大数据金融行业发展及经营计划分析报告

1、大数据金融行业发展及经营计划分析报告目录1.企业发展现状51.1大数据金融企业发历程51.2大数据金融企业文化51.3大数据金融企业战略61.4企业主营业务分析62.大数据金融行业格局72.1大数据金融行业定义及产业链分析72.2大数据金融市场规模分析92.3大数据金融市场运营情况分析102.4大数据金融行业存在的问题132.4.1大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安全问题132.4.2大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考132.4.3金融行业的数据资产管理应用水平仍待提高132.4.4金融大数据应用技术与业务探索仍需突破142.4.5金融大数据的行业标准与安全规范仍待完善142.4.

2、6金融大数据发展的顶层设计和扶持政策还需强化142.4.7供应链整合度低152.4.8产业结构调整进展缓慢152.5大数据金融行业前景趋势162.5.1大数据助力金融机构的战略转型162.5.2大数据能够降低金融机构的管理和运行成本162.5.3大数据有助于降低信息不对称程度，增强风险控制能力162.5.4大数据能够提升银行的中间收入172.5.5使零售银行业务差异化产品设计更加丰富172.5.6大数据在量化投资方面的应用182.5.7延伸产业链182.6行业协同整合成为趋势192.6.1生态化建设进一步开放192.6.2呈现集群化分布192.6.3需求开拓203.大数据金融企业发展战略213

3、.1企业管理战略213.2企业产品战略213.3企业年度市场战略223.4企业年度营销战略233.5企业年度竞争战略244.大数据金融企业经营计划244.1企业经营目标244.2企业经营策略254.3企业推广策略274.4企业经营保障275.大数据金融企业考核指标275.1企业年度管理指标275.2企业年度产品指标285.3企业年度市场指标295.4企业年度业绩指标306.大数据金融企业存在风险分析326.1基础工作薄弱风险326.2管理效率低风险326.3盈利点单一风险336.4技术风险336.5管理风险346.6产品及法律风险35企业发展现状大数据金融企业发历程从2012年开始，公司长期致

4、力于大数据金融行业的产品研发，通过长期的产品创新，在行业的竞争中具备了较为明显的先发优势。从2015年开始，国家积极倡导行业开拓创新，政策利好不断，公司积极响应国家战略，逐步将大数据金融产品与政策指引整合，实现产能创新。2018年开始，公司在行业各个方面都有了较大的市场份额，获得了较为稳定的资金回报，为大数据金融产品的进一步提升提供了资金保障。2021年之后，公司将会进一步优化产业结构，为大数据金融行业提供产业赋能。大数据金融企业文化在公司格局上，企业文化为“开拓创新、锐意进取”，通过产品与管理制度的不断创新，开拓新的服务与市场。在内部激励文化上，提倡建立锐意进取的团队和组织，实现不断突破、不

5、断进取的企业精神。大数据金融企业战略本公司的企业战略为“产品争一流、服务争最优、管理争创新、技术争先进、企业争信誉”的“5争”战略，成为客户始终信赖的优质企业。企业主营业务分析大数据金融行业的产品与服务的公司的主要营收来源，公司通过上下游产业链的不断扩展，完善在行业的“产销”能力。主营为大数据金融行业相关产品，提供相关的服务作为增值产品，开拓大数据金融行业的上下游产业链。大数据金融行业格局 大数据金融行业定义及产业链分析大数据金融的作用机制是通过云计算等智能信息工具对序列之间的联系、动态信息数据序列进行分析，大幅度提高金融风险定价的效率，降低定价成本，有效减少信息不对称问题，使得对单个客户的信

6、用信息、消费倾向、理财习惯分析成为可能。大数据金融行业是指从事大数据金融相关性质的生产、服务的单位或个体的组织结构体系的总称。深刻认知大数据金融行业定义，对预测并引导大数据金融行业前景，指导行业投资方向至关重要。中国金融业向支持实体经济、创新驱动的转换中，大数据在金融领域的应用，成为中国金融业的新增长点和新亮点。大数据能够充分利用金融市场形成的海量数据来挖掘用户需求、评价用户信用、管理融资风险等。它改变了金融业的发展取向、释放了被压抑的金融需求，一开始就具有强大的生命力。我国大数据金融行业在经过短暂的结构调整后，淘汰掉落后产能、筛选掉不合格企业，并且随着居民消费观念的转变和消费需求的提升，我国

