| 大數據金融是指集合海量非結構化數據，通過對其進行實時分析，可以為網際網路金融機構提供客戶全方位信息，通過分析和挖掘客戶的交易和消費信息掌握客戶的消費習慣，並準確預測客戶行為，使金融機構和金融服務平臺在營銷和風控方面有的放矢。 | |
| 如今，大數據對許多行業的影響和衝擊已經呈現。在過去的幾年中，中國金融界熱議最多的就是"網際網路金融"，而網際網路金融背後的實質，則是"大數據金融".如果沒有大數據技術的支撐，所謂網際網路金融業難以快速、持續的成長。 | |
| 據中國產業調研網發布的2020年版中國大數據金融行業深度調研及發展趨勢分析報告顯示，移動金融的興盛與技術的發展息息相關。近年來，大數據、雲計算等技術的出現，給包括金融業在內的幾乎所有業態都帶來不小的衝擊。網際網路時代自小米模式開啟，「用戶思維」便深植人心，而大數據和雲計算等技術，則可以通過對用戶上網痕跡的捕捉和統計，在產品或服務的提供方面大做文章。金融業也就此進入「大數據金融」的時代。 | |
| 所謂大數據金融，即是指利用大數據開展金融服務，將海量數據通過網際網路、雲計算等信息化方式處理，結合傳統金融服務，開展資金融通、創新金融服務。許多商業銀行紛紛利用大數據更好地了解客戶，制定有針對性的行動方案。 | |
| 2020年版中國大數據金融行業深度調研及發展趨勢分析報告對我國大數據金融行業現狀、發展變化、競爭格局等情況進行深入的調研分析，並對未來大數據金融市場發展動向作了詳盡闡述，還根據大數據金融行 業的發展軌跡對大數據金融行業未來發展前景作了審慎的判斷，為大數據金融產業投資者尋找新的投資亮點。 | |
| 2020年版中國大數據金融行業深度調研及發展趨勢分析報告最後闡明大數據金融行業的投資空間，指明投資方向，提出研究者的戰略建議，以供投資決策者參考。 | |
| 中國產業調研網發布的《2020年版中國大數據金融行業深度調研及發展趨勢分析報告》是相關大數據金融企業、研究單位、政府等準確、全面、迅速了解大數據金融行業發展動向、制定發展戰略不可或缺的專業性報告。 | |
|
第一章 大數據金融行業發展概述 | 中 |
1.1 大數據產業發展背景概述 | 國 |
| 1.1.1 大數據產業的概念 | 產 |
| （1）數據產生與集聚層 | 業 |
| （2）數據組織與管理層 | 調 |
| （3）數據分析與發現層 | 研 |
| （4）數據應用與服務層 | 網 |
| 1.1.2 大數據的生態系統 | ｗ |
| 1.1.3 大數據的商業價值 | ｗ |
| （1）大數據的商業價值槓桿 | ｗ |
| （2）大數據創造的商業價值 | ． |
1.2 大數據產業應用狀況分析 | Ｃ |
| 1.2.1 大數據產業各個行業應用狀況分析 | ｉ |
| （1）不同領域潛在價值評估 | ｒ |
| （2）不同領域投資結構分布 | ． |
| 1.2.2 大數據產業金融領域應用狀況分析 | ｃ |
1.3 大數據金融概念及其特點 | ｎ |
| 1.3.1 大數據金融基本定義 | 中 |
| 1.3.2 大數據金融主要特徵 | 智 |
1.4 大數據金融主要發展模式 | 林 |
| 1.4.1 平臺金融發展模式 | ４ |
| 1.4.2 供應鏈金融發展模式 | ０ |
|
第二章 大數據金融發展環境分析 | ０ |
2.1 大數據金融行業政策環境分析 | ６ |
| 2.1.1 行業監管體系概述 | １ |
| 2.1.2 行業主要政策分析 | ２ |
| 2.1.3 政策環境對行業發展影響 | ８ |
2.2 大數據金融行業經濟環境分析 | ６ |
| 2.2.1 國內經濟走勢分析 | ６ |
| （1）國內GDP增速狀況分析 | ８ |
| （2）工業生產增速狀況分析 | 中 |
| （3）固定資產投資狀況分析 | 國 |
| 2.2.2 國內金融市場分析 | 產 |
| （1）銀行資產負債規模分析 | 業 |
| （2）銀行貸款規模分析 | 調 |
| （3）銀行風險能力分析 | 研 |
