中国大数据金融领先服务商案例分析，金融机构大数据金融战略布局分析，大数据金融发展趋势及投资战略规划
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1.1 大数据金融相关概念
1.1.1 大数据产业
（1）大数据产业的概念
（2）大数据的生态系统
（3）大数据的商业价值
（4）大数据产业各个行业应用情况
（5）大数据产业金融领域应用情况
1.1.2 大数据金融基本定义
1.1.3 大数据金融主要特征
1.1.4 大数据金融主要发展模式
（1）平台金融
（2）供应链金融
1.1.5 本报告数据来源及统计口径说明
1.2 大数据金融行业政策环境分析
1.2.1 行业监管体系概述
1.2.2 行业主要政策分析
1.2.3 政策环境对行业发展影响
1.3 大数据金融行业经济环境分析
1.3.1 国内经济走势分析
（1）GDP增长情况
（2）工业增加值增长情况
（3）固定资产投资分析
1.3.2 国内经济发展展望
（1）中科院权威预测
（2）疫情下的中国经济预测
1.3.3 经济环境对行业发展影响
1.4 大数据金融行业技术环境分析
1.4.1 大数据与云计算
（1）编程模型
（2）海量数据分布存储技术
（3）海量数据管理技术
（4）虚拟化技术
（5）云计算平台管理技术
（6）并行计算和并行算法
（7）面向服务的体系结构SOA
（8）云安全
1.4.2 大数据处理工具
1.4.3 技术环境对行业发展影响
1.5 大数据金融行业社会环境分析
1.5.1 互联网行业发展现状
（1）互联网网民规模
（2）互联网资源规模
1.5.2 个人互联网应用状况
（1）即时通信
（2）搜索引擎
（3）网络新闻
1.5.3 社会环境对行业发展影响
2.1 银行大数据全球发展现状
2.1.1 海外银行大数据发展分析
2.1.2 银行大数据建设案例分析
2.2 保险大数据全球发展现状
2.2.1 海外保险大数据发展分析
2.2.2 保险大数据建设案例分析
2.3 国外领先大数据金融服务商
2.3.1 IBM
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业大数据市场定位
（4）企业大数据解决方案
（5）企业经营情况分析
（6）企业发展优劣势分析
2.3.2 甲骨文股份有限公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业大数据市场定位
（4）企业大数据解决方案
（5）企业经营情况分析
2.3.3 英特尔
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业大数据市场定位
（4）企业大数据解决方案
（5）企业经营情况分析
2.3.4 SAP公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业大数据市场定位
（4）企业大数据解决方案
（5）企业经营情况分析
2.3.5 天睿
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业大数据定位
（4）企业大数据解决方案
（5）企业经营情况分析
2.4 国外大数据金融发展启示
2.4.1 上升为战略角度，制定规划
2.4.2 加大关键技术的研发和应用
2.4.3 与传统互联网企业的合作竞争
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）征信体系现状分析
（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
（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）电商平台客户分析
（2）电商市场竞争格局分析
（3）电商重点企业优势分析
（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）社交应用使用频率分析
（2）社交网络市场竞争格局分析
（3）社交网络重点企业优势分析
（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）互联网证券发展历程
（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
4.1 银行业
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）中国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
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）平安人寿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
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）国泰君安大数据金融案例分析
（2）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
4.4.4 P2P网贷大数据金融应用分析
5.1 中国大数据金融领先服务商竞争状态及市场格局
5.2 中国领先大数据金融服务商案例分析
5.2.1 北京荣之联科技股份有限公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业平台资源分析
（3）企业主营业务分析
（4）企业典型案例分析
（5）企业最新发展动向
（6）企业发展优劣势分析
5.2.2 九次方大数据信息集团有限公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业平台资源分析
（3）企业主营业务分析
（4）企业典型案例分析
（5）企业最新发展动向
（6）企业发展优劣势分析
