ReportofMarketProspectiveandInvestmentStrategyPlanningonChinaBigDataFinanceIndustry（2024-2029）
2024-2029年全球及中国大数据金融（金融+大数据）行业发展前景展望与投资战略规划分析报告
企业中长期战略规划必备紧跟行业趋势，免遭市场淘汰
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1.1大数据金融行业综述
1.1.1金融业的基本界定
1.1.2大数据金融的界定
1、大数据金融的定义——利用大数据开展的金融服务（金融+大数据）
2、大数据金融的特征
3、大数据金融的领域
1.1.3大数据金融所处行业
1.1.4大数据金融行业监管
1.1.5大数据金融行业标准
1.2大数据金融产业画像
1.2.1大数据金融产业链结构图
1.2.2大数据金融产业链全景图
1.2.3大数据金融产业区域热力
1.3大数据金融研究说明
1.3.1本报告研究范围界定
1.3.2本报告专业术语说明
1.3.4研究方法及统计标准
2.1全球大数据技术发展现状分析
2.2主要国家大数据金融支持政策
2.3全球金融+大数据行业发展历程
2.4全球金融+大数据市场规模体量
2.5全球细分领域金融+大数据发展
2.5.1全球金融+大数据发展现状——银行业
1、银行大数据发展分析
2、银行大数据建设案例分析
2.5.2全球金融+大数据发展现状——保险业
2.5.3全球金融+大数据发展现状——证券业
2.6全球金融机构金融+大数据发展
2.6.1全球金融机构竞争格局
2.6.2全球金融机构大数据应用现状
2.7全球金融区域金融+大数据发展
2.7.1全球金融业区域发展格局
2.7.2重点区域金融+大数据市场概况——美国
2.7.3重点区域金融+大数据市场概况——欧洲
2.7.4国外金融+大数据发展经验借鉴
2.8全球大数据金融发展趋势洞悉
3.1中国金融业发展现状——金融机构
3.1.1中国金融机构数量
3.1.2中国金融机构名单
3.2中国金融业发展现状——总资产
3.2.1中国金融业机构总资产变化
3.2.2中国金融业机构总资产结构
3.3中国金融业发展现状——负债
3.3.1中国金融业机构负债变化
3.3.2中国金融业机构负债结构
3.4中国金融业发展现状——所有者权益
3.4.1中国金融业机构所有者权益变化
3.4.2中国金融业机构所有者权益结构
3.5中国金融业/金融机构科技投入情况
3.6中国金融业发展痛点及大数据赋能概述
3.7中国大数据金融行业发展历程
3.8中国大数据金融市场规模体量
3.9中国大数据金融商业运营模式
3.9.1平台金融
3.9.2供应链金融
3.10中国大数据金融市场主体类型
3.10.1大数据金融市场参与者类型
1、大数据硬件供应商
2、大数据软件供应商
3、大数据服务供应商
4、各类金融机构
3.10.2大数据金融企业入场方式
3.11中国金融机构大数据布局现状
3.11.1中国金融机构竞争格局分析
3.11.2中国金融机构大数据布局现状
4.1中国金融大数据产业发展现状
4.2中国大数据金融创新发展路径
4.3中国大数据金融平台创新分析
4.3.1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
（1）中国电子商务交易规模
（2）中国电子商务区域分布
（3）中国电子商务从业人员规模
3、电商领先企业优势分析
（1）成本低、速度快、效益高
（2）质量高、市场大
（3）提升企业竞争力
4、电商行业投资并购分析
4.3.2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、社交网络领先企业优势分析
（1）腾讯
（2）新浪
4、社交网络平台投资并购分析
4.3.3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
4.3.4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
4.4中国大数据金融基础设施创新
4.4.1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
4.4.2大数据金融基础设施创新——支付体系建设
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
（1）网关型支付模式
（2）信用但保型支付模式
（3）支付模式对比
4、支付行业市场规模预测
4.4.3大数据金融基础设施创新——征信体系建设
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
（1）数据采集、数据挖掘
（2）数据交易
（3）大数据分析
4、大数据征信发展趋势分析
（1）多样化的信息采集主体