| 2.2.3 國內經濟發展趨勢預測分析 | 網 |
| 2.2.4 經濟環境對行業發展影響 | ｗ |
2.3 大數據金融行業技術環境分析 | ｗ |
| 2.3.1 大數據與雲計算 | ｗ |
| 2.3.2 大數據處理工具 | ． |
| 2.3.3 技術環境對行業發展影響 | Ｃ |
2.4 大數據金融行業社會環境分析 | ｉ |
| 2.4.1 網際網路行業發展現狀調研 | ｒ |
| （1）網際網路網民規模分析 | ． |
| 2015-2019年中國網民數量及網際網路滲透率 | ｃ |
| （2）網際網路資源規模分析 | ｎ |
| 詳 情：https://www.cir.cn/2/58/DaShuJuJinRongFaZhanXianZhuangFe.html |
| 2.4.2 社交媒體發展現狀調研 | 中 |
| （1）新聞網站 | 智 |
| （2）網絡視頻 | 林 |
| （3）搜尋引擎 | ４ |
| （4）即時通信 | ０ |
| （5）微博客 | ０ |
| （6）博客/個人空間 | ６ |
| 2.4.3 行動裝置發展現狀調研 | １ |
| 2.4.4 社會環境對行業發展影響 | ２ |
2.5 大數據金融國際發展分析 | ８ |
| 2.5.1 銀行大數據全球發展現狀調研 | ６ |
| （1）海外銀行大數據發展分析 | ６ |
| （2）銀行大數據建設案例分析 | ８ |
| 2.5.2 保險大數據全球發展現狀調研 | 中 |
| （1）海外保險大數據發展分析 | 國 |
| （2）保險大數據建設案例分析 | 產 |
| 2.5.3 國外大數據金融發展啟示 | 業 |
|
第三章 大數據金融創新分析 | 調 |
3.1 大數據金融三大創新支點 | 研 |
3.2 大數據金融基礎設施創新 | 網 |
| 3.2.1 支付體系建設分析 | ｗ |
| （1）支付行業用戶規模 | ｗ |
| （2）支付行業交易規模 | ｗ |
| （3）支付行業模式分析 | ． |
| （4）支付行業市場規模預測分析 | Ｃ |
| 3.2.2 徵信體系建設分析 | ｉ |
| （1）徵信機構業務規模分析 | ｒ |
| （2）徵信機構資料庫建設狀況分析 | ． |
| （3）徵信行業數據端商業模式 | ｃ |
| （4）大數據徵信發展趨勢預測 | ｎ |
| 3.2.3 資產交易平臺分析 | 中 |
| （1）資產交易平臺發展規模 | 智 |
| （2）資產交易平臺主要類別 | 林 |
| 1）銀行系P2P網貸平臺 | ４ |
| 2）民營系P2P網貸平臺 | ０ |
| 3）國資系P2P網貸平臺 | ０ |
| 4）上市公司系P2P網貸平臺 | ６ |
| 5）風投系P2P網貸平臺 | １ |
| （3）資產交易平臺商業模式 | ２ |
| 3.2.4 基礎設施創新方向 | ８ |
| （1）支付體系介質創新 | ６ |
| （2）徵信體系多元發展 | ６ |
| （3）交易平臺去中介化 | ８ |
3.3 大數據金融平臺創新分析 | 中 |
| 3.3.1 電商平臺發展現狀分析 | 國 |
| （1）電商平臺客戶結構分析 | 產 |
| （2）電商市場競爭格局分析 | 業 |
| （3）電商領先企業優勢分析 | 調 |
| （4）電商行業投資併購分析 | 研 |
| 3.3.2 社交平臺發展現狀分析 | 網 |
| （1）社交網絡流量統計排名分析 | ｗ |
| （2）社交網絡市場競爭格局分析 | ｗ |
| （3）社交網絡領先企業優勢分析 | ｗ |
| （4）社交網絡平臺投資併購分析 | ． |
| 3.3.3 信息服務平臺發展現狀調研 | Ｃ |
| （1）門戶網站競爭格局分析 | ｉ |
| （2）門戶網站投資併購分析 | ｒ |
| 3.3.4 平臺建設創新發展方向 | ． |
| （1）用戶積累方式革新 | ｃ |
| （2）平臺個性定製革新 | ｎ |
3.4 大數據金融渠道創新升級分析 | 中 |
