最新金融大数据研究分析报告

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金融大数据研究

目录

第一章大数据背景与动态 (3)

1.1 大数据的宏观价值与背景 (3)

1.1.1国家——保障数据安全,促进数据开放 (3)

1.1.2政府——转变理念,集成信息,抓住机遇 (5)

1.1.3学术——科学的研究数据,用数据来研究科学 (6)

1.1.4产业——产业需要变革,行业需要互融互通 (7)

1.1.5公司——平台化竞争,特色应用化生存 (8)

1.1.6投资——大数据将提供价值分析新视角 (9)

1.2 国内外大数据发展动态 (10)

1.2.1国外大数据发展动态 (10)

1.2.2我国大数据发展动态 (15)

1.2.3大数据相关社区 (18)

1.2.4我国大数据行业协会 (22)

第二章大数据典型应用 (24)

2.1 金融大数据应用现状 (24)

2.2 大数据信贷 (26)

2.3 大数据征信 (28)

2.4 大数据投资 (29)

2.5 金融大数据发展趋势 (31)

第一章大数据背景与动态

1.1 大数据的宏观价值与背景

从大历史观来看,“大数据”的内涵远远超越物联网、云计算等信息技术的

概念,它的意义可以比肩“活字印刷术”的发明,大范围的消除信息不对称的现象,释放巨大的生产力,深刻改变社会的面貌,提升国家治理,革新科学研究的

思想,促进产业间的跨界、融合和颠覆,并将极大的促进文明的传播、凝聚、和

升华。

数据自古存在。乌龟壳、树皮、绸缎都曾经是记录数据的媒介,现在都已经

退出了舞台;留声机、磁带机也曾经风靡一时,也已难觅踪影;现在当红的信息

技术,像个人电脑、智能手机、IPad 在不远的将来也将被陈列在博物馆。唯有

数据,虽然不断的变换表现形态,将一直伴随人类走向未来。

物联网本质上是器物层面的技术,从大数据的视角而言,是采集数据的终端。云计算本质上是IT 服务交付手段的变革,并由此引发一系列技术基础架构的更新。物联网和云计算都是信息技术发展的一定阶段的自然延伸,依然属于信息技术范畴。而大数据可以看成是数据积累到一定规模后,引发的质变。大数据超越信息技术,使人们重新界定国家竞争的主战场,重新审视政府治理水平,重新认识科学研究的新范式,重新审视产业变迁的驱动因素,重新理解投资的决策依据,重新思考公司的战略和组织。

综上所述,大数据将是保障国家安全、社会治理和推动经济发展的恒久主题!

1.1.1 国家——保障数据安全,促进数据开放

2012 年3 月份,奥巴马发布了美国版的《大数据发展计划》,通过这个计划,可以看出:国家层面大数据技术领域的竞争事关一国的安全和未来。国家数字主权体现为对数据的占有和控制。数字主权将是继边防、海防、空防之后,另一个

大国博弈的空间。大数据必须上升为国家意志,落实为国家战略。欧盟、日本、

新加坡等国家已经开始纷纷行动。

2013 年,美国人斯诺登给世人揭开了“数据战争”的冰山一角,美国的“棱镜计划”事实上把所有国家、个人都可以玩弄于股掌之上。连其多年的盟友,德国总理默克尔的手机,都在NSA(美国国家安全局)的监控之下。面对默克尔的

愤怒的质问,奥巴马只能言辞闪烁的声称“现在没有监控,未来也保证不会监控您的手机!”

人们把战略核潜艇称为“国之重器” ,的确,神出鬼没的毁灭力量令人望之生畏。但是,如果导弹赖以导航的坐标数据被人为修改或者提前探知了呢?如果不具备保护这些核心数据的能力,恐怕就会应了那句老话,搬起石头砸自己的脚。

参与棱镜计划的公司包括谷歌、雅虎、Facebook、微软、苹果、思科、Oracle 、IBM等科技巨头。可以看到,大数据时代,IT 产业强大与否已经直接决定一个大国是否成为强国的最为关键的因素。没有数据安全,就不会有国家安全,没有强大的IT 产业,就不会成为一流国家,也就谈不上中国梦!

保护国家层面的数据安全,恰恰是以数据开放为基础的。开放是一种态度,

更是一项能力。一些重大基础数据开放,可以构成社会的数据基础,按照大数据定律之一“数据之和的价值远远大于数据价值的和”来推断,来自不同领域的数据聚合在一起,开放给社会,将会产生类似核聚变一样的价值发现效应。

现在,电子商务、社交网络、基础通信、国家各部委的数据,具备聚合的效

应和产生核聚变价值的基础。国家统计局联合百度、阿里巴巴,已经做了一些探索性的尝试,这是非常好的开端。与此同时,“数据割据、拥数自重”的现象也是普遍存在的。譬如气象观测数据,这类数据对于研究大气变化、气候演变、农

业指导等具备非常重要的科学意义。但目前来看,类似此类的数据应用范围还有很大提升空间。再如住建部的购房数据,这类数据对于防止腐败、研究经济走势、人口迁移,甚至制定国家决策都具有至关重要的数据。这类数据如果开放给社会各界,一定程度上会繁荣多学科、跨领域交叉研究,就此有可能会推动中国在各个方面的进步。

开放的数据是基础,促使信息产业繁荣,才能诞生真正的数据驱动的企业,

企业反过来在数据领域的技术进步,才是确保国家数据安全的长治久安之策。很难想象,如果没有谷歌、微软、Facebook 这样的公司,单凭美国政府一己之力,难以实施如此庞大的“棱镜”计划。所以制定国家大数据战略,需要重新思考传

统的所谓的“国家机密”和国家安全的关系。应当把消除部门数据割据,建立公开、透明、共享的数据公共平台作为长期的战略目标。

多年以后,回顾中国这段历史,也许今天的一些举措,将会是社会“数字文明”的起点。

1.1.2 政府——转变理念,集成信息,抓住机遇

近年来,继云计算、物联网之后,又一股技术革命理念席卷而来--- 大数据。海量、动态、多样的数据,如何让它具备“巨大价值”,是这次被称作“颠覆性技术革命”的关键。传统的思维方式和行为方式将面临巨大挑战,尤其在公共服务领域,它有效集成信息资源的能力,将会为政府管理理念和治理模式的转变,

提供强大的技术支撑。当前世界上越来越多的国家开始从战略层面认识大数据,

在政府治理领域融入大数据思维和技术。在此背景下,我国政府也应顺应时代发展趋势,契合推进国家治理能力现代化的时代要求,充分利用大数据提升国家治理能力。

大数据时代政府治理能力将面临更多的机遇与挑战!进入21 世纪,世界上越来越多的国家开始重视和推进大数据的发展。英国2006 年启动“数据权”运动,韩国2011 年提出打造“首尔开放数据广场”,美国2012 年启动“大数据研究和发展计划”,联合国2012 年推出“数据脉动”计划,日本2013 年正式公布以大数据为核心的新IT 国家战略。我国也已开始推动大数据发展,政府、企业和科研院所正在进行多方位布局。对于政府治理而言,大数据时代在带来机遇的同时也充满挑战。

大数据为政府治理能力的提升带来了发展机遇。首先是为推动政府治理理念和模式的变化带来机遇。在政府治理领域,通过让海量、动态、多样的数据有效

集成为有价值的信息资源,推动政府转变管理理念和治理模式,进而加快治理体系和治理能力现代化。其次是为推动政府治理决策精细化和科学化带来机遇。在大数据时代,互联网数据的价值随着海量积累而产生质变,能够对经济社会运行规律进行直观呈现,从而降低政府治理偏差概率,提高政府治理的精细化和科学化。再次是为推动政府治理提高效率和节约成本带来机遇。利用大数据,可以使政府治理所依据的数据资料更加全面,不同部门和机构之间的协调更加顺畅,进

1 1 作者:西北大学经济管理学院吴建树

而有效提高工作效率,节约治理成本。

大数据对提升政府治理能力的重要性不言而喻, 但在实际工作中具体运用大数据却任重而道远。 现阶段, 大数据在政府治理领域还未得到足够重视。 我国政府部门目前几乎没有使用大数据技术, 很多政府部门并未对大数据提升业务能力 予以足够重视, 大数据资源管理的思维尚未建立。 大数据在政府治理中的技术运用尚在探索。 随着我国信息化技术应用不断扩展, 国家及企业层面产生了巨量大数据,但总体集成、掌握、整合、分析这些数据需要成熟的技术投入,目前如何 利用大数据进行精细分析仍处于摸索阶段。大数据本身的管理还需要综合完善。 如何管理大数据,我国各部门还缺乏统一标准,各部门的数据来源、数据架构、 数据体系各自为政,不能有效整合,大大降低了数据的使用效率

