.2 证券业大数据市场发展分析
3.2.1 证券业大数据市场发展概况
3.2.2 证券业大数据产品应用分析
(1)股价预测
(2)客户关系管理
(3)投资景气指数
3.2.3 证券业大数据市场格局分析
3.2.4 证券业大数据市场发展前景与趋势
(1)市场前景预测
(2)市场趋势预测
3.3 保险业大数据市场发展分析
3.3.1 保险业大数据市场发展概况
3.3.2 保险业大数据产品应用分析
(1)客户细分和精细化营销
(2)欺诈行为分析
(3)精细化运营
3.3.3 保险业大数据市场格局分析
3.3.4 保险业大数据市场发展前景与趋势
(1)市场前景预测
(2)市场趋势预测
3.4 信托业大数据市场发展分析
3.4.1 信托业大数据市场规模分析
3.4.2 信托业大数据战略思维分析
(1)产品研发与大数据
(2)风险管理与大数据
(3)财富管理与大数据
(4)运营决策与大数据
3.4.3 信托业大数据市场发展前景与趋势
(1)市场前景预测
(2)市场趋势预测
第4章:金融大数据行业领先企业案例分析
4.1 国外金融大数据领先企业案例分析
4.1.1 IBM公司
(1)企业金融大数据业务布局
(2)企业金融大数据核心技术
(3)企业金融大数据产品体验
(4)企业金融大数据业务经营情况分析
4.1.2 Teradata公司
(1)企业金融大数据业务布局
(2)企业金融大数据核心技术
(3)企业金融大数据产品体验
(4)企业大数据业务经营情况分析
(5)企业金融大数据投融资分析
4.1.3 Oracle公司
(1)企业金融大数据业务布局
(2)企业金融大数据核心技术
(3)企业金融大数据产品体验
(4)企业大数据业务经营情况分析
4.1.4 Palantir公司
(1)企业金融大数据业务布局
(2)企业金融大数据核心技术
(3)企业金融大数据产品体验
(4)企业大数据业务经营情况分析
(5)企业金融大数据投融资分析
4.1.5 ZestFinance公司
(1)企业金融大数据业务布局
(2)企业金融大数据核心技术
(3)企业金融大数据产品体验
(4)企业大数据业务经营情况分析
(5)企业金融大数据投融资分析
4.2 国内金融大数据领先企业案例分析
4.2.1 厦门华侨电子股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业技术资质能力分析
(3)企业金融大数据业务布局
(4)企业市场渠道与网络分析
(5)企业经营情况分析
1)企业主要经济指标
2)企业盈利能力分析
3)企业运营能力分析
4)企业偿债能力分析
5)企业发展能力分析
(6)企业发展金融大数据优劣势分析
(7)企业投融资分析
4.2.2 神州数码信息服务股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业技术资质能力分析
(3)企业金融大数据业务布局
(4)企业市场渠道与网络分析
(5)企业经营情况分析
1)企业主要经济指标
2)企业盈利能力分析
3)企业运营能力分析
4)企业偿债能力分析
5)企业发展能力分析
(6)企业发展金融大数据优劣势分析
(7)企业投融资分析
4.2.3 深圳市银之杰科技股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业技术资质能力分析
(3)企业金融大数据业务布局
(4)企业市场渠道与网络分析
(5)企业经营情况分析
1)企业主要经济指标
2)企业盈利能力分析
3)企业运营能力分析
4)企业偿债能力分析
5)企业发展能力分析
(6)企业发展金融大数据优劣势分析
(7)企业投融资分析
4.2.4 北京奥维云网大数据科技股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业技术资质能力分析
(3)企业金融大数据业务布局
(4)企业市场渠道与网络分析
(5)企业经营情况分析
1)企业主要经济指标
2)企业盈利能力分析
3)企业运营能力分析
4)企业偿债能力分析
5)企业发展能力分析
(6)企业发展金融大数据优劣势分析
(7)企业投融资分析
4.2.5 成都三泰控股集团股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业技术资质能力分析
(3)企业金融大数据业务布局
(4)企业市场渠道与网络分析