| 3.4.1 銀行業渠道網際網路化發展現狀調研 | 智 |
| （1）電子銀行的交易規模 | 林 |
| （2）電子銀行的模式分析 | ４ |
| 3.4.2 保險業渠道網際網路化發展現狀調研 | ０ |
| （1）保險業網銷交易規模 | ０ |
| （2）保險業網銷模式分析 | ６ |
| 3.4.3 證券業渠道網際網路化發展現狀調研 | １ |
| （1）網際網路證券交易狀況分析 | ２ |
| （2）網際網路證券模式分析 | ８ |
| 3.4.4 渠道創新升級策略分析 | ６ |
| （1）渠道定位轉型 | ６ |
| （2）實體渠道轉型 | ８ |
|
第四章 大數據金融具體應用領域 | 中 |
4.1 銀行業大數據金融應用分析 | 國 |
| 4.1.1 銀行業大數據金融發展歷程 | 產 |
| 4.1.2 銀行業大數據金融創新模式 | 業 |
| （1）風險控制模式創新 | 調 |
| （2）產品營銷模式創新 | 研 |
| （3）銀行運營模式創新 | 網 |
| （4）銀行服務模式創新 | ｗ |
| 4.1.3 銀行業大數據金融應用現狀調研 | ｗ |
| 4.1.4 銀行業大數據金融經典案例 | ｗ |
| （1）花旗銀行大數據金融案例分析 | ． |
| （2）中信銀行大數據金融案例分析 | Ｃ |
| （3）浦發銀行大數據金融案例分析 | ｉ |
| （4）民生銀行大數據金融案例分析 | ｒ |
| 4.1.5 銀行業大數據金融發展潛力 | ． |
| 4.1.6 銀行業大數據金融發展前景 | ｃ |
4.2 保險業大數據金融應用分析 | ｎ |
| 4.2.1 保險業大數據金融發展歷程 | 中 |
| 4.2.2 保險業大數據金融創新模式 | 智 |
| （1）賠付管理模式創新 | 林 |
| （2）業務定價模式創新 | ４ |
| （3）險企運營模式創新 | ０ |
| （4）產品營銷模式創新 | ０ |
| 4.2.3 保險業大數據金融發展現狀調研 | ６ |
| 4.2.4 保險業大數據金融經典案例 | １ |
| （1）平安保險大數據金融案例分析 | ２ |
| （2）泰康人壽大數據金融案例分析 | ８ |
| 4.2.5 保險業大數據金融發展前景 | ６ |
4.3 證券業大數據金融應用分析 | ６ |
| 4.3.1 證券業大數據金融發展歷程 | ８ |
| 4.3.2 證券業大數據金融創新模式 | 中 |
| （1）客戶關係管理模式創新 | 國 |
| （2）證券監管模式創新 | 產 |
| （3）市場預期模式創新 | 業 |
| 4.3.3 證券業大數據金融發展現狀調研 | 調 |
| 4.3.4 證券業大數據金融經典案例 | 研 |
| 2014 version of the Chinese financial sector depth big data research and development trend analysis report |
| （1）海通證券大數據金融案例分析 | 網 |
| （2）國泰君安大數據金融案例分析 | ｗ |
| （3）中信證券大數據金融案例分析 | ｗ |
| 4.3.5 證券業大數據金融發展前景 | ｗ |
4.4 其他領域大數據金融應用狀況分析 | ． |
| 4.4.1 信託業大數據金融應用分析 | Ｃ |
| 4.4.2 小額貸款領域大數據金融應用分析 | ｉ |
| 4.4.3 擔保業大數據金融應用分析 | ｒ |
| 4.4.4 P2P網貸大數據金融應用分析 | ． |
|
第五章 大數據金融領先服務商分析 | ｃ |
5.1 國外領先大數據金融服務商 | ｎ |
| 5.1.1 IBM | 中 |
| （1）企業基本信息概述 | 智 |
| （2）企業大數據布局 | 林 |
| （3）企業平臺資源分析 | ４ |
| （4）企業主營業務分析 | ０ |
| 1）利潤分析 | ０ |
| 2）資產負債分析 | ６ |