1.1.3 学术——科学的研究数据,用数据来研究科学

学术界在大数据时代有了更为广阔的舞台。 某种程度而言, 近几年计算机领域的发展是谷歌、 亚马逊等一线的互联网公司所推动的。 虽然学术界在算法方面具备无可替代的优势,但在算法工程应用领域,由于缺乏实践场景而裹足不前。 之所以呼吁学术界像谷歌公司学习, 正是看到了学术界不能再走一条从文献到文献的封闭道路。

在大数据时代,许多学科表面上研究的方向大不相同,但从数据的视角看, 其实是相通的。例如自然语言处理和生物大分子模型中都用到隐式马氏过程和动 态规划方法。 其最根本原因是它们处理的都是一维的随机信号。 再如用于图像处理的算法和用于压缩感知的算法也有着许多共同之处。

以自然语言的机器翻译研究为例。 最初科学家们试图为计算机建立一系列的语法规则,按照语法、词义,来翻译成另外一门语言。该思路非常直观,因为人 们就是如此理解学习语言的。 但在实践中困难重重, 基于语法规则的翻译器, 几乎没有商用过。而当科学家们改弦易张, 计算每一个词, 每一句话的“合理概率” 时,复杂的机器翻译就简化成了文字的概率计算。通俗来讲就是:

“如果大多数

人都这么说,就认为是对的! ”

这种思想在越来越多的领域得到应用, 宏观尺度研究的天体信息学、 社会行

为学、微观尺度上分析人类的基金组,追踪物理学家们梦寐以求的“上帝粒子”。

随着社会的数字化程度逐步加深,越来越来多的学科在数据层面趋于一致。

可以采用相似的思想来进行的统一的研究。而这恰恰是数学家的特长。因此数据科学在数学和实际应用之间建立起了一个直接的桥梁。而这些实际应用正是来自

于像信息服务等现代产业中最为活跃的一部分。对数学来说,这是一个千载难逢的机会。

通过建立大数据实验室,搭建产业界和学术界的桥梁,为学术界优秀的算法

提供演练的舞台,为产业界困扰的难题提供破解的机会。从而间接推动数据科学领域学科建设与人才培养的工作。

1.1.4 产业——产业需要变革,行业需要互融互通

产业需要变革,行业需要互通互融。所谓“大数据+”,就是将大数据思维嫁接到不同的产业中,推动大数据在各行各业落地。

大数据不仅仅只关系到IT 行业。众多行业龙头公司,都已经意识到了大数

据新思维的巨大冲击。给企业家们带来冲击的并不是大数据本身,而是一些新兴公司不可思议的跨界能力。行业之间的界限变得越来越模糊,这些新兴公司所采用新的技术、新的模式,大规模采集数据,迅速形成预判,并迅速扩张到相关企

业行业。譬如乐视网,已经涉及电视销售,电影拍摄;小米公司除手机销售外,

也开始涉及电视销售;百度、360 等企业也都开始做各种硬件,如百度影棒,360 随身WiFi 等。

互联网金融行业发展快速,该行业对传统金融行业造成的冲击非常之大,彷佛一夜之间就成了传统金融业的公敌,阿里巴巴旗下的余额宝产品仅仅用了 5 个多月的时间,累积申购金额就超过了1000 亿元人民币。事实上,目前互联网

金融还是在发展的初级阶段,仅仅是把线上渠道对接了线下金融资源,但就是这种“对接”行为,已经引发了行业性的“地震”。下一步将是线上渠道向智慧方

向演进,这个阶段大数据才真正派上用场。正是:“互联网颠覆金融,大数据重

构信用”!借此回顾阿里集团的战略排序是:平台、金融、数据。数据是在金融

之后的第三个发力点。

类似案例将在各行业轮番上演。信息化程度越高的行业,受大数据冲击的可

2 能性越高,被颠覆的可能性越大。

所以,以大数据的视角来看, 任何产业中, 数据资产都将成为最核心的竞争

力!

传统产业、各行各业, 都面临在大数据和移动互联网时代如何彻底转型和再

造的问题。 产业整合, 将在大数据时代出现全新的整合逻辑和实现契机。 传统产业、各行各业,都可能在大数据和移动互联时代,重现生机、焕发青春。当然, 与此对应的是, 如果不能跟上这个时代步伐的企业和行业, 命运可能就将永久地走进过去,退出未来的舞台。

1.1.5 公司——平台化竞争,特色应用化生存

碎片还是平台?这是一个问题!

诸如像小米公司和乐视网之间的竞争, 很可能会成为一种奠定产业格局的竞争,一旦格局奠定, 一些公司沦为炮灰或人家平台上的碎片化应用的可能性就非常大了。至于这两家公司是否可以最终胜出, 尚难下定论。 但是这两家公司所代 表的商业模式,很可能造就出伟大的企业

未来,各行业只有两类公司得以生存, 一类是平台,一类就是有特色的应用。这种“星空格局”将呈现众星拱月的景象。平台的竞争可能更加残酷,一个行业 甚至只可能存在唯一一个压倒性的平台; 应用的竞争同样残酷, 产业成熟周期将缩短到 1 年,决胜期短至 2 个月。

在星空格局之下,公司的竞争力更多的体现在“平台 +特种部队”的模式。就好比美军前线的一个小分队, 甚至单兵,可以直接指挥后方的导弹、 飞机一样。以星空格局作为产业演化的最终形态, 以特种部队作为业务竞争的基本单元, 那么公司的战略、组织、文化等方面需要彻底的重组。

例如国内的某些公司,组织层级被高度压缩为两级,员工、合伙人。每个合 伙人管理一方面的事务,譬如营销、采购、制造等等。但是合伙人直接管理许多 员工(团队),完全颠覆了一般管理学上定义的, 管理跨度不要超过 7 人的界限。而另外有些公司 , 直接向公司最高管理层汇报的团队有多达数十个。在组织高度扁平化的公司里,企业文化必然有其独到的地方,关键词无外乎包括: “专注、

2 上述两家公司的商业模式称为泛互联范式,详情可参考《大数据时代的历史机遇》第七章

极致、口碑、快速、用户体验、全面体察等”。

传统公司的确需要重新审视自己的战略,重构组织,再育文化。否则,胜利

的天平总是向这些类似泛互联网范式的公司倾斜。这也便是为什么要强调大数据

思维的原因。

1.1.6 投资——大数据将提供价值分析新视角

由于各家公司的成立及上市时间不同,运营结构、体制机制也各具特色, 如果单从某些指标着手, 评价结果难免有失偏颇, 导致投资价值评估不具备典型性, 无法实现投资价值评估的目的, 也无法向投资者正确反馈上市公司投资价值高低的信息。

其中,“高科技”行业尤其难以研究。隔行如隔山,以软件公司为例,虽然都

是软件公司,但是他们服务的行业不同,采用的技术不同,产业成熟周期不同,

最为关键的是,产业成熟周期有越来越短的趋势。但是一旦发现机会,就惊世核俗,成为产业的新标杆。谷歌公司仅仅用了15 年的时间,跨入了千亿美元市值

公司的行列;小米公司成立三年,估值已达到100 亿美元。如此高速的成长,在传统行业几乎是不可能发生的事情。

长期研究分析发现,以TM(T电信、媒体、科技)为代表的高技术含量企业,

虽然发展迅速,机会众多,但也随时可能出现潜在的风险,基于此,许多基金经

理因看不懂看不准而从不涉足。这的确是一个两难的问题。基金经理不了解,资金就会投入的少,客观上对行业发展不利。用所谓的WACC方法评估TMT公司价值,在当前来讲已经不那么现实了。

虽然大数据的起源要归功于互联网与电子商务,但大数据最大的应用前景却

在传统产业。一是因为几乎所有传统产业都在互联网化,二是因为传统产业仍然占据了国家GDP 的绝大部分份额。随着数据逐渐成为企业的一种资产,对大量消费者提供产品或服务的企业、做小而美模式的中长尾企业、面临互联网压力之下急需转型的传统企业,这三类企业的投资价值与市场发展前景愈发显得难以看透。

