一、金融行业中的金融大数据发展现状
现阶段，金融行业中对于金融大数据的应用程度已经达到一定比例，例如：在城市银行业中，大多数商业银行都已经开始选择与互联网电商进行合作，开通网络支付平台等业务，让客户在电脑或手机上进行银行卡的绑定、支付等操作，从而整合客户信息，进行数据分析工作。笔者借用课余时间，走访当地金融机构并查阅资料，充分进行了解金融行业中的金融大数据应用发展的实际现状：光大银行在2012 年开通了阳光理财资产配置平台，在这一金融平台内既有理财产品，又有代销基金、代销保险等等一系列产品。光大银行阳光理财资产配置平台相关负责人说，这些金融产品都是光大银行根据大量的、真实的客户信息数据，并经由相关人员数据分析工作，数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。根据数据所显示出的客户投资偏好，以客户需求为本进行设置的，能够符合不同客户的个性化需求。同时光大银行还对客户数据进行跟踪，时刻关注客户大数据变化，配合市场需要。以上述光大银行为例，可以看出，在这股大数据金融浪潮中，带给我国金融是优势而不是弊端。二、大数据在金融行业中的应用业务潜力
（一）应用在风险管理中
任何金融行业都具有一定的风险性，那么在进行大数据技术应用时，就可以结束数据信息的全面整合，进行风险判断工作，从而借助金融大数据快速识别风险和风险的由来，并及时的采取策略进行风险控制。我在进行浏览某网络贷款公司的信息时，通过其官方通道对其内部人员进行了联系。说明情况后，其工作人员人员对我说，在公司进行放贷时，一般都会利用大数据技术，搜索借款人的金融信用安全情况及消费记录。如果借款人为一名网络商店的店主，那么这个店铺的销售记录、商品评价以及物流等各种相关信息，以及店主在各社交平台与客户之间的互动信息，就成为公司放贷的主要参考数据。技术人员会在一定时间内对采集来的进行进行汇总和分析，最终评估出这位借款人的信用风险程度，并得出适合发放的贷款额度及利率，从而有效的规避风险。
（二）应用在客户管理中
现如今，在社会中，几乎所有人都会成为金融机构的客户，社会居民都免不了在金融机构内部存储一定的个人信息，即使是作为高中生的我们，在存储学费、申请助学贷款时，也都会在金融机构中填写个人信息，成为金融机构众多客户中的一员。所以，随着客户人数的逐年增长，其客户信息也就越来越多，也就越来越难以进行管理。
但是金融行业与客户的复杂关系，又要求其必须保证客户详细的完整性和有效性，从而更客户提供更好的服务，了解真实的客户需要。
在我市，有一家大型银行，这所银行为了了解客户信息，分别从柜台、网上银行、ATM 等多个渠道去收集业务客户的相关信息。从而出现了非常多的客户资料文本、图片等数据，其他技术根本难以有效的进行整合，所有，这一银行选择和金融大数据技术，将所有数据整合到一个全景视图中，进行预测客户业务需要，从而对客户进行管理，避免大量流失客户，对银行造成损失。
（三）应用在市场营销中
在金融领域，竞争激烈的市场中，能够制定出一份合理的营销策略是非常重要的。进行这一工作，同样可以借助金融大数据进行工作。金融机构可以通过大数据技术对客户的消费情况、收入情况进行了解，在这些信息内分析出不同客户不同的需求，具有针对性的，对某一类型的客户进行优惠活动的定期推送。
四、金融机构应对在大数据浪潮的策略
（一）促进金融服务与大数据技术的融合
随着计算机技术的普及，越来越多的人开始在网络中输入自己的信息数据，而金融行业也应该借助这一趋势，开通相关服务渠道。同时，将银行的内部数据和外部社交数据进行互联，从而全方位多层次的对客户数据图进行补充，更有效的提供金融服务。
（二）增加金融大数据操作管理人员水平
要知道，金融大数据工作是一项具有系统性的工作，所需要的工作人员，也是必须具有完善的金融理论知识和计算机实际操作水平的高素质人才。参与金融网络平台研发的工作人员还要遵守最基本的职业操守，对于金融大数据工作的每一个细节都能认真对待。
反复思考、反复平衡，认真仔细的进行金融大数据工作。同时，在谈话过程中，多数金融机构的领导人员表示，在社会大数据环境下，进行金融大数据的工作人员还需要有先进的科学思想，重视技术运用工作中的出现的问题。敢于舍弃传统技术观念，保证技术应用思想与时代相符合。技术人员需要在运用中表现出较高的专业水准的同时，还要更多的参考客户的实际需要，针对实际情况进行金融大数据应用的改动和完善。其中，有一位金融行业的工作人员对我说，如果今后想要成为一名大数据信息分析人员，那么就要在高中学习阶段进行对自己培养，培养自身数据敏感度，多多学习先进的数据分析方法，只有这样才能成为一名优秀的数据操作分析人员。
图 ： 大数据体系架构框架5V特征
资料来源：公开资料，中国报告网整理
图： 金融大数据业务驱动