| 3）現金流量分析 | １ |
| （5）企業大數據收入分析 | ２ |
| （6）企業競爭策略分析 | ８ |
| （7）企業最新發展動向 | ６ |
| （8）企業發展優劣勢分析 | ６ |
| 5.1.2 甲骨文股份有限公司 | ８ |
| （1）企業基本信息概述 | 中 |
| （2）企業大數據布局 | 國 |
| （3）企業平臺資源分析 | 產 |
| （4）企業主營業務分析 | 業 |
| 1）利潤分析 | 調 |
| 2）資產負債分析 | 研 |
| 3）現金流量分析 | 網 |
| （5）企業大數據收入分析 | ｗ |
| （6）企業發展戰略分析 | ｗ |
| （7）企業最新發展動向 | ｗ |
| 5.1.3 英特爾 | ． |
| （1）企業基本信息概述 | Ｃ |
| （2）企業大數據布局 | ｉ |
| （3）企業平臺資源分析 | ｒ |
| （4）企業主營業務分析 | ． |
| 1）利潤分析 | ｃ |
| 2）資產負債分析 | ｎ |
| 3）現金流量分析 | 中 |
| （5）企業大數據收入分析 | 智 |
| （6）企業發展戰略分析 | 林 |
| （7）企業最新發展動向 | ４ |
| 5.1.4 SAP公司 | ０ |
| （1）企業基本信息概述 | ０ |
| （2）企業大數據布局 | ６ |
| （3）企業大數據解決方案 | １ |
| （4）企業主營業務分析 | ２ |
| 1）利潤分析 | ８ |
| 2）資產負債分析 | ６ |
| 3）現金流量分析 | ６ |
| （5）企業大數據收入分析 | ８ |
| （6）企業大數據價值分析 | 中 |
| （7）企業最新發展動向 | 國 |
| 5.1.5 文思海輝技術有限公司 | 產 |
| （1）企業基本信息概述 | 業 |
| （2）企業大數據布局 | 調 |
| （3）企業平臺資源分析 | 研 |
| （4）企業主營業務分析 | 網 |
| 1）利潤分析 | ｗ |
| 2）資產負債分析 | ｗ |
| 3）現金流量分析 | ｗ |
| （5）企業相關案例分析 | ． |
| （6）企業發展戰略分析 | Ｃ |
| （7）企業最新發展動向 | ｉ |
| （8）企業發展優劣勢分析 | ｒ |
5.2 國內領先大數據金融服務商 | ． |
| 5.2.1 榮之聯 | ｃ |
| （1）企業基本信息概述 | ｎ |
| （2）企業大數據布局 | 中 |
| （3）企業平臺資源分析 | 智 |
| （4）企業主營業務分析 | 林 |
| 1）主要經濟指標 | ４ |
| 2）運營能力分析 | ０ |
| 3）盈利能力分析 | ０ |
| 4）償債能力分析 | ６ |
| 5）發展能力分析 | １ |
| （5）企業研發能力分析 | ２ |
| （6）企業發展戰略分析 | ８ |
| （7）企業最新發展動向 | ６ |
| （8）企業發展優劣勢分析 | ６ |
| 5.2.2 九次方 | ８ |
| （1）企業基本信息概述 | 中 |
| （2）企業大數據布局 | 國 |
| （3）企業平臺資源分析 | 產 |
| （4）企業主營業務分析 | 業 |
| （5）企業大數據解決方案分析 | 調 |
| （6）企業發展戰略分析 | 研 |
| （7）企業最新發展動向 | 網 |
| （8）企業發展優劣勢分析 | ｗ |
| 5.2.3 貝格數據 | ｗ |
| （1）企業基本信息概述 | ｗ |
| （2）企業平臺資源分析 | ． |
| （3）企業主營業務分析 | Ｃ |
| （4）企業典型案例分析 | ｉ |
| （5）企業最新發展動向 | ｒ |
| （6）企業發展優劣勢分析 | ． |
| 5.2.4 中國保信 | ｃ |
| （1）企業基本信息概述 | ｎ |
| （2）企業組織架構分析 | 中 |
| （3）企業平臺資源分析 | 智 |
| （4）企業主營業務分析 | 林 |
| （5）企業最新發展動向 | ４ |
| 5.2.5 Talking Data | ０ |