针对这种情况,有没有一个简单明了的逻辑,可以帮助投资人发现公司的潜

在价值呢?答案是肯定的!大数据将提供分析公司价值的新视角。所谓公司的价

3

值与其拥有的数据资产的规模和活性成正比, 与其解释、运用数据的能力成正比。

这里提出数据资产的概念, 并强调数据资产的两个属性规模、 活性。事实上 书中提出数据资产评估模型, 从五个维度来评估数据资产的商业价值。 规模和活

性仅仅其中的两个 。

利用数据资产评估商业价值的这种思想, 获得了越来越多的投资人认可。 大数据已经成为基金经理切入企业发展前景与价值评估的绝好视角和新型工具。

产业界和资本市场沟通的 “纽带” 在大数据时代将显得越来越重要。 需要让 越来越多的投资人理解大数据, 洞察行业发展趋势, 帮助产业界更好地开拓产融结合的路子。

综上所述, 不能狭隘的看待大数据, 不能把它当数据挖掘的工具, 不能唯技术论,更不能一概斥之为炒作。从大历史观来看, “大数据”的内涵远远超越物联网、云计算等信息技术的概念,它的意义可以比肩“活字印刷术”的发明,在 世界尺度上大范围的消除信息不对称的现象, 释放巨大的生产力, 深刻改变社会的面貌,革新科学研究的思想,促进产业间的跨界、融合和颠覆,并将极大的促 进文明的传播、凝聚、和升华。

1.2 国内外大数据发展动态

1.2.1 国外大数据发展动态

国际战略动态

总管世界各国的大数据策略可以发现存在着一下三个共同点:一是推动大数 据全产业链的应用; 二是数据开放与信息安全并重; 三是政府与社会力量共同推动大数据应用。

美国

美国从 2009 年至今全面开放了 40 万联邦政府原始数据集。日前 https://www.360docs.net/doc/8f10276740.html, (美国政府数据库)宣布采用新“开源政府平台”管理数据,代码将向各国开发者开放。奥巴马政府将“大数据战略”上升为最高国策,认为大数据是“未来的新石油”,将对数据的占有和控制作为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心

3 引自《大数据时代的历史机遇》第三章赵国栋

能力。首批共有 6 个联邦部门宣布投资 2 亿美元,共同提高收集、储存、保留、

管理、分析和共享海量数据所需核心技术的先进性,并形成合力;对信息技术研发

投入推动超级计算和互联网的发展。

目前,已有美国大学专门开设了研究大数据技术的课程,培养下一代的“数据科学家”,一些美国公司也在向大学提供教育研究资助,并赞助与大数据有关

的比赛,扩大大数据技术开发和应用所需人才的供给,提高美国的科学发展、环境与生物医药研究、教育和国家安全的能力;美国国家卫生研究院开展的免费开放国际千人基因组计划,它将创建的人类遗传变异研究数据集,供研究人员自由访问

和使用;美国国家科学基金会和美国国家卫生研究院对大数据进行联合招标,改进

核心科学与技术手段,提高从各种大型数据集中提取重要信息并对其进行有效管理、分析和可视化的能力;美国国防部则计划每年投资 2.5 亿美元左右,在

各个军事部门开展一系列研究计划,以创新方式使用海量数据,通过感知、认知和决策支持的结合,加强大数据决策能力;美国能源部则将斥资2500 万美元建

立可扩展数据管理与可视化研究所(SDAV),帮助科学家对数据进行有效管理,

促进其生物和环境研究计划、美国核数据计划等的研究成果。

此外,美国纽约州能源研究和发展管理局运用一系列的大数据技术来评估气候

变化对纽约州的影响,并为农业、公共卫生、能源和交通运输等领域提供应对

气候变化的策略。这一应用也被引入美国疾病控制中心,它正与美国其他10 个州和城市一起开展“阅读州和城市计划”,共同研究和应对气候变化,而大数据

技术是其中一个非常重要的组成部分。

英国

2011 年11 月,英国政府发布了对公开数据进行研究的战略政策,英国内阁

部长弗朗西斯·莫德说,其实英国政府早有意带头建立“英国数据银行”,政府

想算清楚究竟这个国家或政府创造了什么;英国不只是要成为世界首个完全公布

政府数据的国家,还应该成为一个国际榜样,去探索那些公开数据在商业创新和

刺激经济增长方面的潜力。

2013 年1 月,英国商业、创新和技能部宣布,将注资 6 亿英镑发展8 类高新技术,大数据独揽其中的 1.89 亿英镑,将近三成。2013 年8 月12 日,英国

政府发布《英国农业技术战略》。该战略指出,英国今后对农业技术的投资将集

中在大数据上,目标是将英国的农业科技商业化。

2013 年英国首个综合运用大数据技术的医药卫生科研中心在牛津大学成立,

这个研究中心总投资达9000 万英镑,可容纳600 名科研人员。中心通过搜集、

存储和分析大量医疗信息,确定新药物的研发方向,减少药物开发成本,同时为发现新的治疗手段提供线索。同时,以英国为首的欧洲核子中心(CERN)将在匈牙利科学院魏格纳物理学研究中心建设一座超宽带数据中心。建成后,魏格纳数据中心将成为连接CERN且具有欧洲最大传输能力的数据处理中心,未来该设施

在处理大型强子对撞机(LHC)的数据以及实验方面发挥重要作用。

日本

日本面临着由于长期经济低迷导致国际地位下降、人口老龄化以及日益增大

的社会保险费用和社会基础设施老化等诸多问题。为了扭转这一现状,日本政府决定通过大力发展IT 产业,特别是大数据及开发数据和云计算,以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT 国家战略,要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”,并且将其发展成就扩展到国际范

围内。

加拿大

随着大数据在全球范围内继续火热,加拿大的大数据产业也在慢慢升温。例如,在科研领域,加拿大政府科学、技术与创新委员会已要求科研组织就与加拿大经济发展和社会福利密切相关的问题,为加拿大政府提出基于证据的科技建议。

2007 年,加拿大开始实施数字信息战略。2011 年5 月加拿大广播电视和电信委员会(CRTC)就发布了新的“国家宽带计划”,该计划显示,到2015 年加拿大全体国民将享有5Mbps的宽带接入速度。2012 年9 月IBM正式启动在加拿

大国内兴建智能数据中心,该中心全称为IBM加拿大领导数据中心(IBM Canada Leadership Data Centre )。

法国

虽然法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势,但法国的大数据产业发

展情况远不如美国、英国等国家发展的火热。但近年来,法国在智慧城市建设方

面却投入了大量精力,包括法国电信、施耐德集团和达索集团等诸多法国知名企业都在旗下设立了专门从事智慧城市设计和研发的工作室或实验室,在政府引导下积极投身智慧城市建设。2013 年2 月,法国政府发布《数字化路线图》,列

出5 项将会大力支持的战略性高新技术,其中一项就是大数据。2013 年3 月,

金融行业分析报告[精品文档]

第一章金融行业定义 1.1金融的定义: 简单来说,金融就是资金的融通。金融是货币流通和信用活动以及与之相联系的经济活动的总称,广义的金融泛指一切与信用货币的发行、保管、兑换、结算,融通有关的经济活动,甚至包括金银的买卖,狭义的金融专指信用货币的融通。金融的内容可概括为货币的发行与回笼,存款的吸收与付出,贷款的发放与回收,金银、外汇的买卖,有价证券的发行与转让,保险、信托、国内、国际的货币结算等。从事金融活动的机构主要有银行、信托投资公司、保险公司、证券公司、投资基金,还有信用合作社、财务公司、金融资产管理公司、邮政储蓄机构、金融租赁公司以及证券、金银、外汇交易所等。 1.2金融市场的定义:金融市场是指资金供应者和资金需求者双方通过信用工具进行交易而融通资金的市场,广而言之,是实现货币借贷和资金融通、办理各种票据和有价证券交易活动的市场。比较完善的金融市场定义是:金融市场是交易金融资产并确定金融资产价格的一种机制。金融市场又称为资金市场,包括货币市场和资本市场,是资金融通市场。 直接融资:直接融资:盈余部门直接把资金贷给赤字部门使用,即赤字部门通过出售(发行)自己的债务凭证融入资金,而盈余部门则通过购买这些凭证向赤字部门提供资金(直接证券)。 间接融资:间接融资:盈余部门和赤字部门以金融机构为中介而进行的融资。金融机构作为资金的需求者,出售间接证券融入资金,盈余部门则买入间接证券。作为供给者,买进赤字部门的直接债券融出资金,而赤字部门则卖出直接证券,融入资金。 二者之间联系和区别:(1)联系:a、都是资金的融通活动;b、相互渗透、相互支持。(2)区别:a、金融机构所起的作用不同:在间接融资方式中,商业银行是核心中介机构。资金赢余者——银行——资金短缺者。在直接融资方式中,以证券公司为核心。资金赢余者——证券公司甲=证券公司乙——资金短缺者;b、特点不同:间接融资比直接融资的风险小、成本低、流动性好等优点。 1.21金融市场的形成:远在金融市场形成以前,信用工具便已产生。它是商业信用发展的产物。但是由于商业信用的局限性,这些信用工具只能存在于商