7、大数据金融行业依旧会继续保持增长趋势，未来将会向高品质、高质量的方向发展，呈现品种增多、消费多元化等新趋势。中国大数据金融产业链的参与主体不断丰富，产业生态逐渐健壮。我国的金融行业正处于应用大数据的初级阶段，国内的金融机构经过多年发展与积累，拥有超过百TB的海量数据，而且非结构化的数据量也在不断增长。金融机构在大数据应用方面具有天然优势：首先，金融企业在平时的业务开展中积累了大量高价值的数据，例如客户的身份、资金收付交易、资产负债情况等，这些数据经过专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；其次，金融机构相比之下有较为充足的预算，可以吸引到了解大数据技术的高端人才，也有能力采用大数据的最新

8、技术。但是，在许多具体金融业务层面，我国还是存在管的过严、管的过宽、管的过细的问题，甚至管了很多不该管的事情。这种情况极大地阻碍了金融市场化改革的进程，制约了金融机构的自主发展，削弱了金融市场化配置社会资源的能力。大数据金融市场规模分析随着国家政策的进一步利好，越来越多的需求将会被释放，大数据金融行业将紧密结合产业上下游的资源，充分掌握用户需求变化，极大丰富行业应用场景。通过产品与服务质量的不断优化升级，推动大数据金融产业应用的爆发式增长。目前，我国的大数据金融行业发展尚处于起步阶段。大数据在金融领域的应用最为广泛，处于领先地位，其他行业应用尚处于初级阶段。在未来，大数据应用将全面覆盖各个产业

9、，应用技术和方法将会更加成熟，应用市场规模也将保持高速稳定的增长态势。预计2020年中国大数据应用最多的为政府，行业应用方面，金融大数据还将占据25%的份额，其次为工业大数据，预计占比6.64%。电力、交通、电信等其他领域也会不断加强大数据应用。金融行业主要如信用卡、防欺诈、电子支付业务等，对大数据有比较大的需求。因此，随着金融行业大数据应用的加强已经深入，近几年金融行业大数据应用市场规模年均复合增长率为55.21%，到2022年，中国金融行业大数据应用市场规模为497亿元。大数据金融市场运营情况分析大数据金融行业市场运营情况分析主要需要从市场供给分析、市场需求分析、市场价格分析、市场供需平衡

10、、行业盈利能力、行业运营能力等方面进行综合分析。市场供给分析：大数据金融行业市场供给是指在一定的时期内，一定条件下，在一定的市场范围内可提供给消费者的产品或服务的总量。大数据金融市场供给能力分析的时间也应考虑整个项目寿命期，市场范围包括国内市场和国际市场。市场供给分析还可以分为实际的供给量和潜在的供给量，前者是指在预测时市场上的实际供给能力。市场需求分析：我国的大数据金融行业产品及服务结构调整问题不仅仅是对产品进行调整，还是对大数据金融企业分布结构、区域分布结构进行调整。未来一段时间内，行业整合、区域分布结构的调整、企业结构的调整都将是行业结构调整的一个重要内容。随着国家鼓励和规范大数据金融行

11、业发展的政策相继出台，行业正逐步规范，全社会消费意识的不断提高，众多机构和社会资本不断进入大数据金融领域，有力的促进了该行业市场的快速发展，大数据金融行业发展前景广阔。市场价格分析：在经济全球化的趋势下,大数据金融行业经济融入世界市场的广度和深度越来越大。与大数据金融行业规模增长相对照,用户需求也呈稳定增长趋势。市场需从实际情况出发制定合理的大数据金融行业价格,有利于行业规模不断增长和需求不断扩展,有利于保障行业正态良性发展。从长远的趋势看,大数据金融行业市场价格应该维持在较高的合理价位上。价格上涨和回落的过程，主要受人力资源、产品及服务优化、市场竞争、出行运输等各类因素影响，导致大数据金融行

12、业价格产生一定波动，但是供求长期趋于增长稳定状态，长期向好。市场供需平衡：供求平衡是指消除供求之间的不适应、不平衡现象，使供应与需求相互适应，相对一致，消除供求差异，实现供求均衡。实际上大数据金融行业的市场供需存在的一定程度的供需失衡，需求端市场有待挖掘，供应端产品参差不齐。行业盈利能力分析：大数据金融行业的盈利能力主要受到行业的投资回报周期、行业服务周期、行业竞争程度、用户粘性等的影响。部分产品和服务存在投资大,回收慢,竞争激烈,用户粘性不高等现实问题。这些问题的存在使得大数据金融行业的盈利能力有待提高。为了行业的长远发展,大数据金融行业的盈利能力急需改善。行业运营能力：大数据金融行业进入精