资料来源：公开资料，中国报告网整理
（三）逐渐提高数据分析技术
当今时代是高科技的时代，是技术的时代，要想金融行业越来越先进，还需要对于数据分析的技术水平逐渐提高，保证数据系统可以正常进行数据汇总和自动分析工作，保证金融行业可正常作业。并且可对其金融业产生一定的利益。这需要提高社会各阶层对于金融大数据的认识和要求，其金融机构领导阶层也加强对其的重视性，才能促进金融大数据下的金融行业的整体科学含量和先进性、可靠性、有效性不断提高。
三、小结
不断提升金融大数据的科技含量，保证其能够更加有效的在金融行业中发挥作用，可以通过建立一个完整高效的信息数据系统。
同时，相关金融单位管理人员也要肩负起其本职工作的责任，落实金融大数据实际应用，促使金融大数据为保障金融行业的安全性、控制业务安全性等方面作出贡献，保持金融行业的正常工作和持续发展。
中国报告网发布的《2017-2022年中国大数据金融市场现状调查及发展定位研究报告》内容严谨、数据翔实，更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展动向、市场前景、正确制定企业竞争战略和投资策略。本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，以及我中心对本行业的实地调研，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。它是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局，规避经营和投资风险，制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
第一章：大数据金融行业发展概述
1.1 大数据产业发展背景概述
1.1.1 大数据产业的概念
（1）数据产生与集聚层
（2）数据组织与管理层
（3）数据分析与发现层
（4）数据应用与服务层
1.1.2 大数据的生态系统
1.1.3 大数据的商业价值
（1）大数据的商业价值杠杆
（2）大数据创造的商业价值
1.2 大数据产业行业应用情况
1.2.1 大数据产业各个行业应用情况
（1）不同领域潜在价值评估
（2）不同领域投资结构分布
1.2.2 大数据产业金融领域应用情况
1.3 大数据金融主要发展模式
1.3.1 平台金融发展模式
（1）电商企业金融化发展
（2）金融机构搭建数据平台
1.3.2 供应链金融发展模式
第二章：大数据金融发展环境分析
2.1 大数据金融行业政策环境分析
2.1.1 行业监管体系概述
2.1.2 行业主要政策分析
2.1.3 行业发展规划
2.1.4 政策环境对行业发展影响
2.2 大数据金融行业经济环境分析
2.2.1 国内经济走势分析
（1）国内GDP增速情况
（2）工业生产增速情况
（3）固定资产投资情况
2.2.2 国内金融市场分析
（1）银行资产规模分析
（2）银行贷款规模分析
（3）银行风险能力分析
2.2.3 国内经济发展趋势
2.2.4 经济环境对行业发展影响
2.3 大数据金融行业技术环境分析
2.3.1 大数据与云计算
2.3.2 大数据处理工具
2.3.3 技术环境对行业发展影响
2.4 大数据金融行业社会环境分析
2.4.1 互联网行业发展现状
（1）互联网网民规模分析
（2）互联网资源规模分析
2.4.2 社交媒体发展现状
2.4.3 移动设备发展现状
2.4.4 社会环境对行业发展影响
2.5 大数据金融国际环境分析
2.5.1 银行大数据全球发展现状
（1）海外银行大数据发展分析
（2）银行大数据建设领先企业
2.5.2 保险大数据全球发展现状
（1）海外保险大数据发展分析
（2）保险大数据建设领先企业
2.5.3 大数据金融国际对比分析
2.5.4 国外大数据金融发展启示
第三章：大数据金融竞争策略创新
3.1 大数据金融基础设施建设创新
3.1.1 支付体系建设分析
（1）互联网支付行业用户规模
（2）互联网支付行业交易规模
（3）互联网支付行业模式分析
（4）互联网支付行业市场规模预测
3.1.2 征信体系建设分析
（1）征信机构业务规模分析
（2）征信机构数据库建设情况
（3）征信行业数据端商业模式
（4）大数据征信发展趋势分析
3.1.3 资产交易平台分析
（1）资产交易平台发展规模
（2）资产交易平台主要类别
（3）资产交易平台商业模式
（4）资产交易平台发展趋势
3.1.4 基础设施创新方向
（1）支付体系介质创新
（2）征信体系多元发展
（3）交易平台去中介化
3.2 大数据金融平台建设创新分析
3.2.1 电商平台发展现状分析
（1）电商平台客户结构分析
（2）电商市场竞争格局分析
（3）电商领先企业优势分析