（2）全局性的信息采集内容
（3）深层次的信息加工程度
（4）广泛化的信息应用范围
4.4.4大数据金融基础设施创新——资产交易平台
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
4.5中国大数据金融渠道创新升级
4.5.1渠道创新升级策略分析
1、渠道定位转型
2、实体渠道转型
4.5.2大数据金融渠道创新——银行业渠道互联网化
1、电子银行的交易规模
2、电子银行的模式分析
4.5.3大数据金融渠道创新——保险业渠道互联网化
1、保险业网销交易规模
（1）互联网财产保险交易规模
（2）互联网人身保险交易规模
2、保险业网销模式分析
4.5.4大数据金融渠道创新——证券业渠道互联网化
1、互联网证券发展历程
2、互联网证券模式分析
5.1大数据金融细分服务场景
5.1.1大数据金融潜在服务场景分析
5.1.2数据交易所金融场景数据产品分布
5.2大数据金融赋能场景：金融风险管控
5.2.1金融风险管控大数据赋能概述
5.2.2金融风险管控大数据赋能现状
1、金融业风险管控基本流程
2、金融风险管控创新的必要性
3、大数据时代的金融风险管控特征
4、大数据时代的金融风险管控创新渠道
5.2.3大数据时代的金融风险管控创新策略
1、创新移动金融服务模式
2、创新社会化金融服务模式
3、细化个人金融服务管理模式
4、创新小微企业网贷形式
5.3大数据金融赋能场景：金融精准营销
5.3.1金融精准营销大数据赋能概述
5.3.2金融精准营销大数据赋能现状
5.3.3金融精准营销大数据赋能趋势
5.4大数据金融赋能场景：金融决策支持
5.4.1金融决策支持大数据赋能概述
5.4.2金融决策支持大数据赋能现状
5.4.3金融决策支持大数据赋能趋势
5.5大数据金融赋能场景：金融服务创新
5.5.1金融服务创新大数据赋能概述
5.5.2金融服务创新大数据赋能现状
5.5.3金融服务创新大数据赋能趋势
5.6大数据金融赋能场景：金融产品创新
5.6.1金融产品创新大数据赋能概述
5.6.2金融产品创新大数据赋能现状
5.6.3金融产品创新大数据赋能趋势
5.7大数据金融细分服务场景战略地位分析
6.1大数据金融行业细分市场概况
6.1.1金融行业的大数据需求分析
6.1.2金融业大数据应用场景分析
6.1.3金融业大数据应用价值分析
6.2金融业+大数据：大数据银行
6.2.1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
6.2.2银行业大数据金融应用现状
6.2.3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
6.2.5银行业大数据金融发展前景
6.3金融业+大数据：大数据保险
6.3.1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
6.3.2保险业大数据金融发展现状
6.3.3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
6.3.4保险业大数据金融发展前景
6.4金融业+大数据：大数据证券
6.4.1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
6.4.2证券业大数据金融发展现状
6.4.3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
6.4.4证券业大数据金融发展前景
6.5金融业+大数据：其他金融服务
6.5.1信托业大数据金融应用分析
6.5.2小额贷款领域大数据金融应用分析
6.5.3担保业大数据金融应用分析
6.6大数据金融细分市场战略地位分析
7.1银行大数据金融领先应用机构
7.1.1建设银行
1、企业基本信息概述
2、企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
3、企业平台建设情况
4、企业渠道建设情况
5、企业风险管理情况
6、企业投资并购动向
7、业务发展优劣势分析
7.1.2工商银行
7.1.3中国银行
7.1.4招商银行
5、企业战略布局分析
7.2保险大数据金融领先应用机构
7.2.1中国人寿
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
7.2.2中国人保
7.2.3太平保险
7.3证券大数据金融领先应用机构
7.3.1招商证券
3、企业市场预期水平
（1）企业大数据金融发展现状
（2）企业大数据金融发展前景
4、企业经营业绩分析
5、企业营业网点分析
6、业务发展优劣势分析
7.3.2中信证券
7.3.3国泰君安
7.3.4广发证券
8.1中国大数据金融行业政策汇总解读
8.1.1中国大数据金融行业政策汇总
8.1.2中国大数据金融行业发展规划