大数据金融案例

大数据金融案例 【篇一:大数据金融案例】 如今,金融业面临众多前所未有的跨界竞争对手,市场格局、业务流程将发生巨大改变,企业更替兴衰;未来的金融业,业务就是it,it??就是业务;金融业将开展新一轮围绕大数据、移动化、云的it??建设投资。本节主要介绍金融行业大数据的应用案例,希望对读者有一定的启发和学习价值。 【案例一】淘宝网掘金大数据金融市场随着国内网购市场的迅速发展,淘宝网等众多网购网站的市场争夺战也进入白热化状态,网络购物网站也开始推出越来越多的特色产品和服务。 1.余额宝 以余额宝为代表的互联网金融产品在2013??年刮起一股旋风,截至目前,规模超1000亿元,用户近3000??万,如图所示。相比普通的货币基金,余额宝鲜明的特色当属大数据。以基金的申购、赎回预测为例,基于淘宝和支付宝的数据平台,可以及时把握申购、赎回变动信息。另外,利用历史数据的积累可把握客户的行为规律。余额宝手机端界面 2.淘宝信用贷款 淘宝网在聚划算平台推出了一个奇怪的团购“商品”——淘宝信用贷款。开团不到10??分钟,500??位淘宝卖家就让这一团购“爆团”。他们有望分享总额约3000??万元的淘宝信用贷款,并能享受贷款利息7.5??折的优惠。据悉,目前已经有近两万名淘宝卖家申请过淘宝信用贷款,贷款总额超过14??亿元。 淘宝信用贷款是阿里金融旗下专门针对淘宝卖家进行金融支持的贷款产品。淘宝平台通过以卖家在淘宝网上的网络行为数据做一个综合的授信评分,卖家纯凭信用拿贷款,无需抵押物,无需担保人。由于其非常吻合中小卖家的资金需求,且重视信用无担保、抵押的门槛,更加上其申请流程非常便捷,仅需要线上申请,几分钟内就能获贷,被不少卖家戏称为“史上最轻松的贷款”,也成为淘宝网上众多卖家进行资金周转的重要手段。 3.阿里小贷 淘宝网的“阿里小贷”更是得益于大数据,它依托阿里巴巴(b2b)、淘宝、支付宝等平台数据,不仅可有效识别和分散风险,提供更有

金融科技领域发展计划案例解析分析

金融科技领域发展案例分析

随着科技创新的不断加快及推进,社会发展步伐加快,各行各业发生了翻天覆地的变化,行业创新明显提高,传统行业发展模式弊端开始显现,已经不能适应新时代发展特点。互联网技术的深入发展,让传统线下发展模式逐渐转变为线上线下结合的模式,让人们突破地域的限制,实时有效的进行沟通交流。随着互联网技术的深度发展及融合,云计算、互联网大数据、人工智能、区块链技术等新一代技术相继问世,在长期的实践和总结中,逐步完善其理论和拓展应用范围,更加深刻的影响着社会的发展,促使整个社会生产效率大幅度提升。 科技创新为社会提供了源源不断地动力,不断推动着社会向前发展,在科技赋能时代,将伴随着诞生与毁灭,传统行业在一定程度上受到了影响,传统行业中由于长期以来发展模式、管理体制、管理思维、设备基础设施等等都是比较落后的,运营效率不高,企业盈利越来越低,加重了企业负担,严重影响了企业发展及规模的扩大,不利于中国经济高质量发展。 在金融领域,传统金融发展模式由于不能完全适应中国金融市场,因此,很大一部分的金融业务没有得到有效开发,特别是在融资业务方面,没有充分利用好资源,发挥金融的本应有的属性和功能。在中国企业发展中,中小微企业占据了大部分,一直以来中小微企业的发展没有得到足够的重视,由于中小企业本身属性缺陷,大部分的中小微企业自身实力比较弱,国家政策支持力度不够,财务信息不透明,在管理体制、技术创新、人才开发等略显不足,加之中小微企业运营过程存在风险比较大,因此往往不受传统金融机构的青睐,这严重制约了中小微企业的发展。 在此背景下,“科技+金融”模式应运而生,在科技的助推下,传统金融发展发生重大改变,极大地激活了整个金融市场及业务延伸,在发展模式不再是单纯的线下线上发展,也不再只是存款、贷款和结算三大业务,而是纵深整个行业发展,为行业发展注入新动力。 金融科技作可以说是一种新的金融模式,在近几年的发展中,引起了国家的高度重视,在十八大报告及十九打报告中多次提到如何加快金融服务实体经济效率的提升,而金融与科技的深度融合,将有效地提升金融服务实体经济水平,促进金融体制创新。同时在此发展背景下,金融科技领域也将成为发展热土。

金融大数据平台项目规划

金融大数据服务平台项目规划书 北京XXXX技术有限公司 研发中心 2014年11月

一. 项目介绍 1.1项目背景 银行业一直是一个数据驱动的行业,数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段,如今随着大数据技术的飞速发展,银行信息化也进入了新的阶段:大数据时代。 目前,国内银行都积累了海量的金融数据,包括各类结构化、半结构化、非结构化数据,数据量巨大,存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用,显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后,才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术,可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平,银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势:一方面,银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据,这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后,将产生巨大的商业价值;另一方面,银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件,有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”,可以通过对金融数据的挖掘、分析,创造数据增值价值,提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求 目前,银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主,存在以下重大弊端: 1.对数据的分析仅按照固定项目,对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有 找到隐藏在数据背后的原因,数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出,对于数据间的因果影响、相关性分 组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展,数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总,难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规 律,以及前瞻性判断,数据的预测性分析能力不足。

银行行业分析报告

银行行业分析报告 (一)银行发展的总体概括 1、近年来银行发展状况: 我国银行的分配状况:3家政策性银行分别是:国家开发银行、农业发展银行和进出口银行;4家商业银行分别是:中国银行、中国农业银行、中国工商银行、中国建设银行;11家股份制商业银行分别是:交行、中信、华夏、招商、光大、民生、浦东发展、深圳发展、渤海、广发、兴业,以及110家城市商业银行;目前,我国银行体系由大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行及其他类金融机构组成。 表1为截止2012年12月31日,我国银行业各类金融机构境内外资产和负债总额情况: 资产总额占比% 负债总额占比% 大型商业银行60.4 44.93 56.09 44.89 股份制商业银行23.53 17.61 22.21 17.78 城市商业银行12.35 9.24 11.54 9.24 其他类金融机构37.71 28.22 35.11 28.1 总计133.62 100 124.95 100 解析:在我国银行体系中大型商业银行依旧占据了主要地位。但近几年来,所占的市场份额逐渐下降,与此同时,股份制商业银行、城市商业银行和其他金融机构发展速度逐渐加快,所占市场份额有所提高。 2、银行行业前景分析: 图1 企业景气指数和企业家信心指数

图2 银行行业信心指数与景气指数 图1中,企业景气指数都大于临界值100,说明当前企业景气状态处于温和回升状态; 图2 中,银行业景气指数小于临界值100,因此可以反应出银行业在近一年多内的景气状态 不佳;银行家信心指数偏低,说明近年来处于金融行业银行业的发展并不顺利。 银行行业经济结构银行行业的经济周期银行行业生命周期行业类型垄断竞争型周期型行业成长阶段金融服务行业 4、行业板块的变动趋势: 表2、3为2012年16家上市银行的收入情况: 营业总收入增长率股东净利润增长率利息净收益增长率 25570.54 15.2 10269.28 17.5 20367.43 16.6 手续费净收入增长率拨备支出增长率其他项目收益增长率4642.11 12.6 2295.18 8.5 561.01 -8.4 结果分析: 平均成本收入比中,其中五大行提升0.03个百分点至31.76%,城商行下降了1.35个百分 点至29.9%,农行、中行、中信、平安银行成本收入比提升。 业务和管理费用增长率% 12平均成本收入比% 11平均成本收入比% 8158.6 14.3 32.18 31.9 12净息差% 11净息差% 12非息收入比例% 11非息收入比例% 2.64 2.66 20.35 21.33 结果分析: 净息差中,股份制银行下降最多,达到9个基点,其中平安和民生银行下降最多,分别为 38个基点和36个基点,兴业银行反弹18个基点;同时,由于银监会对行业收费的管理导 致五大行手续费收入增幅减小。股份制银行和城商行非息收入占比分别为17.75%和12.10%, 同比提高1.89和1.02个百分点。 图3为2012年主要财务指标:

论大数据金融的发展趋势

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/8f10276740.html, 论大数据金融的发展趋势 作者:卢小松 来源:《经济研究导刊》2018年第18期 摘要:大数据金融是利用大数据技术进行突破、革新,并发展传统金融理论、金融技术 和金融模式的一种全球性趋势。在当代社会,其既有机遇,又有挑战,总体呈现出跨界发展、服务多样化、服务专业化三大发展趋势。 关键词:大数据;金融;发展趋势 中图分类号:F830 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2018)18-0076-01 一、大数据金融的含义 大数据金融指的是将巨量非结构化数据通过互联网和云计算等方式进行挖掘和处理后与传统金融服务相结合的一种新的金融模式,它是一种相比于传统金融更加透明、参与度更加广泛、体验更好、效率更高的新兴金融模式。 广义的大数据金融包括整个互联网金融在内的所有需要依靠发掘和处理海量信息的线上金融服务。也就是说,我们所提到的不管是P2P还是众筹等互联网金融行为,其核心都是大数据金融,因为互联网金融如果没有大数据的支撑,就成了一个单纯意义上的平台。而互联网金融得以在互联网诞生之日起,到今天人类社会进入“PB(1024TB)”时代,历年来数据信息的记录与积累,以及云计算技术的不断成熟,使得大数据金融在互联网诞生数十年后终于可以一展风采。持续高增长的电子交易数量和网络零售服务,使得依赖于商务需求的金融体系能够在线上寻求到数据支撑。 狭义上的大数据金融指的是依靠对商家和企业在网络上历史数据的分析,对其进行线上资金融通和信用评估的行为。我们可以很直观地看到,最初在互联网平台上寻求到金融服务的商家和企业,一类是在互联网平台上留下了一定数量的历史信用信息的商家或企业,另一类是在相关产业之内积累了相当程度的历史信用的商家或企业。而从未在线上或实际交易中产生过信息的全新商家和企业在没有建立足够的交易基础之前是不太容易通过单纯的信用方式进行这种融资的。无论是广义还是狭义的定义,大数据金融的核心内容都是对商家和客户的海量数据进行收集、储存、发掘和整理归纳,使得互联网金融机构能够得到客户的全方位信息,掌握客户的消费习惯并准确预测客户行为。这样的做法不管是作为评级认定标准,还是作为目标客户进行营销宣传的理由,都能够使互联网金融机构对自己的风险进行控制,对自己的发展策略进行更详尽的规划。作为大数据的使用者,互联网金融机构必须为数据的采集和使用付出成本,如果不是同时作为数据的收集方,进行原始数据的采集和整理,那就要向数据来源的第三方支付使用费用。

公需课考试答案:第三节:大数据金融行业应用

第三章:大数据金融行业应用 第1 题 强大的客户信息数据仓库及数据库是良好实施数据分析的基础。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:A 你答对了! 第2 题 2011年5月美国对冲基金Derwent Capical Markets通过分析Twitter的数据来感知市场营销,在首月的收益率为1.85%,让平均为0.76%的其他对冲基金相形见绌。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:A 你答对了! 第3 题 摩根大通银行可以利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机(ATM)系统的罪犯。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:A 你答对了! 第4 题 没有好的数据基础,可能建模过程就会中途夭折,但是建模成功的话,就能得到如意的结果。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:B 你错选为:A 第5 题 中国大数据IT应用投资规模中,金融领域占的比例最。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:B 你错选为:A

第6 题 2012年海通证券自主开发的“给予数挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:A 你答对了! 第7 题 客户画像指的是个人客户画像,包括人口统计写特征、消费能力数据、兴趣数据、分险偏好等。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:B 你错选为:A 第8 题 客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:A 你答对了! 第9 题 数据分析在处理客户关系管理上只是流失客户的预测。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:B 你答对了! 第10 题 大数据是依托新的数据处理技术,对海量、高速增长、多样性的结构和非数据结构数据进行加工挖掘,找寻数据背后的规律,以提高分析决策能力,优化流程和科学配置资源的管理工具。(3分) A. 是 B. 否 答题情况:正确选项:A 你答对了!

金融行业分析报告

金融行业分析报告 引导语:金融业是指经营金融商品的特殊行业,它包括银行业、保险业、信托业、证券业和租赁业。下面是XX为你带来的金融行业分析报告,希望对你有所帮助。 市场的竞争就是人才的竞争,金融行业分析报告。人力资源管理的战略地位体现在与企业战略发展目标的紧密结合,而企业的战略发展随其外部环境的变化而变化。在唯一不变的就是变化的时代,人力资源管理者必须对外部行业环境人才动态有着灵敏的嗅觉和认知,才能在战略高度上把握全局,只有知己知彼,才能在行业人才博弈中脱颖而出。 截止到20xx年7月,智联招聘各行业客户数达199万家,每天有220万个热门职位更新,每日平均浏览量达485万人次,简历库有效简历2680万份,为行业报告提供了庞大的数据分析基础。 本报告结合外部行业调研、企业招聘需求和简历库数据集合分析而成,主要分析了行业从业人员现状、企业招聘需求、求职群体分布以及薪酬数据。广泛的数据积累和成熟的统计方法最终形成了科学的行业人才报告,为行业内企业人力资源战略规划、招聘实施、人才激励等方面提供了科学、全面、专业的数据依据。 中国的金融行业正在步入混业经营阶段,随着中国保险企业进军银行业,中国金融行业的境外收购量已大幅上升至

280亿美元。这些海外收购不仅为中国企业进军原本受限制的欧洲和北美市场铺平了道路,同时也使得外国企业得以进入不断增长的中国市场。目前,全球金融机构市值排行榜前10名中有5家来自中国。 20xx-20xx年上半年金融行业企业数量 自20xx年开始,金融行业的企业数量基本趋于稳定,增长率基本在%左右。截至20xx年6月,金融行业全国企业总数量达到83005个,金融行业主体受国家控制,行业内法人单位不足1万家,其余皆为分支机构,每年企业数量变化不明显。 截止20xx年6月,金融行业的企业数量区域分布中明显高于其它城市的是上海、北京上海和广州;其次,成都、天津、重庆排名靠前。 20xx年上半年金融行业企业数量城市分布万家,其余皆为分支机构,每年企业数量变化不明显。 20xx年上半年金融行业企业性质分布 截止20xx年6月,金融行业的企业中,国有企业占%,集体企业占0%,股份制企业占0%,私营独资企业占0%,外资及港澳台占%。金融行业受政府管理,以国有企业为主。 目前国内大约有金融人才399万人左右,但复合型人才,对银行、证券、保险等金融业务都精通的人才不到10万人,因此我国金融业急需高素质的混合型人才。

2019年金融行业发展情况调研报告

金融行业发展情况调研报告 金融业作为现代经济的核心,在经济社会发展中的作用越来越重要。大力发展金融业,是促进我市经济更好更快发展的重要保障。今年上半年,我们组织部分政协委员,对我市金融业发展情况进行调研。在市政协副主席储昭平的带领下,调研组听取了有关部门的情况通报,先后召开了金融界人士座谈会、企业家座谈会、金融专家座谈会,并实地走访了有关金融机构,了 解我市金融业发展取得的成绩,查找存在的问题和不足,积极提出加快发展的建议。现将有关情况报告如下: 一、我市金融业发展的基本情况 近年来,我市坚持以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导,牢固树立和落实科学发展观,认真贯彻中央宏观调控政策,积极调整 产业结构,大力发展金融服务业,努力支持金融机构改革,促进了金融业的全面发展,发挥了金融在经济社会发展中的支撑和保障作用。 1、金融工作明显加强 市委、市政府高度重视金融工作,出台了《关于印发合肥市加快发展现代服务业的若干政策(试行)》、《关于推进中小企业振兴计划、解决企业流动资金问题的若干政策》等政策措施,激发和调动金融机构支持地方经济发展的积极性和主动性,引导和支持金融企业做大做强。建立了与金融监管部门、金融机构协调机制,定期召开会议,研究分析形势,协调解决问题。银政企沟通机制更加畅通、更加密切,金融与地方经济互动融合、互相促进的局面进一步形成。今年3月,