(5)企业经营情况分析
1)企业主要经济指标
2)企业盈利能力分析
3)企业运营能力分析
4)企业偿债能力分析
5)企业发展能力分析
(6)企业发展金融大数据优劣势分析
(7)企业投融资分析
4.2.6 浪潮电子信息产业股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业技术资质能力分析
(3)企业金融大数据业务布局
(4)企业市场渠道与网络分析
(5)企业经营情况分析
1)企业主要经济指标
2)企业盈利能力分析
3)企业运营能力分析
4)企业偿债能力分析
5)企业发展能力分析
(6)企业发展金融大数据优劣势分析
(7)企业投融资分析
4.2.7 北京东方国信科技股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业技术资质能力分析
(3)企业金融大数据业务布局
(4)企业市场渠道与网络分析
(5)企业经营情况分析
1)企业主要经济指标
2)企业盈利能力分析
3)企业运营能力分析
4)企业偿债能力分析
5)企业发展能力分析
(6)企业发展金融大数据优劣势分析
(7)企业投融资分析
4.2.8 博彦科技股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业技术资质能力分析
(3)企业金融大数据业务布局
(4)企业市场渠道与网络分析
(5)企业经营情况分析
1)企业主要经济指标
2)企业盈利能力分析
3)企业运营能力分析
4)企业偿债能力分析
5)企业发展能力分析
(6)企业发展金融大数据优劣势分析
(7)企业投融资分析
4.2.9 苏州工业园区凌志软件股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业技术资质能力分析
(3)企业金融大数据业务布局
(4)企业市场渠道与网络分析
(5)企业经营情况分析
1)企业主要经济指标
2)企业盈利能力分析
3)企业运营能力分析
4)企业偿债能力分析
5)企业发展能力分析
(6)企业发展金融大数据优劣势分析
4.2.10 广州市浩云安防科技股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业技术资质能力分析
(3)企业市场渠道与网络分析
(4)企业经营情况分析
1)企业主要经济指标
2)企业盈利能力分析
3)企业运营能力分析
4)企业偿债能力分析
5)企业发展能力分析
(5)企业发展金融大数据优劣势分析
(6)企业投融资分析
4.2.11 杭州初灵信息技术股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业技术资质能力分析
(3)企业金融大数据业务布局
(4)企业市场渠道与网络分析
(5)企业经营情况分析
1)企业主要经济指标
2)企业盈利能力分析
3)企业运营能力分析
4)企业偿债能力分析
5)企业发展能力分析
(6)企业发展金融大数据优劣势分析
(7)企业投融资分析
4.2.12 浙江核新同花顺网络信息股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业技术资质能力分析
(3)企业金融大数据业务布局
(4)企业市场渠道与网络分析
(5)企业经营情况分析
1)企业主要经济指标
2)企业盈利能力分析
3)企业运营能力分析
4)企业偿债能力分析
5)企业发展能力分析
(6)企业发展金融大数据优劣势分析
(7)企业投融资分析
4.2.13 上海二三四五网络控股集团股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业技术资质能力分析
(3)企业金融大数据业务布局
(4)企业市场渠道与网络分析
(5)企业经营情况分析
1)企业主要经济指标
2)企业盈利能力分析
3)企业运营能力分析
4)企业偿债能力分析
5)企业发展能力分析
(6)企业发展金融大数据优劣势分析
(7)企业投融资分析
4.2.14 恒生电子股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业技术资质能力分析
(3)企业金融大数据业务布局
(4)企业市场渠道与网络分析
(5)企业经营情况分析
1)企业主要经济指标
2)企业盈利能力分析
3)企业运营能力分析