13、品化、产业融合的新时代，行业的下半场真正开始了，未来考验的是用户运营能力和产业运营能力。企业之间竞争的并非仅仅是产品能力而是更多的在于运营能力。而嗅觉灵敏的大数据金融企业早已开始转型，立足城市，不断提升其运营能力。大数据金融行业存在的问题金融大数据拥有着广阔的发展前景。然而，金融大数据应用也面临着数据资产管理水平不足、技术改造难度大、行业标准缺失、安全管控压力大和政策保障仍不完善等一系列制约因素。为推动金融大数据更好发展应用，必须从政策扶持保障、数据管理能力提升、行业标准规范建设和应用合作创新等多个方面入手，不断强化应用基础能力，持续完善产业生态环境。 大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安

14、全问题随着个人所在或行经位置、购买偏好、健康和财务情况的海量数据被收集，再加上金融交易习惯、持有资产分布、以及信用状况以更细致的方式被储存和分析，机构投资者和金融消费者能获得更低的价格、更符合需要的金融服务，从而提高市场配置金融资源的能力。大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考大数据是人类设计的产物，大数据的工具（如Hadoop软件）并不能使人们摆脱曲解、隔阂和成见，数据之间相关性也不等同于因果关系，大数据还存在选择性覆盖问题。金融行业的数据资产管理应用水平仍待提高金融行业的数据资产管理仍存在数据质量不足、数据获取方式单一、数据系统分散等一系列问题。一是金融数据质量不足，主要体现为数据缺失、

15、数据重复、数据错误和数据格式不统一等多个方面。二是金融行业数据来源相对单一，对于外部数据的引入和应用仍需加强。三是金融行业的数据标准化程度低，分散在多个数据系统中，现有的数据采集和应用分析能力难以满足当前大规模的数据分析要求，数据应用需求的响应速度仍不足。金融大数据应用技术与业务探索仍需突破金融机构原有的数据系统架构相对复杂，涉及的系统平台和供应商相对较多，实现大数据应用的技术改造难度较大，而且系统改造的同时必须保障业务系统的安全可靠运行。同时，金融行业的大数据分析应用模型仍处于探索阶段，成熟案例和解决方案仍相对较少，金融机构应用大数据需要投入大量的时间和成本进行调研和试错，一定程度上制约了金

16、融机构大数据应用的积极性。而且，目前的应用实践反映出大数据分析的误判率还比较高，机器判断后的结果仍需要人工核查，资源利用效率和客户体验均有待提升。金融大数据的行业标准与安全规范仍待完善当前，金融大数据的相关标准仍处于探索期，金融大数据缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台，涉及金融行业大数据的安全规范还存在较多空白。相对于其他行业而言，金融大数据涉及更多的用户个人隐私，在用户数据安全和信息保护方面要求更加严格。随着大数据在多个金融行业细分领域的价值应用，在缺乏行业统一安全标准和规范的情况下，单纯依靠金融机构自身管控，会带来较大的安全风险。金融大数据发展的顶层设计和扶持政策还需强化在发展规划方面，

17、金融大数据发展的顶层设计仍需强化。一方面，金融机构间的数据壁垒仍较为明显，数据应用仍是各自为战，缺乏有效的整合协同，跨领域和跨企业的数据应用相对较少。另一方面，金融行业数据应用缺乏整体性规划，当前仍存在较多分散性、临时性和应激性的数据应用，数据资产的应用价值没有得多充分发挥，业务支撑作用仍待加强，迫切需要通过行业整体性的产业规划和扶持政策，明确发展重点，加强方向引导。供应链整合度低 大数据金融行业供应链及服务流程复杂。小型企业难以为继，初期投入过大，很难打价格战。大数据金融行业产品标准化程度太低，导致生产周期长且成本高。产业结构调整进展缓慢近年来,尽管我国政府颁布了有利于大数据金融的资源环境税

18、收政策和消费税的结构调整政策,但是由于这两种税收的作用对象狭窄,因而对大数据金融主要服务和产品的生产及推广使用收效不大。可喜的是,企业所得税的两税合一,内外资企业同等待遇解决了多年来我国内外资企业面临的两套税制问题。两套税制把大量的税收优惠给与了外资企业,而未能按国家的宏观政策导向建立税收优惠。这种税制安排不仅造成了内外资企业的税负不公,而且对国家鼓励的大数据金融行业发展,对行业的高效率利用都是极其不利的。此外,我国的进口税收政策也存在类似的问题,亟待解决。大数据金融行业前景趋势大数据助力金融机构的战略转型在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境下，目前国内的金融机构主要表现出盈利空间收窄、