| （1）企業基本信息概述 | ０ |
| （2）企業發展大事記 | ６ |
| （3）企業平臺資源分析 | １ |
| 2014年版中國大數據金融行業深度調研及發展趨勢分析報告 |
| （4）企業主營業務分析 | ２ |
| （5）企業主要客戶分析 | ８ |
| （6）企業所獲榮譽介紹 | ６ |
| （7）企業最新發展動向 | ６ |
|
第六章 網際網路企業大數據金融戰略布局分析 | ８ |
6.1 阿里巴巴大數據金融布局分析 | 中 |
| 6.1.1 企業基本信息概述 | 國 |
| 6.1.2 企業主營業務分析 | 產 |
| （1）企業主營業務類型 | 業 |
| （2）企業經營業績分析 | 調 |
| （3）企業金融業務分析 | 研 |
| 6.1.3 企業戰略發展布局 | 網 |
| 6.1.4 企業基礎資源分析 | ｗ |
| （1）企業數據資源分析 | ｗ |
| （2）企業平臺資源分析 | ｗ |
| （3）企業金融資源分析 | ． |
| 6.1.5 企業網站流量分析 | Ｃ |
| 6.1.6 企業風險管理體系 | ｉ |
| 6.1.7 企業投資併購動向 | ｒ |
| （1）2015年阿里巴巴投資布局 | ． |
| （2）2016年阿里巴巴投資布局 | ｃ |
| 6.1.8 業務發展優劣勢分析 | ｎ |
| 6.1.9 企業大數據金融業務發展前景 | 中 |
6.2 騰訊公司大數據金融布局分析 | 智 |
| 6.2.1 企業基本信息概述 | 林 |
| 6.2.2 企業主營業務分析 | ４ |
| （1）企業主營業務類型 | ０ |
| （2）企業經營業績分析 | ０ |
| （3）企業金融業務分析 | ６ |
| 6.2.3 企業戰略發展布局 | １ |
| 6.2.4 企業基礎資源分析 | ２ |
| （1）企業數據資源分析 | ８ |
| （2）企業平臺資源分析 | ６ |
| （3）企業金融資源分析 | ６ |
| 6.2.5 企業網站流量分析 | ８ |
| 6.2.6 企業風險管理體系 | 中 |
| 6.2.7 企業投資併購動向 | 國 |
| （1）2015年騰訊公司投資布局 | 產 |
| （2）2016年騰訊公司投資布局 | 業 |
| 6.2.8 業務發展優劣勢分析 | 調 |
| 6.2.9 企業大數據金融業務發展前景 | 研 |
6.3 百度公司大數據金融布局分析 | 網 |
| 6.3.1 企業基本信息概述 | ｗ |
| 6.3.2 企業主營業務分析 | ｗ |
| （1）企業主營業務類型 | ｗ |
| （2）企業經營業績分析 | ． |
| （3）企業金融業務分析 | Ｃ |
| 6.3.3 企業戰略發展布局 | ｉ |
| 6.3.4 企業基礎資源分析 | ｒ |
| （1）企業數據資源分析 | ． |
| （2）企業平臺資源分析 | ｃ |
| （3）企業金融資源分析 | ｎ |
| 6.3.5 企業網站流量分析 | 中 |
| 6.3.6 企業風險管理體系 | 智 |
| 6.3.7 企業投資併購動向 | 林 |
| （1）2015年百度公司投資布局 | ４ |
| （2）2016年百度公司投資布局 | ０ |
| 6.3.8 業務發展優劣勢分析 | ０ |
| 6.3.9 企業大數據金融業務發展前景 | ６ |
6.4 京東商城大數據金融布局分析 | １ |
| 6.4.1 企業基本信息概述 | ２ |
| 6.4.2 企業主營業務分析 | ８ |
| （1）企業主營業務類型 | ６ |
| （2）企業經營業績分析 | ６ |
| （3）企業金融業務分析 | ８ |
| 6.4.3 企業戰略發展布局 | 中 |
| 6.4.4 企業基礎資源分析 | 國 |
| （1）企業數據資源分析 | 產 |
| （2）企業平臺資源分析 | 業 |
| （3）企業金融資源分析 | 調 |
| 6.4.5 企業網站流量分析 | 研 |