8.1.3中国大数据金融重点政策解读
8.1.4各省市大数据金融政策热力图
8.1.5各省市大数据金融政策规划汇总
8.1.6各省市大数据金融发展目标解读
8.2中国大数据金融行业PEST环境分析
8.2.1大数据金融行业技术环境总结
8.2.2大数据金融行业经济环境分析
8.2.3大数据金融行业社会环境分析
1、互联网网民规模
2、互联网资源规模
3、个人互联网应用状况
（1）即时通信
（2）搜索引擎
（3）网络新闻
4、社会环境对行业发展影响
8.3中国大数据金融行业PEST分析图
8.4中国大数据金融行业SWOT分析图
8.4.1大数据金融发展优势分析
8.4.2大数据金融发展劣势分析
8.4.3大数据金融发展机遇分析
8.4.4大数据金融发展挑战分析
8.5中国大数据金融行业发展潜力评估
9.1大数据金融行业未来关键增长点
9.2大数据金融行业发展前景预测
9.3大数据金融行业发展趋势洞悉
9.3.1整体发展趋势
9.3.2监管规范趋势
9.3.3技术创新趋势
9.3.4细分市场趋势
9.3.5市场竞争趋势
9.3.6市场供需趋势
10.1大数据金融行业投资风险预警
10.1.1大数据金融行业投资风险预警
1、技术风险
2、操作风险
（1）信息安全风险
（2）数据分析风险
3、政策风险
10.1.2大数据金融行业投资风险应对
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
10.2大数据金融行业投资机会分析
10.2.1大数据金融产业链薄弱环节投资机会
10.2.2大数据金融行业细分领域投资机会
10.2.3大数据金融行业区域市场投资机会
10.2.4大数据金融产业空白点投资机会
10.3大数据金融行业投资价值评估
10.4大数据金融行业投资策略建议
10.5大数据金融行业可持续发展建议
图表目录
图表1：金融行业特点分析
图表2：中国金融业划分
图表3：大数据金融的定义
图表4：大数据金融的特征
图表5：大数据金融主要特征
图表6：中国大数据在金融行业各领域的应用场景介绍
图表7：大数据金融所处行业
图表8：中国大数据金融监管体系建设
图表9：中国大数据金融监管组织机构
图表10：一行两会对大数据金融的业务监管
图表11：中国大数据金融标准体系建设
图表12：中国大数据金融现行标准汇总
图表13：大数据金融产业链结构示意图
图表14：大数据金融产业链生态全景图
图表15：大数据金融产业链区域热力图
图表16：本报告研究范围界定
图表17：本报告专业术语说明
图表19：本报告研究统计方法
图表20：全球大数据技术发展现状分析
图表21：主要国家大数据金融支持政策
图表22：全球金融+大数据行业发展历程
图表23：全球金融+大数据市场规模体量
图表24：全球金融+大数据市场前景预测（未来五年）
图表25：全球金融+大数据发展现状——银行业
图表26：大数据在银行六个业务板块中的潜在应用（1）
图表27：大数据在银行六个业务板块中的潜在应用（2）
图表28：海外大数据建设领先银行概览表
图表29：波士顿咨询公司帮助客户运用大数据技术优化网点布局示意图
图表30：全球金融+大数据发展现状——保险业
图表31：大数据在保险业五大价值链环节中的应用（核心保险职能）
图表32：大数据在保险业五大价值链环节中的应用（支持职能）
图表33：全球金融+大数据发展现状——证券业
图表34：全球金融机构竞争格局
图表35：全球金融机构大数据应用现状
图表36：全球金融业区域发展格局
图表37：美国金融+大数据发展概况
图表38：欧洲金融+大数据发展概况
图表39：国外金融+大数据发展经验借鉴
图表40：全球大数据金融发展趋势洞悉
图表41：中国大数据金融研发/生产企业
图表42：中国金融业机构总资产变化
图表43：中国金融业机构总资产结构
图表44：中国金融业机构负债变化
图表45：中国金融业机构负债结构
图表46：中国金融业机构所有者权益变化
图表47：中国金融业机构所有者权益结构
图表48：中国金融业发展痛点及大数据赋能概述
图表49：中国大数据金融行业发展历程
图表50：中国大数据金融行业市场规模体量
图表51：中国大数据金融市场参与者类型
图表52：中国大数据金融企业入场方式
图表53：中国金融机构竞争格局分析
图表54：中国金融机构大数据布局现状
图表55：中国金融大数据产业发展现状
图表56：大数据金融三大创新支点
图表57：中国网络购物用户规模（单位：亿人）
图表58：中国电子商务交易额及其增长情况（单位：万亿元，%）
图表59：中国电子商务区域分布情况（单位：%）
图表60：中国电子商务就业规模（单位：万人，%）
图表61：电子商务领先企业对比
图表62：中国电商融资轮次数据图（单位：起）
图表63：中国电商融资领域分布（单位：%）
图表64：中国网民各类互联网应用的使用率（单位：万，%）
图表65：中国典型社交应用使用率（单位：%）