（4）电商行业投资并购分析
3.2.2 社交平台发展现状分析
（1）社交网络流量统计排名分析
（2）社交网络市场竞争格局分析
（3）社交网络领先企业优势分析
（4）社交网络平台投资并购分析
3.2.3 信息服务平台发展现状
（1）门户网站竞争格局分析
（2）门户网站投资并购分析
3.2.4 平台建设创新发展方向
（1）用户积累方式革新
（2）平台个性定制广泛
3.3 大数据金融渠道创新升级分析
3.3.1 银行业渠道互联网化发展现状
（1）电子银行的交易规模
（2）电子银行的模式分析
（3）与传统渠道对比分析
3.3.2 保险业渠道互联网化发展现状
（1）保险业网销交易规模
（2）保险业网销模式分析
（3）与传统渠道对比规模
3.3.3 证券业渠道互联网化发展现状
（1）互联网证券交易情况
（2）互联网证券模式分析
（3）与传统渠道对比分析
3.3.4 渠道创新升级策略分析
（1）渠道定位转型
（2）实体渠道转型
第四章：大数据金融具体应用领域
4.1 银行业大数据金融应用分析
4.1.1 银行业大数据金融发展历程
4.1.2 银行业大数据金融创新模式
（1）风险控制模式创新
（2）产品营销模式创新
（3）银行运营模式创新
（4）中间收入拓展创新
4.1.3 银行业大数据金融发展规模
4.1.4 银行业大数据金融经典案例
（1）花旗银行大数据金融案例分析
（2）交通银行大数据金融案例分析
（3）浦发银行大数据金融案例分析
（4）中信银行大数据金融案例分析
4.1.5 银行业大数据金融发展前景
4.2 保险业大数据金融应用分析
4.2.1 保险业大数据金融发展历程
4.2.2 保险业大数据金融创新模式
（1）赔付管理模式创新
（2）业务定价模式创新
（3）险企运营模式创新
（4）产品营销模式创新
4.2.3 保险业大数据金融发展规模
4.2.4 保险业大数据金融经典案例
（1）平安保险大数据金融案例分析
（2）泰康人寿大数据金融案例分析
4.2.5 保险业大数据金融发展前景
4.3 证券业大数据金融应用分析
4.3.1 证券业大数据金融发展历程
4.3.2 证券业大数据金融创新模式
（1）数据挖掘模式创新
（2）客户服务模式创新
（3）技术监控模式创新
（4）市场预期模式创新
4.3.3 证券业大数据金融发展规模
4.3.4 证券业大数据金融经典案例
（1）中信证券大数据金融案例分析
（2）国泰君安大数据金融案例分析
4.3.5 证券业大数据金融发展前景
4.4 其他领域大数据金融应用情况
4.4.1 信托业大数据金融应用分析
4.4.2 基金业大数据金融应用分析
4.4.3 担保业大数据金融应用分析
4.4.4 P2P网贷大数据金融应用分析
第五章：大数据金融领先服务商分析
5.1 国外领先大数据金融服务商
5.1.1 IBM中国有限公司
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
5.1.2 甲骨文股份有限公司
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
5.1.3 英特尔（中国）有限公司
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
5.1.4 费埃哲信息技术（北京）有限责任公司
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
5.1.5 文思海辉技术有限公司
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
5.2 国内领先大数据金融服务商
5.2.1 九次方
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
5.2.2 荣之联
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
5.2.3 贝格数据
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
5.2.4 中国保信
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
5.2.5 Talking Data
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
第六章：互联网企业大数据金融战略布局分析
6.1 阿里巴巴大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
6.2 腾讯公司大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