| 6.4.6 企業風險管理體系 | 網 |
| 6.4.7 企業投資併購動向 | ｗ |
| （1）2015年京東公司投資布局 | ｗ |
| （2）2016年京東公司投資布局 | ｗ |
| 6.4.8 業務發展優劣勢分析 | ． |
| 6.4.9 企業大數據金融業務發展前景 | Ｃ |
6.5 蘇寧雲商大數據金融布局分析 | ｉ |
| 6.5.1 企業基本信息概述 | ｒ |
| 6.5.2 企業主營業務分析 | ． |
| （1）企業主營業務類型 | ｃ |
| （2）企業經營業績分析 | ｎ |
| （3）企業金融業務經營效益 | 中 |
| 6.5.3 企業戰略發展布局 | 智 |
| 6.5.4 企業基礎資源分析 | 林 |
| （1）企業數據資源分析 | ４ |
| （2）企業平臺資源分析 | ０ |
| （3）企業金融資源分析 | ０ |
| 6.5.5 企業網站流量分析 | ６ |
| 6.5.6 企業風險管理體系 | １ |
| 6.5.7 企業投資併購動向 | ２ |
| 6.5.8 業務發展優劣勢分析 | ８ |
| 6.5.9 企業大數據金融業務發展前景 | ６ |
|
第七章 金融機構大數據金融戰略布局分析 | ６ |
7.1 銀行大數據金融領先應用機構 | ８ |
| 7.1.1 建設銀行大數據金融布局分析 | 中 |
| （1）企業發展簡況分析 | 國 |
| （2）企業經營情況分析 | 產 |
| （3）企業經營優劣勢分析 | 業 |
| 7.1.2 工商銀行大數據金融布局分析 | 調 |
| （1）企業發展簡況分析 | 研 |
| （2）企業經營情況分析 | 網 |
| （3）企業經營優劣勢分析 | ｗ |
| 7.1.3 中國銀行大數據金融布局分析 | ｗ |
| （1）企業發展簡況分析 | ｗ |
| （2）企業經營情況分析 | ． |
| （3）企業經營優劣勢分析 | Ｃ |
| 7.1.4 農業銀行大數據金融布局分析 | ｉ |
| （1）企業發展簡況分析 | ｒ |
| 2014 niánbǎn zhōngguó dà shùjù jīnróng hángyè shēndù tiáo yán jí fāzhǎn qūshì fēnxī bàogào |
| （2）企業經營情況分析 | ． |
| （3）企業經營優劣勢分析 | ｃ |
| 7.1.5 交通銀行大數據金融布局分析 | ｎ |
| （1）企業發展簡況分析 | 中 |
| （2）企業經營情況分析 | 智 |
| （3）企業經營優劣勢分析 | 林 |
| 7.1.6 招商銀行大數據金融布局分析 | ４ |
| （1）企業發展簡況分析 | ０ |
| （2）企業經營情況分析 | ０ |
| （3）企業經營優劣勢分析 | ６ |
| 7.1.7 中信銀行大數據金融布局分析 | １ |
| （1）企業發展簡況分析 | ２ |
| （2）企業經營情況分析 | ８ |
| （3）企業經營優劣勢分析 | ６ |
| 7.1.8 平安銀行大數據金融布局分析 | ６ |
| （1）企業發展簡況分析 | ８ |
| （2）企業經營情況分析 | 中 |
| （3）企業經營優劣勢分析 | 國 |
7.2 保險大數據金融領先應用機構 | 產 |
| 7.2.1 中國人壽大數據金融布局分析 | 業 |
| （1）企業發展簡況分析 | 調 |
| （2）企業經營情況分析 | 研 |
| （3）企業經營優劣勢分析 | 網 |
| 7.2.2 中國人保大數據金融布局分析 | ｗ |
| （1）企業發展簡況分析 | ｗ |
| （2）企業經營情況分析 | ｗ |
| （3）企業經營優劣勢分析 | ． |
| 7.2.3 平安保險大數據金融布局分析 | Ｃ |
| （1）企業發展簡況分析 | ｉ |
| （2）企業經營情況分析 | ｒ |
| （3）企業經營優劣勢分析 | ． |
| 7.2.4 泰康人壽大數據金融布局分析 | ｃ |
| （1）企業發展簡況分析 | ｎ |