我市成立了金融工作办公室,其主要职责是协调驻肥金融监管机构和驻肥金融机构与地方政府之间的关系,落实中央金融政策,推荐公司上市,协同有关部门推进金融体制改革。金融工作办公室的成立及其职能的发挥,必将对我市金融业的统筹协调发展起到有力的促进作用。 2、金融总量迅速壮大 调研中了解到,近年来我市金融机构存贷款余额增长迅速。截 至末,全市金融机构本外币存、贷款余额分别为2752.7亿元和2678.7亿元。4月末,我市金融机构本外币存、贷款余额分别为3416.51亿元和3098.1亿元,同比分别增长35.5%和36.5%,创历史新高。资本市场融资力度加大。全市17家上市公司发行股票19只,从资本市场募集资金83亿元。9月以来,市建投集团、海恒集团共发行企业债 37亿元,市国资公司申请发行10亿元企业债正在办理股权质押登记手续,另有40亿元企业债的发行正在申请之中。信托租赁典当融资 及小额贷款迅速发展。兴泰租赁累计向全市200户中小企业提供17 亿元租赁融资,兴泰信托新增信托规模43.94亿元。全市典当总额22.54亿元,年末典当余额5.74亿元。小额贷款公司自去年试点以来,已放贷1.44亿元。 3、金融体系不断完善 目前,全市有政策性银行2家,国有控股商业银行6家,股份 制银行6家,外资银行1家,地方银行2家,农村合作银行2家,村镇银行1家,进出口银行、华夏银行、恒丰银行、汇丰银行正在或准备来我市设立分支机构。我市证券期货保险业发展迅速,服务体系逐

十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析

十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析 回顾金融创新发展的历史,每一次金融的历史变革都与先进的科学技术紧密结合,因此当金融发展到互联网时代,也必将发生新的金融变革。 建立互联网金融治理体系,应该成为我国金融治理体系和金融治理能力建设的重要内容,大力发展互联网金融,以互联网金融治理推进中国金融治理体系和治理能力现代化,是金融治理现代化的必由之路。 世界经济论坛创始人、《第四次工业革命》作者施瓦布认为,建立在数字革命基础上的第四次工业已经到来,这是一场系统性的深度变革,而用大数据进行决策是这些变革之一。 在大数据、云计算等技术变革下,我国的金融行业将出现哪些变化?金融监管面临哪些新挑战?如何利用大数据进行智能决策? 一、大数据时代到来 凯文·凯利(Kevin Kelly)被誉为互联网经济的预言家,他精准预测Web2.0时代的到来和网络经济的运行规律。凯文·凯利预言,未来,大数据、云计算、移动通讯三者相结合的技术进步将激发大数据、深度学习、语音智能、监控设备、3D打印、人造智能、P2P、虚拟货币等方面的技术突变,而这些正在成为现实。 人类将迎来大数据时代。现在一年的信息量已经超过自人类文明开始时积累的所有信息量之和。未来信息量的扩张是爆炸性的,将达到我们无法控制的程度。未来的生活都将是可量化的,每个个体自身也将贴上数字化的标签。 大数据时代的信息是海量的,结构化数据与非结构化数据并行。如何从纷繁复杂的数据当中提炼出有效的数据,并且用适合的方式展示出来,成为各界必须认真思考的问题。当下我们大部分的分析工作都是基于传统的饼状图、柱状图等二维数据模型进行组建的,而在大数据时代,二维的数据模型只有3个维度进行管理和判断,完全满足不了大数据时代需要多维度、复杂关系的数据模型的需求。 以前我们做研究做经济决策,最担心的是没有数据作为依据,不能正确地认清事物的发展阶段。而现在是海量数据充斥在我们的世界,在机器智能尚未完成的时候,需要人机交互。数据可视化可以帮助人通过视觉直接感知机器语言与图形图像。可以带来更多的直观的数据关联价值。 但是,信息孤岛问题始终是大数据发挥作用的主要障碍之一。为解决这一问题需要数据开放。从数据的开放、共享和交互,到价值提取能力的开放,到基础处理和分析平台的开放,让数据如同血液在数据社会的躯体中长流,滋润数据经济,让开放数据的思维成为常态。 未来,大数据的规模会越来越大,大数据经济价值会驱动大数据产业链加速形成。从数据采集、数据存储、数据处理,到数据分析、数据交易、数据应用,围绕着这些分工环节将

互联网金融行业分析报告.doc

2017互联网金融行业分析报告数据能力:互联网巨头发展金融最大优势 数据金融:金融的本质是数据,以及基于数据的建模和风险定价。互联网公司及科技公司拥有海量用户数据,有机会借由数据挖掘和建模,成为传统金融公司之外的数据金融新贵。全球互联网上市公司总市值约2万亿美金,而金融市场规模则在300万亿量级。 中国传统银行的征信记录仅覆盖总人口的35%,远低于互联网52%的覆盖率。互联网巨头拥有了极大的数据先发优势。虽然中国的央行征信及传统金融业务数据不对互联网公司开放,但丰富的社交、线上消费及转账行为数据能够在风控和征信中发挥巨大作用。 据CNNIC统计,截止2016年底,我国网民规模达7.31亿,手机网民占比达95.1%,其中手机支付用户达到4.7亿。随着中国移动互联和移动支付渗透率的不断提高,网民在互联网上留下的数据踪迹成指数级增长,这些数据不仅包括了基本的实名制用户信息,更重要的是体现了用户的消费历史、社交行为、生活开支甚至是理财偏好。 蚂蚁金服和腾讯金融拥有自己的征信数据来源和技术,使其能够绕开传统金融,独立解决陌生人交易场景中的身份及违约风险评估问题。在数据金融的竞争格局下,互联网巨头将首先受益数据优势带来的用户价值增长。

随着移动支付成为大众习惯,互联网金融规模保持着高速上涨,截至2016年,中国互联网金融总交易规模超过12万亿,接近GDP总量的20%,互联网金融用户人数超过5亿,位列世界第一。 相对的是,银行卡和传统金融网点的重要性被不断削弱。银行卡是我国传统金融机构触及客户的主要产品,然而随着电子支付的爆发,银行卡的吸引力不断减弱,手机号实名制和生物身份验证为互联网金融提供了与传统银行卡相同等级的安全保障,网络资管规模将在一段时间内保持高速增长。 目前全球27家估值不低于10亿美元的金融科技独角兽了中,中国企业占据了8家,融资额达94亿美元。中国互联网金融服务市场规模巨大,增速较高,有望成为互联网公司的下一金矿,在数十亿市场空间里,数字金融巨头已经出现雏形。

大数据在金融行业的应用与发展展望...

大数据在金融行业的应用与发展展望 现如今,人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹,越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响,金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。 金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求 在互联网发展日新月异的时代背景下,人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑,大量数据被留存记录,各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点,这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点,而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求,有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。 金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面,又与微观社会主体的经济生活密切相关,中国是一个人口大国,也是社会活动多样性的代表性国家,金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析,但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如,在个人信用风险控制方面,过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人

进行信用评价,但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖,甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群,加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群,仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群,利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客 观性问题的重要作用凸显出来。 有价值大数据汇聚具备的特点 有价值的大数据的汇聚具备以下特点,这也是金融业应用大数据时要考虑的关键: 一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚,要把这些碎片化数据进行准确整合,需要有很强的ID MAPPING能力,数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例,10条行为信息,究竟是10个不同主体产生的,还是1个人在10个不同渠道留下的,不同的判断会直接影响数据分析的结果。 二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先,数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言,金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言,

金融专业社会实践调研报告

社会实践调研报告 题目: 姓名: 专业: 班级: 学号: XX年XX 月XX 日 村镇银行发展现状调研 1:主题简介 近几年来,基于国家十分重视农村经济的发展,浙江省农村金融和农村金融机 构也在进一步完善,建立村镇银行就是为了弥补农村商业金融机构的空缺,增加农村金融市场的有效货币供给,创造竞争环境以解决农村银行金融机构竞争的 不充分,从而更好地建设农村金融生态环境。但是村镇银行尚属方兴未艾之际,其在发展过程中尚存在一系列问题,我通过对浙江省5家村镇银行的村镇银行问卷调查和实证分析,科学总结现存问题、分析原因并提出对策,以期能为浙江省村镇银行更好的建设提供服务。 2:调研时间 6月25日~7月1日 3:调研情况