6.3 百度公司大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
6.4 京东商城大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
6.5 苏宁云商大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
第七章：金融机构大数据金融战略布局分析
7.1 银行大数据金融领先应用机构
7.1.1 建设银行大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
7.1.2 工商银行大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
7.1.3 中国银行大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
7.1.4 农业银行大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
7.1.5 交通银行大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
7.1.6 招商银行大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
7.2 保险大数据金融领先应用机构
7.2.1 中国人寿大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
7.2.2 中国人保大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
7.2.3 平安保险大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
7.2.4 泰康人寿大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
7.2.5 太平保险大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
7.3 证券大数据金融领先应用机构
7.3.1 国金证券大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
7.3.2 中信证券大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
7.3.3 国泰君安大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
7.3.4 海通证券大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
7.3.5 湘财证券大数据金融布局分析
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
第八章：大数据金融发展趋势及投资战略规划
8.1 大数据金融发展风险分析
8.1.1 大数据金融主要风险来源
（1）技术风险
（2）操作风险
（3）政策风险
（4）其他风险
8.1.2 大数据金融风险管理措施
（1）政府风险管理措施
（2）行业风险管理措施
（3）企业风险管理措施
8.2 大数据金融发展SWOT分析
8.2.1 大数据金融发展优势分析
8.2.2 大数据金融发展劣势分析
8.2.3 大数据金融发展挑战分析
8.2.4 大数据金融发展机遇分析
8.3 大数据金融发展趋势分析
8.3.1 跨界融合趋势
8.3.2 行业细分趋势
8.3.3 实体转型趋势
8.3.4 个性服务趋势
8.4 大数据金融投融资机会分析
8.4.1 大数据金融投融资现状分析
8.4.2 大数据金融并购现状分析
8.4.3 大数据金融投资机会分析
8.4.4 大数据金融投资规划分析
图表目录
图表1：大数据产业相关企业经济活动分类
图表2：大数据产业链构成
图表3：大数据产业链中数据组织与管理层涉及业务
图表4：大数据产业链中数据分析与发现层涉及业务
图表5：大数据的生态系统
图表6：大数据的商业价值
图表7：大数据创造的商业价值
图表8：大数据在各个行业的潜在应用指数
图表9：大数据应用行业投资结构（单位：%）
图表10：中国金融行业大数据应用投资结构（单位：%）
图表11：我国银行在电商平台的布局情况
图表12：一行三会对互联网金融的业务监管
（GYZJY）
图表详见正文
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