| （2）企業經營情況分析 | 中 |
| （3）企業經營優劣勢分析 | 智 |
| 7.2.5 太平保險大數據金融布局分析 | 林 |
| （1）企業發展簡況分析 | ４ |
| （2）企業經營情況分析 | ０ |
| （3）企業經營優劣勢分析 | ０ |
| 7.2.6 陽光保險大數據金融布局分析 | ６ |
| （1）企業發展簡況分析 | １ |
| （2）企業經營情況分析 | ２ |
| （3）企業經營優劣勢分析 | ８ |
7.3 證券大數據金融領先應用機構 | ６ |
| 7.3.1 國金證券大數據金融布局分析 | ６ |
| （1）企業基本信息概述 | ８ |
| （2）企業基礎資源分析 | 中 |
| （3）企業市場預期水平 | 國 |
| 1）企業大數據金融發展現狀調研 | 產 |
| 2）企業大數據金融發展前景 | 業 |
| （4）企業經營業績分析 | 調 |
| （5）企業營業網點分析 | 研 |
| （6）業務發展優劣勢分析 | 網 |
| 7.3.2 中信證券大數據金融布局分析 | ｗ |
| （1）企業基本信息概述 | ｗ |
| （2）企業基礎資源分析 | ｗ |
| （3）企業市場預期水平 | ． |
| 1）企業大數據金融發展現狀調研 | Ｃ |
| 2）企業大數據金融發展前景 | ｉ |
| （4）企業經營業績分析 | ｒ |
| （5）企業營業網點分析 | ． |
| （6）業務發展優劣勢分析 | ｃ |
| 7.3.3 國泰君安大數據金融布局分析 | ｎ |
| （1）企業基本信息概述 | 中 |
| （2）企業基礎資源分析 | 智 |
| （3）企業市場預期水平 | 林 |
| 1）企業大數據金融發展現狀調研 | ４ |
| 2）企業大數據金融發展前景 | ０ |
| （4）企業經營業績分析 | ０ |
| （5）企業營業網點分析 | ６ |
| （6）業務發展優劣勢分析 | １ |
| 7.3.4 海通證券大數據金融布局分析 | ２ |
| （1）企業基本信息概述 | ８ |
| （2）企業基礎資源分析 | ６ |
| （3）企業市場預期水平 | ６ |
| 1）企業大數據金融發展現狀調研 | ８ |
| 2）企業大數據金融發展前景 | 中 |
| （4）企業經營業績分析 | 國 |
| （5）企業營業網點分析 | 產 |
| （6）業務發展優劣勢分析 | 業 |
| 7.3.5 廣發證券大數據金融布局分析 | 調 |
| （1）企業基本信息概述 | 研 |
| （2）企業基礎資源分析 | 網 |
| （3）企業市場預期水平 | ｗ |
| 1）企業大數據金融發展現狀調研 | ｗ |
| 2）企業大數據金融發展前景 | ｗ |
| （4）企業經營業績分析 | ． |
| （5）企業營業網點分析 | Ｃ |
| （6）業務發展優劣勢分析 | ｉ |
| 7.3.6 方正證券大數據金融布局分析 | ｒ |
| （1）企業基本信息概述 | ． |
| （2）企業基礎資源分析 | ｃ |
| （3）企業市場預期水平 | ｎ |
| 1）企業大數據金融發展現狀調研 | 中 |
| 2）企業大數據金融發展前景 | 智 |
| （4）企業經營業績分析 | 林 |
| （5）企業營業網點分析 | ４ |
| （6）業務發展優劣勢分析 | ０ |
|
第八章 (北京′中′智′林)大數據金融發展趨勢及投資戰略規劃 | ０ |
8.1 大數據金融發展風險分析 | ６ |
| 8.1.1 大數據金融主要風險來源 | １ |
| （1）技術風險 | ２ |
| （2）操作風險 | ８ |
| （3）政策風險 | ６ |
| 8.1.2 大數據金融風險管理措施 | ６ |
| ビッグデータ2014年中國の金融業界の深さの研究開発動向分析レポート |
| （1）政府風險管理措施 | ８ |
| （2）行業風險管理措施 | 中 |
| （3）企業風險管理措施 | 國 |
8.2 大數據金融發展SWOT分析 | 產 |
