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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1.1.1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
1.2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
2.3.1IBM
（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
2.3.3英特尔
2.3.4SAP公司
2.3.5天睿
（3）企业大数据定位
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
4.4.4P2P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
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
（5）企业研发能力分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
（8）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
（5）企业大数据解决方案分析
5.2.3贵州数联科技有限公司
（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
5.2.4中国银行保险信息技术管理有限公司
（2）企业组织架构分析
5.2.5北京腾云天下科技有限公司
（2）企业发展大事记
（5）企业主要客户分析
（6）企业最新发展动向
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
（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）企业旗下网站流量分析
（6）企业最新投资并购动向
（7）企业金融业务经营效益
（8）企业金融风险管理体系
（9）企业优劣势分析
（10）企业大数据金融发展前景
5.3.2腾讯
（3）企业战略布局分析
（4）企业战略资源分析
（5）企业网站流量分析
（6）企业风险管理体系
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
（9）企业大数据金融业务发展前景
5.3.3百度
（3）企业战略发展布局
（4）企业基础资源分析
5.3.4京东
5.3.5苏宁
6.1银行大数据金融领先应用机构
6.1.1建设银行
（2）企业主营业务分析
（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
6.1.2工商银行
6.1.3中国银行
6.1.4招商银行
（5）企业战略布局分析
6.2保险大数据金融领先应用机构
6.2.1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
6.2.2中国人保
6.2.3太平保险
6.3证券大数据金融领先应用机构
6.3.1招商证券
（3）企业市场预期水平
（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
6.3.2中信证券
6.3.3国泰君安
6.3.4广发证券
7.1大数据金融发展风险分析
（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
图表目录
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8：2023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12：一行两会对大数据金融的业务监管
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17：2011-2023年中国GDP增长走势图（单位：亿元，%）
图表18：2016-2023年中国工业增加值及增长率走势图（单位：万亿元，%）
图表19：2016-2023年全国固定资产投资（不含农户）增长速度（单位：万亿元，%）
图表20：2023年三类产业投资占固定资产投资（不含农户）比重（单位：%）
图表21：2023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28：2019-2023年中国网民规模与互联网普及率增长趋势（单位：万人，%）
图表29：2019-2023年中国互联网基础资源对比（单位：万个，块/32，%）
图表30：2018-2023年中国Ipv6地址数量变化情况（单位：块/32）
图表31：2018-2023年中国Ipv4地址资源变化情况（单位：万个）
图表32：2023年中国分类域名数（单位：个，%）
图表33：2019-2023年中国即时通信用户规模及使用率（单位：万人，%）
图表34：2019-2023年中国搜索引擎用户规模及使用率（单位：万人，%）
图表35：2019-2023年中国网络新闻用户规模及使用率（单位：万人，%）
图表36：大数据在银行六个业务板块中的潜在应用（1）
图表37：大数据在银行六个业务板块中的潜在应用（2）
图表38：海外大数据建设领先银行概览表
图表39：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40：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41：大数据在保险业五大价值链环节中的应用（支持职能）
图表42：美国IBM公司基本信息表
图表43：IBM大数据布局线路
图表44：IBM大数据与分析业务解决方案
图表45：2018-2023年IBM经营状况（单位：百万美元）
图表46：IBM公司优劣势分析
图表47：甲骨文公司基本信息表
图表48：甲骨文大数据布局线路
图表49：ORACLE大数据解决方案
图表50：2018-2023年财年ORACLE公司经营情况（单位：百万美元）
图表51：英特尔公司基本信息表
图表52：英特尔大数据布局线路
图表53：英特尔Hadoop发行版
图表54：2018-2023年Intel经营状况（单位：百万美元）
图表55：SAP公司基本信息表
图表56：SAP大数据布局线路
图表57：SAP大数据解决方案
图表58：2018-2023年SAP公司经营状况（单位：百万欧元）
图表59：天睿公司基本信息表
图表60：天睿大数据布局线路
图表61：Teradata大数据业务领域
图表62：2018-2023年Teradata公司经营状况（单位：百万美元）
图表63：大数据金融三大创新支点
图表64：2018-2023年中国网络支付和手机网络支付用户规模（单位：万人）
图表65：2017-2023年中国第三方移动支付交易规模（单位：万亿元，%）
图表66：网上支付产业价值链
图表67：2024-2029年中国第三方支付交易规模预测（单位：万亿元）
图表68：征信机构分类
图表69：2023年我国社会信用体系建设情况
图表70：2015-2023年国内网贷运营平台数量趋势图（单位：家）
图表71：2023年中国P2P网贷平台退出平台占比分析（单位：%）
图表72：资产交易平台主要类别
图表73：P2P网贷三大运营模式
图表74：2015-2023年中国网络购物用户规模（单位：亿人）
图表75：2015-2023年中国电子商务交易额及其增长情况（单位：万亿元，%）
图表76：中国电子商务区域分布情况（单位：%）
图表77：2018-2023年中国电子商务就业规模（单位：万人，%）
图表78：电子商务重点企业对比
图表79：2023年中国电商融资轮次数据图（单位：起）
图表80：2023年中国电商融资领域分布（单位：%）
图表81：2018和2020年3月中国网民各类互联网应用的使用率（单位：万，%）
图表82：2023年和2020年3月中国典型社交应用使用率（单位：%）
图表83：2019-2023年腾讯投资事件数量分布（单位：起）
图表84：2017-2023年中国互联网门户网站投资部分并购事件汇总
图表85：2016-2023年中国银行离柜交易笔数（单位：亿笔，%）
图表86：2016-2023年中国银行离柜交易规模及增长（单位：万亿元，%）
图表87：银行的互联网金融服务模式分析
图表88：2018-2023年中国互联网财产保险保费收入及增速情况（单位：亿元，%）
图表89：2018-2023年中国互联网人身保险保费收入及增速情况（单位：亿元，%）
图表90：互联网保险商业模式分析
图表91：中国互联网证券发展历程
图表92：互联网证券业三种模式
图表93：银行信息化发展历程
图表94：大数据运用于银行风险控制
图表95：大数据运用于银行产品营销
图表96：大数据运用于银行运营
图表97：银行业大数据金融应用现状
图表98：2019-2023年中国银行业IT解决方案市场规模及其增长速度（单位：亿元，%）
图表99：银行具备实施大数据的基本条件
图表100：保险业信息化发展历程
图表101：大数据运用于保险运营
图表102：2019-2023年中国保险业IT解决方案市场规模（单位：亿元）
图表103：证券业信息化发展历程
图表104：大数据运用于证券业客户关系管理
图表105：证券业监管模式问题分析
图表106：大数据运用于证券监管
图表107：北京荣之联科技股份有限公司基本信息表
图表108：北京荣之联科技股份有限公司大数据平台架构
图表109：DataZoo四大优势
图表110：2019-2023年荣之联科技股份有限公司主要经济指标分析（单位：万元）
图表111：2019-2023年荣之联科技股份有限公司运营能力分析（单位：次）
图表112：2019-2023年荣之联科技股份有限公司盈利能力分析（单位：%）
图表113：2019-2023年荣之联科技股份有限公司偿债能力分析（单位：%，倍）
图表114：2019-2023年荣之联科技股份有限公司发展能力分析（单位：%）
图表115：截至2023年荣之联科技股份有限公司专利申请情况（单位：项）
图表116：荣之联科技股份有限公司发展优劣势
图表117：九次方大数据信息集团有限公司基本信息表
图表118：贵阳大数据交易所提供的大数据交易品种列表
图表119：九次方大数据信息集团有限公司核心产品
图表120：九次方信贷风险控制
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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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。