5.2.3 贵州数联科技有限公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业平台资源分析
（3）企业主营业务分析
（4）企业典型案例分析
（5）企业最新发展动向
（6）企业发展优劣势分析
5.2.4 中国银行保险信息技术管理有限公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业平台资源分析
（3）企业主营业务分析
（4）企业典型案例分析
（5）企业最新发展动向
（6）企业发展优劣势分析
5.2.5 北京腾云天下科技有限公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业平台资源分析
（3）企业主营业务分析
（4）企业典型案例分析
（5）企业最新发展动向
（6）企业发展优劣势分析
5.3 互联网企业大数据金融战略布局分析
5.3.1 阿里巴巴
（1）企业基本信息概述
（2）企业经营情况分析
（3）企业战略资源分析
（4）企业战略布局分析
（5）企业优劣势分析
（6）企业大数据金融发展前景
5.3.2 腾讯
（1）企业基本信息概述
（2）企业经营情况分析
（3）企业战略资源分析
（4）企业战略布局分析
（5）企业优劣势分析
（6）企业大数据金融发展前景
（9）企业大数据金融业务发展前景
5.3.3 百度
（1）企业基本信息概述
（2）企业经营情况分析
（3）企业战略资源分析
（4）企业战略布局分析
（5）企业优劣势分析
（6）企业大数据金融发展前景
5.3.4 京东
（1）企业基本信息概述
（2）企业经营情况分析
（3）企业战略资源分析
（4）企业战略布局分析
（5）企业优劣势分析
（6）企业大数据金融发展前景
5.3.5 苏宁
（1）企业基本信息概述
（2）企业经营情况分析
（3）企业战略资源分析
（4）企业战略布局分析
（5）企业优劣势分析
（6）企业大数据金融发展前景
6.1 银行大数据金融领先应用机构
6.1.1 建设银行
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）企业平台建设情况
（4）业务发展优劣势分析
6.1.2 工商银行
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）企业平台建设情况
（4）业务发展优劣势分析
6.1.3 中国银行
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）企业平台建设情况
（4）业务发展优劣势分析
6.1.4 招商银行
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）企业平台建设情况
（4）业务发展优劣势分析
6.2 保险大数据金融领先应用机构
6.2.1 中国人寿
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
6.2.2 中国人保
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
6.2.3 太平保险
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
6.3 证券大数据金融领先应用机构
6.3.1 招商证券
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）业务发展优劣势分析
6.3.2 中信证券
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）业务发展优劣势分析
6.3.3 国泰君安
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）业务发展优劣势分析
6.3.4 广发证券
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）业务发展优劣势分析
7.1 大数据金融发展风险分析
7.1.1 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
7.1.2 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
7.2 大数据金融发展SWOT分析
7.2.1 大数据金融发展优势分析
7.2.2 大数据金融发展劣势分析
7.2.3 大数据金融发展机遇分析
7.2.4 大数据金融发展挑战分析
7.3 大数据金融发展趋势分析
7.3.1 跨界融合趋势
7.3.2 行业细分趋势
7.3.3 实体转型趋势
7.3.4 个性服务趋势
7.4 大数据金融投融资机会分析
7.4.1 大数据金融投融资现状分析
7.4.2 大数据金融并购现状分析
7.4.3 大数据金融投资机会分析
（1）同行业并购
（2）与金融机构合作
7.4.4 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：大数据在各个行业的潜在应用指数
图表8：2022年中国大数据应用领域结构（单位：%）
图表9：中国大数据在金融行业各领域的应用场景介绍
图表10：大数据金融主要特征
图表11：本报告主要数据来源
图表12：一行两会对大数据金融的业务监管
图表13：截至2022年中国大数据金融行业相关发展政策汇总
图表14：各地方政府的大数据支持政策
图表15：主要大数据产业联盟列表
图表16：政府数据开放平台案例
图表17：2018-2022年中国GDP增长走势图（单位：亿元，%）
图表18：2018-2022年中国工业增加值及增长率走势图（单位：万亿元，%）
图表19：2018-2022年全国固定资产投资（不含农户）增长速度（单位：万亿元，%）
图表20：2022年三类产业投资占固定资产投资（不含农户）比重（单位：%）
图表21：2022年中国主要经济指标增长及预测（单位：%）
图表22：GFS集群构成
