2024-2030年中国大数据金融市场监测及投资前景研究报告

报告说明:
    博思数据发布的《2024-2030年中国大数据金融市场监测及投资前景研究报告》介绍了大数据金融行业相关概述、中国大数据金融产业运行环境、分析了中国大数据金融行业的现状、中国大数据金融行业竞争格局、对中国大数据金融行业做了重点企业经营状况分析及中国大数据金融产业发展前景与投资预测。您若想对大数据金融产业有个系统的了解或者想投资大数据金融行业，本报告是您不可或缺的重要工具。
第1章大数据金融行业概念界定及发展环境剖析
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
第2章大数据金融国际市场发展现在分析
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
第3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
第4章大数据在金融细分领域的应用分析
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 银行业大数据金融趋势预测
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 保险业大数据金融趋势预测
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 证券业大数据金融趋势预测
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
第5章中国大数据金融领先服务商案例分析
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）企业大数据金融趋势预测
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）企业大数据金融趋势预测
（9）企业大数据金融业务趋势预测
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）企业大数据金融趋势预测
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）企业大数据金融趋势预测
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）企业大数据金融趋势预测
第6章金融机构大数据金融战略布局分析
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
第7章大数据金融发展趋势及投资规划建议规划
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2023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17：2019-2023年中国GDP增长走势图（单位：亿元，%）
图表18：2019-2023年中国工业增加值及增长率走势图（单位：万亿元，%）
图表19：2019-2023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30：2019-2023年中国Ipv6地址数量变化情况（单位：块/32）
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