大数据，是指涉及到的数据量大，无法通过目前常规软件工具进行截取、管理、处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力，来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据有数据量大、数据种类多、生成和处理速度快、价值密度低等基本特征，大数据将成为国家的重要核心资产。
大数据技术其最初阶段就是对信息的存储和传输，后来转变为对数据信息的挖掘和应用，随后大数据带来了商业模式的变化，应用价值潜在市场更加巨大。在生活中每时每刻出现的数据，都对今后科技的发展以及其他各行各业的发展带来众多机遇，可见大数据的重要性。大数据对经济的贡献在于促进各行各业之间信息的渗透、互换与共享，同时以新的业务形态出现在人们生活中，从大数据行业特征来看，谁掌握的数据越多，就能够进入大数据更广阔的领域。
图：大数据的定义与特征
资料来源：公开资料，中国报告网整理
二、金融信息化分析
金融信息化是金融现代化的重要手段。金融信息化以大数据形式将数据、语音、图形图像、视频等综合信息，通过通信网络、计算机将各个金融信息系统连在一起，是金融行业经营、服务、管理的重要工具，更有利于为客户提供满意的金融服务和金融产品。
现代化、网络化的金融信息正在一步步更新，这离不开大数据和新技术。因此积极针对大数据布局，从战略层面应对大数据时代的挑战，推进并建立起数据驱动型发展方式的金融机构，将获得比同业更高的效率，更能有效地提升交叉销售能力和投资管理市场份额，并由此培育出自己企业的核心竞争力。
三、大数据时代下金融业发展的具体应对策略
(一)加强对金融行业有关人员的培训
在增强金融行业有关部门管理人员的专业素质过程中，应该注重“德、智、理”等方面的综合提高。首先，“德”应该侧重于金融行业经济管理工作的有效开展，需要进一步提升管理人员的综合素质，管理人员的责任心是维护其工作的必须条件。其次，“智”应该从优化管理方式的角度进行分析，例如，可以通过实践摸索的方式，对金融行业管理工作的日常整理、月度总结等方面可以起到优化作用。最后，“理”应该体现在专业能力的提升方面，以理性思维对金融业日常管理工作的优化方面有指向性作用。例如，“理”应该体现在理性对待以及思维拓宽方面，金融行业本身对管理人员及人员调配和资源整合都应该从技术、科技价值的角度去思考，在研究以及分析金融行业管理人员的专业素质的过程中，应该进行综合管理，这是优化金融行业管理人员专业素质的必然需求。
(二)金融行业采取信息化的方式进行运营
大数据时代下，金融行业的发展应该适应时代要求，采取信息化的方式进行运营。信息化的运营方式有利于金融行业更好应对挑战，同时信息化的运营方式能够有效降低信息保存过程中出现错误的概率，是金融行业的法务更具有可靠性。因此，在现阶段，金融行业有必要建立专门的数据库，采用信息化的方式。例如，在银行的运营部门建立一个专门的客户信息库，运用计算机以及互联网等先进技术，采用专业素养较高的工作人员，对客户信息的录入、保存、读取等一系列工作都采取信息化、智能化的方式进行，相比于传统的人工方式，信息化档案管理的方式大大降低了档案录入和保存过程中数据出错的概率，也在很大程度上节约了社会资源，解放了劳动力。因此，金融行业的发展运营中，采用信息化的运营方式，是大数据时代下金融业健康发展的必然选择，是适应时代要求的选择。
近年来大数据在各个领域的应用渐渐广泛起来，无论是在商业运营、城市交通、还是在市场研究中都应用到了大数据。因此，金融行业也应该顺应时代发展以应对大数据背景下所面临的挑战。金融行业是关乎到社会经济发展的重要行业，因此，在大数据的时代背景之下，更应该探索金融行业应对挑战的相关策略。如今在社会的不断发展之下，数字化的金融行业完全转型还需要时日，大数据背景下的金融行业真正完成进化需要所有金融行业工作者以及有关部门的共同努力。
中国报告网发布的《2018-2023年中国大数据金融市场发展现状及投资方向研究报告》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。
目录
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大数据金融概念及其特点
1.3.1大数据金融基本定义
1.3.2大数据金融主要特征
1.4大数据金融主要发展模式
1.4.1平台金融发展模式
1.4.2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）银行资产负债规模分析
（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
（1）新闻网站
（2）网络视频
（3）搜索引擎
（4）即时通信
（5）微博客
（6）博客/个人空间
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大数据金融国际发展分析
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）银行大数据建设案例分析
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）保险大数据建设案例分析
2.5.3国外大数据金融发展启示
第三章：大数据金融创新分析
3.1大数据金融三大创新支点
3.2大数据金融基础设施创新
3.2.1支付体系建设分析
（1）支付行业用户规模
（2）支付行业交易规模
（3）支付行业模式分析
（4）支付行业市场规模预测
3.2.2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
3.2.3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
1）银行系P2P网贷平台
2）民营系P2P网贷平台
3）国资系P2P网贷平台
4）上市公司系P2P网贷平台
5）风投系P2P网贷平台
（3）资产交易平台商业模式
3.2.4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
3.3大数据金融平台创新分析
3.3.1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
3.3.2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
3.3.3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
3.3.4平台建设创新发展方向
（1）用户积累方式革新
（2）平台个性定制革新
3.4大数据金融渠道创新升级分析
3.4.1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
3.4.2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
3.4.3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
3.4.4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）银行服务模式创新
4.1.3银行业大数据金融应用现状
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）中信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）民生银行大数据金融案例分析
4.1.5银行业大数据金融发展潜力
4.1.6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现状
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）客户关系管理模式创新
（2）证券监管模式创新
（3）市场预期模式创新
4.3.3证券业大数据金融发展现状
4.3.4证券业大数据金融经典案例
（1）海通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
（3）中信证券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小额贷款领域大数据金融应用分析
4.4.3担保业大数据金融应用分析
4.4.4P2P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
5.1.1IBM
（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
（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
5.1.4SAP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
5.2.2九次方
（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
5.2.3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
5.2.5TalkingData
（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
7.1.7中信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
7.1.8平安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
7.2.3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
7.2.5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广发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
7.3.6方正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
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大数据金融发展机遇分析
8.2.4大数据金融发展挑战分析
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
（1）电子商务平台投资规划
（2）支付平台投资规划
（3）金融机构整合规划
（4）应用软件投资规划
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：%）
（GYZJY）
图表详见正文
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