图表23：云计算系统中的数据管理技术主要分类
图表24：虚拟化技术根据对象分类
图表25：并行计算机主要的结构类型
图表26：并行计算机主要的存储访问模型
图表27：大数据工具列表
图表28：2018-2022年中国网民规模与互联网普及率增长趋势（单位：万人，%）
图表29：2018-2022年中国互联网基础资源对比（单位：万个，块/32，%）
图表30：2018-2022年中国Ipv6地址数量变化情况（单位：块/32）
更多图表见正文……
报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息，使用案头研究与市场调研相结合的方式，依据“S-C-P”、“可竞争市场理论”、“新制度经济学”等产业组织理论，科学、综合的使用SWOT、PEST、回归分析等各类型研究模型与方法综合的分析行业各种影响因素。对行业的市场环境、产业政策、市场规模、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。
公司通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模方面的内容，整合行业、市场企业、渠道、用多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、 细分数据、进出口市场需求特征等，并根据各行业的发展轨迹及实践经验，对行业未来的发展趋势做出客观预测。
本公司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系，分析师采集信息后，严格按照公司评估方法论和信息规范的要求，并结合自身专业经验，对所获取的信息进行整理、筛选，最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。
本公司利用大量的一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等，根据具体行业，应用的二手信息来源具有一定的差异。一般会应用的收集到的二手信息有来自新闻网站及第三方数据库如SEC 文件、公司年报、万得资讯、国研网、中国资讯行数据库、csmar 数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，主要采访对象有公司CEO、营销/销售总监、高层管理人员、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。
SWOT分析、PEST分析、波特五力模型、行业生命周期理论、S-C-P分析方法、产业结构理论、产业竞争力模型、产业集群理论等。
本公司一般会通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时，调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料、供应端及需求端进行比对核查。在资料验证过程中，一般通过三角测定的方式，从供需两个方向出发，验证资料的合理性。
在数据验证过程中，本公司一般采用自上而下和自下而上方法来评估和验证数据的合理。产品关键生产商通过二手及一手信息来确定，行业规模（产销量及产值等），通过一手和二手信息判断，所有的市场份额、数据细分比例等，基于收集到的一手和二手信息核对和评估。本研究涵盖的所有可能影响市场的参数都已经被考虑进去，进行了广泛的细节观察，通过一手资料得到了验证，并进行了分析，以得到最终的定量和定性数据。研究一般包括了关键生产商公开的报告、评论、时事通讯以及对这些生产商相关人员的采访信息。
品质保证
智研咨询是行业研究咨询服务领域的领导品牌，公司拥有强大的智囊顾问团，与国内数百家咨询机构，行业协会建立长期合作关系，专业的团队和资源，保证了我们报告的专业性。
售后处理
我们提供完善的售后服务系统。只需反馈至智研咨询电话专线、微信客服、在线平台等任意终端，均可在工作日内得到受理回复。24小时全面为您提供专业周到的服务，及时解决您的需求。
跟踪回访
持续让客户满意是我们一直的追求。公司会安排专业的客服专员会定期电话回访或上门拜访，收集您对我们服务的意见及建议，做到让客户100%满意。
◆ 本报告分析师具有专业研究能力，报告中相关行业数据及市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、业界访谈、市场调查及其他研究方法，部分文字和数据采集于公开信息，并且结合智研咨询监测产品数据，通过智研统计预测模型估算获得；企业数据主要为官方渠道以及访谈获得，智研咨询对该等信息的准确性、完整性和可靠性做最大努力的追求，受研究方法和数据获取资源的限制，本报告只提供给用户作为市场参考资料，本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。
◆ 本报告所涉及的观点或信息仅供参考，不构成任何证券或基金投资建议。本报告仅在相关法律许可的情况下发放，并仅为提供信息而发放，概不构成任何广告或证券研究报告。本报告数据均来自合法合规渠道，观点产出及数据分析基于分析师对行业的客观理解，本报告不受任何第三方授意或影响。
◆ 本报告所载的资料、意见及推测仅反映智研咨询于发布本报告当日的判断，过往报告中的描述不应作为日后的表现依据。在不同时期，智研咨询可发表与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告或文章。智研咨询均不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时，智研咨询对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，读者应当自行关注相应的更新或修改。任何机构或个人应对其利用本报告的数据、分析、研究、部分或者全部内容所进行的一切活动负责并承担该等活动所导致的任何损失或伤害。