| 8.2.1 大數據金融發展優勢分析 | 業 |
| 8.2.2 大數據金融發展劣勢分析 | 調 |
| 8.2.3 大數據金融發展機遇分析 | 研 |
| 8.2.4 大數據金融發展挑戰分析 | 網 |
8.3 大數據金融發展趨勢預測 | ｗ |
| 8.3.1 跨界融合趨勢預測分析 | ｗ |
| 8.3.2 行業細分趨勢預測分析 | ｗ |
| 8.3.3 實體轉型趨勢預測分析 | ． |
| 8.3.4 個性服務趨勢預測分析 | Ｃ |
8.4 大數據金融投融資機會分析 | ｉ |
| 8.4.1 大數據金融投融資現狀分析 | ｒ |
| 8.4.2 大數據金融併購現狀分析 | ． |
| 8.4.3 大數據金融投資機會分析 | ｃ |
| 8.4.4 大數據金融投資規劃分析 | ｎ |
| （1）電子商務平臺投資規劃 | 中 |
| （2）支付平臺投資規劃 | 智 |
| （3）金融機構整合規劃 | 林 |
| （4）應用軟體投資規劃 | ４ |
|
| 圖表目錄 | ０ |
| 圖表 1：大數據產業相關企業經濟活動分類 | ０ |
| 圖表 2：大數據產業鏈構成 | ６ |
| 圖表 3：大數據產業鏈中數據組織與管理層涉及業務 | １ |
| 圖表 4：大數據產業鏈中數據分析與發現層涉及業務 | ２ |
| 圖表 5：大數據的生態系統 | ８ |
| 圖表 6：大數據的商業價值 | ６ |
| 圖表 7：大數據創造的商業價值 | ６ |
| 圖表 8：大數據在各個行業的潛在應用指數 | ８ |
| 圖表 9：大數據應用行業投資結構（單位：%） | 中 |
| 圖表 10：中國金融行業大數據應用投資結構（單位：%） | 國 |
| 圖表 11：一行三會對大數據金融的業務監管 | 產 |
| 圖表 12：國務院常務會議中涉及大數據內容列表 | 業 |
| 圖表 13：各地方政府的大數據支持政策 | 調 |
| 圖表 14：主要大數據產業聯盟列表 | 研 |
| 圖表 15：政府數據開放平臺案例 | 網 |
| 圖表 16：2015-2019年中國GDP及其增長情況（單位：億元，%） | ｗ |
| 圖表 17：2015-2019年我國工業增加值及其增長速度走勢圖（單位：億元，%） | ｗ |
| 圖表 18：2015-2019年我國規模以上工業增加值增長速度（單位：%） | ｗ |
| 圖表 19：2015-2019年全社會固定資產投資走勢圖（單位：億元，%） | ． |
| 圖表 20：2015-2019年全社會固定資產投資（不含農戶）增速走勢圖（單位：%） | Ｃ |
| 圖表 21：2015-2019年銀行業金融機構資產負債規模變化情況（單位：億元，%） | ｉ |
| 圖表 22：2015-2019年城市商業銀行貸款餘額變化趨勢（單位：萬億元，%） | ｒ |
| 圖表 23：2015-2019年城市商業銀行貸款佔同期銀行業金融機構貸款總額的比重變化（單位：%） | ． |
| 圖表 24：2015-2019年商業銀行不良貸款情況（單位：億元，%） | ｃ |
| 圖表 25：2019年我國宏觀經濟指標預測（單位：%） | ｎ |
| 圖表 26：GFS集群構成 | 中 |
| 圖表 27：雲計算系統中的數據管理技術主要分類 | 智 |
| 圖表 28：虛擬化技術根據對象分類 | 林 |
| 圖表 29：並行計算機主要的結構類型 | ４ |
| 圖表 30：並行計算機主要的存儲訪問模型 | ０ |
| 圖表 31：大數據工具列表 | ０ |
| 圖表 32：2015-2019年中國網民規模和網際網路普及率（單位：萬人，%） | ６ |
| 圖表 33：2015-2019年中國手機上網網民規模及佔整體網民比例（單位：萬人，%） | １ |
| 圖表 34：2015-2019年中國網際網路基礎資源（單位：個，Mbps，%） | ２ |
| 圖表 35：2010-2016年中國IPv6地址資源變化情況（單位：塊/32） | ８ |