4)企业偿债能力分析
5)企业发展能力分析
(6)企业发展金融大数据优劣势分析
(7)企业投融资分析
4.2.15 上海贝格计算机数据服务有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业技术资质能力分析
(3)企业金融大数据业务布局
(4)企业市场渠道与网络分析
(5)企业经营情况分析
(6)企业发展金融大数据优劣势分析
(7)企业投融资分析
4.3 互联网巨头金融大数据业务投资布局
4.3.1 京东金融大数据投资布局
(1)企业金融大数据业务布局
(2)企业金融大数据产品体验
(3)企业金融大数据投融资分析
4.3.2 百度金融大数据投资布局
(1)企业金融大数据业务布局
(2)企业金融大数据产品体验
(3)企业金融大数据投融资分析
4.3.3 阿里巴巴金融大数据投资布局
(1)企业金融大数据业务布局
(2)企业金融大数据产品体验
(3)企业金融大数据投融资分析
4.3.4 腾讯金融大数据投资布局
(1)企业金融大数据业务布局
(2)企业金融大数据产品体验
(3)企业金融大数据投融资分析
第5章:金融大数据行业投资潜力与策略规划
5.1 金融大数据行业发展前景预测
5.1.1 行业发展环境分析
(1)政策支持分析
(2)技术推动分析
(3)市场需求分析
5.1.2 行业发展前景预测
(1)行业全球市场发展前景预测
(2)行业中国市场发展前景预测
5.2 金融大数据行业发展趋势预测
5.2.1 行业整体趋势预测
5.2.2 市场竞争格局预测
5.2.3 应用方向趋势预测
5.2.4 技术发展趋势预测
5.3 金融大数据行业投资潜力分析
5.3.1 行业投资热潮分析
5.3.2 行业投资推动因素
5.3.3 行业投资主体分析
5.3.4 行业投资切入方式
5.4 金融大数据行业投资策略规划
5.4.1 行业投资方式策略
5.4.2 行业投资领域策略
5.4.3 行业产品创新策略
5.4.4 行业商业模式策略
图表目录
图表1:美国“联邦大数据研发战略计划”内容
图表2:2014-2016年美国金融大数据行业发展规模(单位:亿美元)
图表3:美国金融大数据行业竞争格局分析
图表4:2018-2024年美国金融大数据行业发展规模(单位:亿美元)
图表5:2014-2016年欧洲金融大数据行业发展规模(单位:亿美元)
图表6:2018-2024年欧洲金融大数据行业发展规模(单位:亿美元)
图表7:2014-2016年日本金融大数据行业发展规模(单位:亿美元)
图表8:日本金融大数据行业竞争格局分析
图表9:2018-2024年日本金融大数据行业发展规模(单位:亿美元)
图表10:2014-2016年印度金融大数据行业发展规模(单位:亿美元)
图表11:印度金融大数据行业竞争格局分析
图表12:2018-2024年印度金融大数据行业发展规模(单位:亿美元)
图表13:中国金融大数据行业发展周期
图表14:2012年以来国内关于大数据行业相关政策汇总
图表15:中国大数据IT应用投资结构(单位:%)
图表16:2014-2016年我国金融大数据市场规模走势(单位:亿元)
图表17:中国金融大数据行业市场结构(单位:%)
图表18:中国金融大数据行业发展痛点
图表19:每100万美元收入的实际数据用量(单位:GB)
图表20:2014-2016年银行业大数据市场规模(单位:亿元)
图表21:银行业大数据产品应用分析
图表22:银行业大数据市场格局分析(单位:%)
图表23:2014-2016年证券业大数据市场规模(单位:亿元,%)
图表24:2018-2024年证券业大数据市场规模预测(单位:亿元)
图表25:2014-2016年保险业大数据市场规模情况(单位:亿元)
图表26:大数据在保险行业的应用分析
图表27:2018-2024年保险业大数据市场规模预测(单位:亿元)
图表28:2014-2016年信托资产及同比增速(单位:万亿元,%)
图表29:2014-2016年信托业大数据市场规模情况(单位:亿元)
图表30:2018-2024年信托业大数据市场规模预测(单位:亿元)

报?= 8;详细访问地址://www.compuke.net/b/touzi/224128PWYN.html

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