图表66：腾讯投资事件数量分布（单位：起）
图表67：中国互联网门户网站投资部分并购事件汇总
图表68：中国网络支付和手机网络支付用户规模（单位：万人）
图表69：中国第三方移动支付交易规模（单位：万亿元，%）
图表70：网上支付产业价值链
图表71：中国第三方支付交易规模预测（单位：万亿元）
图表72：征信机构分类
图表73：我国社会信用体系建设情况
图表74：国内网贷运营平台数量趋势图（单位：家）
图表75：中国P2P网贷平台退出平台占比分析（单位：%）
图表76：资产交易平台主要类别
图表77：P2P网贷三大运营模式
图表78：中国银行离柜交易笔数（单位：亿笔，%）
图表79：中国银行离柜交易规模及增长（单位：万亿元，%）
图表80：银行的互联网金融服务模式分析
图表81：中国互联网财产保险保费收入及增速情况（单位：亿元，%）
图表82：中国互联网人身保险保费收入及增速情况（单位：亿元，%）
图表83：互联网保险商业模式分析
图表84：中国互联网证券发展历程
图表85：互联网证券业三种模式
图表86：大数据金融潜在服务场景分析
图表87：数据交易所金融场景数据产品分布
图表88：金融风险管控大数据赋能概述
图表89：金融风险管控大数据赋能现状
图表90：大数据时代的金融风险管控创新策略
图表91：金融精准营销大数据赋能概述
图表92：金融精准营销大数据赋能现状
图表93：金融精准营销大数据赋能趋势
图表94：金融决策支持大数据赋能概述
图表95：金融决策支持大数据赋能现状
图表96：金融决策支持大数据赋能趋势
图表97：金融服务创新大数据赋能概述
图表98：金融服务创新大数据赋能现状
图表99：金融服务创新大数据赋能趋势
图表100：大数据金融细分服务场景波士顿矩阵分析
图表101：金融行业的大数据需求分析
图表102：金融业大数据应用场景分析
图表103：大数据运用于银行风险控制
图表104：大数据运用于银行产品营销
图表105：大数据运用于银行运营
图表106：银行业大数据金融应用现状
图表107：中国银行业IT解决方案市场规模及其增长速度（单位：亿元，%）
图表108：银行具备实施大数据的基本条件
图表109：大数据运用于保险运营
图表110：中国保险业IT解决方案市场规模（单位：亿元）
图表111：大数据运用于证券业客户关系管理
图表112：证券业监管模式问题分析
图表113：大数据运用于证券监管
图表114：大数据金融细分市场战略地位分析
图表115：中国建设银行股份有限公司基本信息
图表116：中国建设银行股份有限公司利润构成（单位：%）
图表117：中国建设银行股份有限公司经营情况（单位：亿元）
图表118：建设银行互联网金融平台资源
图表119：建设银行各类电子渠道发展情况
图表120：建设银行贷款五级分类分布情况（单位：百万元，%）
略····完整目录请咨询客服
以全景图的方式，简析产业链中的产业分工、供需链和价值链
市场处在高速增长期，是各品牌（厂商）战略扩张的黄金时期
目标市场，全年对某类产品或服务的消费总量
某类产品或服务，在目标市场中，所有厂商的年度销售收入总和
每一类顾客群构成一个子市场，子市场才是发展和竞争的聚焦点
市场总的竞争格局、细分市场竞争格局、Top5厂商市场份额
市场所有厂商总的供给能力，目标市场供需平衡状况
各标杆企业的产品体系、竞争策略、营收规模、市场份额...
需求细化、政策导向变化、技术升级及产品迭代、供应链变化...
横向并购整合机会、纵向产业链延伸扩张机会
新进入者市场进入战略研判、现有企业发展战略升级
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二十多年来，前瞻产业研究院一直坚持以客户价值实现为导向，追求客户成功和客户满意，并持续不断地改善我们的产品和服务，赢得了大量企业及政府客户的认可与好评，以下是部分客户评价：
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前瞻全球合作伙伴分布
深圳
日本
俄罗斯
澳大利亚
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加拿大
墨西哥
巴西
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瑞典
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沙特阿拉伯
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最新修订：2024年
金融保险
报告主要分析了国际领先国家或地区大数据金融行业的发展现状;中国大数据金融行业的运营现状;大数据金融行业的细分领域情况;大数据金融行业的创新模式;国际国内大数据金融行业的代表性企业;大数据金融行业的发展前景与投资机会。