(1)调研目的 希望通过了解浙江省村镇银行发展的现状以及国外村镇银行发展模式,分析浙江省村镇银行发展的当前问题,然后通过剖析当前问题,以及借鉴国内外优秀村镇银行发展的模式和经验,提出促进现阶段浙江省村镇银行发展的一些对策和建议,并分析浙江省村镇银行可持续发展的前景。 (2)调研方法 主要通过查阅相关的书籍、报道(具体目录见附件1)和进行问卷调查研究(调查问卷见附件2)以及上网查找相关资料 (3)现状与问题 由于村镇银行是农村金融的新兵,刚刚起步,存在的问题还很多。部分村镇银 在经营过程中资金头寸紧张,存款的增长速度和贷款增长速度严重不匹配。以吉林东丰村镇银行为例,截至2007年6月25日,该行储蓄存款211万元,其中活期存款180万元,而同期贷款为1310万元。而浙江省村镇银行成立的时间更短,第一家成立的时间是2008年的5月,所以仍然有很多的问题也是可以理解的,主要的问题有以下;四个方面。 (1)经营模式还不成熟 村镇银行作为一种新型的金融机构,需要在摸索中不断发展,不仅要在本地招聘一些有人际和经验的人员,而且也需要更多具有专业技能和丰富执业经验的人才。按照《关于调整放宽农村地区银行业金融机构准入政策更好支持社会主义新农村建设的若干意见》要求,在人员素质上的要求并不高,但是农村的经济环境与工资水平不利于招到合适的专业人才,而且符合要求的也大多都分布在已有

项目投资数据分析报告

项目投资数据分析报告: 项目数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性,为投资方决策项目提供科学、严谨的依据,降低项目投资的风险。项目数据分析报告是项目市场化操作的科学依据,又是项目可行性判断的重要依据。构建数据分析报告的具体目标包括三个方面:1、进行总体分析。从项目需求出发,对被项目的财务、业务数据进行总量分析,把握全局,形成对被分析的项目财务、业务状况的总体印象。2、确定项目重点,合理配置项目资源。在对被分析的项目总体掌握的基础上,根据被分析项目特点,通过具体的趋势分析、对比分析等手段,合理的确定分析的重点,协助分析人员作为正确的项目分析决策,调整人力物力等资源达到最佳状态。3、总结经验,建立模型。通过选取指标,针对不同的分析事项建立具体的分析模型,将主观的经验固化为客观的分析模型,从而指导以后项目实践中的数据分析。这三个具体目标的联系是紧密的,不是孤立的,只有在进行总体分析的基础上,才能进一步的确定项目重点,并在对重点内容的分析中得出结果,进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标,最终得出的报告将是不完整的,对制订项目实施方案也没有可靠的支撑作用。 ? 报告内容的基本框架: 目录 第一章项目概述(包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及建议等。) 第二章项目市场研究分析(包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。) 第三章项目数据的采集分析(包括数据采集的内容、程序等。) 第四章项目数据分析采用的方法(包括定性分析方法和定量分析方法。) 第五章资产结构分析(包括固定资产和流动资产构成的基本情况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。)

中国银行业竞争研究分析报告

中国银行业竞争研究分析报告 金融业作为国民经济进展的加速器,对我国的经济增长起了不可忽视的作用。加入WTO之后的中国银行业,面对跨国金融集团逐步入境的“狼群效应”,如何在以后激烈的市场竞争中塑造自身的核心竞争力,巩固原有的市场,维持并进展现有的地位,已成为国内各大银行的当务之急。 上海新秦信息咨询有限公司(https://www.360docs.net/doc/8f10276740.html,)在全国范围内开展了关于银行的网络调查,就消费者对各大银行的中意度,需求类型等作了全面的综合调查。 此次调查范围包涵了国内的各大银行以及所有进入中国市场的外资银行,具有专门强的代表性和可参性。下图为部分调查结果:

据调查显示,目前最常光顾的银行排名前四的均为国有商业银行,其中中国工商银行以69.65%的支持率排名第一。由此能够看出,在加入WTO 后对外资银行尚未完全取消监管的前三年,国有银行凭借着在国内长久以来建立的营销网络和深入中国消费者心中的信用观念,在外资银行未完全适应中国市场之前具备一定的竞争优势,但更应该看到的是,在今后的几年金融市场逐步完全开放的情况下,外资银行庞大的资金实力,成熟的经营模式,规范化的治理服务,以及遍及全球的营销网络对国有银行来讲将是强有力的竞争威胁。 消费者经常办理的业务决定着银行业以后进展的方向,同时对潜在需求的开发也是构成银行竞争力一个重要因素。

由上图能够看出,目前中国内地市场需求要紧集中在日常储蓄,生活费用的缴纳及异地汇款上,分不占到84.86%,39.74%和41.92%。这是传统国有银行建立在经营网点资源基础上的优势,但要看到的是,随着内地市场发育日益成熟,需求结构也在日益发生着变化,传统的金融服务项目在银行的利润空间中所占比例将日趋缩水;相反,信用卡业务,投资性贷款的需求将不断上升,这些业务的开展较传统业务需要更高的技术及人才储备,而这些恰恰是外资银行在全球扩张的竞争优势,作为国内的商业银行应该在看到自身优势的同时,把眼光放到长远的金融进展方向上去,做好与跨国金融集团同台竞争的预备。 在银行业的竞争中,客户对服务的中意度是构成银行综合竞争力的重要环节,这也是外资银行强调标准化服务的要紧缘故,下图是以中国工商

大数据在金融行业的应用

【编者按】本文作者傅志华先生(公众号:傅志华)曾为腾讯社交网络事业群数据中心总监以及腾讯公司数据协会会长。在腾讯前,曾就职于艾瑞市场咨询、易观国际、中国互联网协会,并任DCCI互联网数据中心副总裁。 数据显示,中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高,其中以互联网行业占比最高,占大数据IT应用投资规模的28.9%,其次是电信领域(19.9%),第三为金融领域(17.5%),政府和医疗分别为第四和第五。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示:在大数据应用综合价值潜力方面,信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看,信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估

数据来源:麦肯锡《大数据的下一个前沿:创新、竞争和生产力》报告 可以看出,无论是投资规模和应用潜力,信息行业(互联网和电信)和金融行业都是大数据应用的重点行业。由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》(关注微信公众号:傅志华,即可通过历史文章查阅)已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况,本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况,下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况。 金融行业大数据应用投资分布

从投资结构上来看,银行将会成为金融类企业中的重要部分,证券和保险分列第二和第三位。接下来,我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 Part1 银行大数据应用 国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营,如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销,光大银行建立了社交网络信息数据库,招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大方面:

金融行业分析报告

行业分析报告 什么是行业报告? 行业报告内容是商业信息、是竞争情报,具有很强的时效性,一般都是根据国家政府机构及专业市调组织的一些最新统计数据及调研数据、通过合作机构专业的研究模型和特定的分析方法、经过行业资深人士的分析和研究,做出的对当前行业、市场的研究分析和预测。 行业报告有何价值? 1、行业分析报告可以帮助你对整个市场的脉络了解更为清晰,从而成为你做重大市场决策的有力依据。 2、如果想要进入一个行业进行投资,一份高质量的行业报告是系统地、快速地了解一个行业最快最好的助手,使得你的投资决策更为科学,避免投资失误造成的巨大损失。 行业报告主要内容? 标准行业研究报告主要包括七个部分,分别是行业简介、行业现状、市场特征、企业特征、发展环境、竞争格局、发展趋势。(不同的报告侧重点有所不同,这需要看具体的报告目录。) 行业报告适用对象 报告广泛适用于政府的产业规划、金融保险机构、投资机构、咨询公司、行业协会、公司、企业信息中心和战略规划部门和个人研究等客户。 行业报告数据来源:

一份行业报告一般的数据渠道主要包括:国家统计局、国家海关总署、商务部、各行业协会、研究机构、市场一线采集. 编制要点 环境分析 行业环境是对企业影响最直接、作用最大的外部环境。 结构分析 行业结构分析主要涉及到行业的资本结构、市场结构等内容。一般来说,主要是行业进入障碍和行业内竞争程度的分析。 市场分析 主要内容涉及行业市场需求的性质、要求及其发展变化,行业的市场容量,行业的分销通路模式、销售方式等。 组织分析 主要研究行业对企业生存状况的要求及现实反映,主要内容有:企业内的关联性,行业内专业化、一体化程度,规模经济水平,组织变化状况等。 成长性分析 是指分析行业所处的成长阶段和发展方向。当然,这些内容还只是常规分析中的一部分,而在这些分析中,还有不少一般内容和特定内容。例如,在行业分析中,一般应动态地进行行业生命周期的分析,尤其是结合行业周期的变化来看公司市场销售趋势与价值的变动。

金融行业分析报告

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一、金融行业概述 金融业的组织体系结构包括银行和非银行金融机构。银行是以吸收存款作为主要资金来源,以发放贷款为主要资金运用的信用机构,银行的基本职能是充当信用中介,充当支付中介,进行信用创造和调节经济。因此,商业银行和中央银行是真正的银行。非银行金融机构主要包括开发银行、投资银行、保险公司、信用合作社、储蓄银行、信托公司及其他专业银行、财务公司等。 (一)证券业务的特点和内容 1.特点 证券业务是指有价证券买卖的业务,主要包括股票业务和债券业务。 股票是股份公司为筹集资金而发行的一种有价证券,它是代表投资人股份的证书,是股票分红的凭证。股票种类很多,按股东权益不同可以划分为普通股、优先股、后配股和混合股;按股票面额形态不同可以分为记名股票和不记名股票,有面额股票和无面额股票,实体股票和记帐股票;按股票的持有主体不同又可以分成国家股、法人股、个人股。 债券是由债务人按照法定程序向社会发行,并约定在一定期限内还本付息的借款凭证, 它也是有价证券的一种重要形式。债券的品种较多,我国目前主要有政府债券(国家和地

方)、金融债券(国家和地方)及企业债券,按照期限不同又可以分为长期债券、中期债券 和短期债券。 股票和债券涉及面广,投资者可以来之各个方面,可以是个人投资者,也可以是政府、 金融机构和公司企业等机构投资者。任何国家的证券业发展到一定程度后都会具有品种日 益增多、数量日益增大、用户面越来越广、交易量不稳定等特点,而且任何投资考往往都 对系统交易的响应时间有较高的要求。为此各国纷纷先后建立起电脑化信息系统,为投资 者提供更好的投资服务,创造更好的投资环境,以实现更公平、合理,更安全、可靠,更 规范、高效的证券交易。 2.内容 证券业务主要包括:代理买卖证券业务、自营买卖证券业务、发行业务和国债回购业 务以及信息咨询业务。 1).代理买卖证券业务 代理买卖证券业务是证券商接受客户的委托,代理客户从事证券交易活动,将客户委托信息传递到证券交易所

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金融行业

一、金融行业概述 金融业的组织体系结构包括银行和非银行金融机构。银行是以吸收存款作为主要资金来源,以发放贷款为主要资金运用的信用机构,银行的基本职能是充当信用中介,充当支付中介,进行信用创造和调节经济。因此,商业银行和中央银行是真正的银行。非银行金融机构主要包括开发银行、投资银行、保险公司、信用合作社、储蓄银行、信托公司及其他专业银行、财务公司等。 (一)证券业务的特点和内容 1.特点 证券业务是指有价证券买卖的业务,主要包括股票业务和债券业务。 股票是股份公司为筹集资金而发行的一种有价证券,它是代表投资人股份的证书,是股票分红的凭证。股票种类很多,按股东权益不同可以划分为普通股、优先股、后配股和混合股;按股票面额形态不同可以分为记名股票和不记名股票,有面额股票和无面额股票,实体股票和记帐股票;按股票的持有主体不同又可以分成国家股、法人股、个人股。 债券是由债务人按照法定程序向社会发行,并约定在一定期限内还本付息的借款凭证, 它也是有价证券的一种重要形式。债券的品种较多,我国目前主要有政府债券(国家和地方)、金融债券(国家和地方)及企业债券,按照期限不同又可以分为长期债券、中期债券

和短期债券。 股票和债券涉及面广,投资者可以来之各个方面,可以是个人投资者,也可以是政府、 金融机构和公司企业等机构投资者。任何国家的证券业发展到一定程度后都会具有品种日 益增多、数量日益增大、用户面越来越广、交易量不稳定等特点,而且任何投资考往往都 对系统交易的响应时间有较高的要求。为此各国纷纷先后建立起电脑化信息系统,为投资 者提供更好的投资服务,创造更好的投资环境,以实现更公平、合理,更安全、可靠,更 规范、高效的证券交易。 2.内容 证券业务主要包括:代理买卖证券业务、自营买卖证券业务、发行业务和国债回购业 务以及信息咨询业务。 1).代理买卖证券业务

大数据金融运营模式分析

大数据金融运营模式分析 根据企业处于大数据金融服务中的环节及价值的差异,可以将大数据金融分为平台金融和供应链金融两大模式。 平台金融模式中,是平台企业对其长期以来积累的大数据通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析,通过研究并与传统金融服务相结合,创新性的为平台服务企业开展相关资金融通工作。譬如现在大家熟知的阿里金融,以及未来可能进入这一领域的电信运营商等;供应链金融模式中,是核心龙头企业依托自身的产业优势地位,通过其对上下游企业现金流、进销存、合同订单等信息的掌控,依托自己资金平台或者合作金融机构对上下游企业提供金融服务的模式,譬如京东金融平台、华胜天成供应链金融模式等。 (一)平台模式 采用平台模式的企业平台上聚集了大大小小众多商户,企业凭借平台多年的交易数据积累,利用互联网技术,借助平台向企业或个人提供快速便捷的金融服务。平台模式的优势在于,它建立在庞大的数据流量系统的基础之上,对申请金融服务的企业或个人情况十分熟悉,相当于拥有一个详尽的征信系统数据库,能够很大程度解决风险控制的问题,降低企业的坏账率;依托于企业的交易系统,具有稳定、持续的客户源; 平台模式有效解决了信息不对称的问题,在高效的IT系统之上,将贷款流程流水线化。平台模式的特点在于企业以交易数据为基础对客户的资金状况进行分析,贷款客户多为个人以及难以从银行得到贷款支持的小微企业,贷款无需抵押和担保,能够快速发放贷款,且多为短期贷款。同时,这也使平台模式具有了寡头经济的特点,平台模式中的企业必须在前期进行长时间交易数据的积累,在交易数据的积累过程中完善交易设备和电子设备,以及进行数据分析所需的基础设施积累和人才积累。 说到大数据,首当其冲的应该是已经围绕数据海洋中耕耘已久并衍生出金融借贷业务的阿里系。首先从宏观上对阿里系进行分析。 阿里系的基础是“三流”:信息流、资金流以及目前马云退休后布局的物流。信息流、资金流在这三者中是一个夯实基础的作用,物流则是未来阿里系壮大的必要保证和壁垒。信息流是依托于阿里集团15年来平台业务的积累发展而来。资金流,一方面是大家最为熟悉的小额信贷公司,小微贷款能在商家资金、资源运转上助一臂之力,帮助他们扩大规模,促进买家增加消费,而这种金融创新将带动商业的蓬勃发展,商业的运转旺盛也会刺激金融的发展;另外一方面则是引领“屌丝”理财风潮的余额宝,余额宝的诞生可以说是阿里力求将客户的资金留在阿里生态圈内部,是支付宝功能之外的拓展。 从物流层面来说,马云自退休后专注于菜鸟物流,同京东的一日几送、节假日照送的强大的物流体系相比,阿里在物流上的弱势限制了阿里的交易量的增长空间,也直接影响了阿里在信息流、资金流上的积累,同时菜鸟物流的建立将使大幅提高阿里的竞争壁垒,实现阿里生态圈的闭环,在未来将有望对大企业进行融资。目前,阿里集团仍在积极探索“三流合一”:以信息流、资金流、物流三流来整合一个完整的阿里生态圈,以信息流支撑资金流、物流,以物流、资金流反哺信息流。 (二)供应链金融模式 以京东为代表的供应链金融模式是以电商或行业龙头企业为主导的模式。在海量的交易数据基础上,作为核心企业,或以信息提供方的身份或以担保方的方式,通过和银行等机构合作,对产业链条中的上下游进行融资的模式。在此合作模式中,京东等龙头企业起到的对信息进行确认审核、担保或提供信息的作用,并没有实质上对用户提供资金的融通,这一职责仍旧由银行或别的资金供给方担任。笔者之所以将这一模式确定为电商或行业龙头企业为主导的模式,在于其能够为银行提供流量、数据或信息,而由于银行竞争的同质性,在这一模式中银行成为“附庸”。

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