19、业务定位亟待调整、核心负债流失等问题。业务转型的关键在于创新，但现阶段我国金融机构的创新往往沦为监管套利，没有以挖掘客户内在需求，提供更有价值的服务为主。而大数据技术正是能够帮助金融机构深入挖掘既有数据，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新的重要工作。大数据能够降低金融机构的管理和运行成本通过大数据对信息的挖掘和分析，金融机构能够准确地定位内部的管理缺陷，制订有针对性的改进措施，实行符合自身特点的管理模式，最终实现降低管理运营成本。大数据还提供了全新的沟通渠道和营销手段，可以更好的了解客户的消费习惯和行为特征，及时、准确地把握市场营销行情。大数据有助于降低信息不对称程度，增强风险控制能

20、力金融机构可以摒弃原来过度依靠客户提供财务报表获取企业信息的业务方式，转而对其资产价格、账务流水、相关业务活动等流动性数据进行动态和全程的监控分析，从而有效提升客户信息透明度。目前，花旗、富国、UBS等先进银行已经能够基于大数据，整合客户的资产负债、交易支付、流动性状况、纳税和信用记录等，对客户行为进行360度评价，计算动态违约概率和损失率，提高贷款决策的可靠性。大数据能够提升银行的中间收入如今，坐拥海量数据的银行不再局限于使用数据服务其核心业务，把数据直接变成新产品并用来创造直接收入是新的中间收入拓展渠道。澳大利亚一家大型银行通过支付数据的分析了解零售客户“消费路径”，即客户进行日常消费时的

21、典型顺序，包括客户的购物地点、购买内容和购物顺序，并对其中的关联进行分析。该银行将这些分析结果销售给公司客户，帮助客户更准确地判断合适的产品广告投放地点以及适合在该地点进行推广的产品。银行通过这种方式获得了传统业务之外的收入。更重要的是，银行通过这样的创新为客户提供了增值服务，从而大大增强了客户粘性。使零售银行业务差异化产品设计更加丰富在零售银行业务中，大数据为判断客户行为并匹配营销手段提供了广阔的创新空间。例如，海外银行围绕客户的“人生大事”进行交叉销售。这些银行对客户的交易数据进行分析，由此推算出客户经历“人生大事”的大致节点。人生中的这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买意愿

22、。通过对客户的银行卡交易数据进行分析，银行很容易识别出即将添丁的家庭，在这样的家庭中，准妈妈会开始购买某些药品，而婴儿相关产品的消费会不断出现。该行面向这一人群推出定制化的营销活动，获得了客户的积极响应，这种具有差异化的产品设计可以大幅提高交叉销售的成功率。大数据在量化投资方面的应用量化投资策略在欧美发达国家的金融市场已经相对成熟，由于收益巨大，是大数据最早应用的领域。证券业已经进入了一个大数据信息时代，证券的数据模型越来越复杂多样，数据的总量和种类都有着重大的突破。大数据在处理证券数据时，通过对主力和散户的行为、轨迹分析，对主力资金和散户资金的去向追踪，对主力、散户和市场之间的关系理解，能够

23、很好地增加投资胜率。个人投资者将能够轻松使用大数据获得实证支持，降低交易风险，投资能力将大幅提升。大数据也让科技公司第一次有机会能够挑战传统的金融分析师，利用对各种数据的量化、重组和整合，提供不同的交易策略，让投资者能够科学的分析全球投资市场。延伸产业链大数据金融行业近年来从传统的模式转换到互联网融合模式。随着行业各大平台挖掘并下沉三四线城市，企业从供应环节到生产再到售后环节，全环节整合，并以产业赋能为纽带，为众多优质的公司提供品牌、设计、系统、供应链等全方位支持。行业协同整合成为趋势 大数据金融行业在产品与服务的过程中，具有完善的内容生产、渠道建设、商业化落地等各个层级的协作。未来进一步的行

24、业协同整合，有利于提高行业竞争力，并促进行业持续良性发展。生态化建设进一步开放1）内生发展闭环，对外输出价值当大数据金融行业的社区化运营属性越来越强，关联产业开始聚集时，就需要谋求内生发展，大数据金融需要打造一个服务平台，对内是一个合作协同的生态闭环，对外有开放统一的接口和品牌输出，即能引导资源的有效流动，又能促进产业规模效应，聚集人才和知识，进而提升供应链效率。2）开放平台，共建生态大数据金融行业服务平台方，不再是单向地控制和输出，而是要借助技术手段搭建基础在线平台，通过规则引导企业产出优质的内容和服务，激活企业间的交流和合作，挖掘更多产业链上的需求，从而有针对性配套服务并引导资源有效配置。

25、这样的平台才能够进行思考和迭代进化。呈现集群化分布目前各地都在推大数据金融项目建设，类型也比较多。一般当地已经形成一定规模的会在原有基础上提升智能化，如果没有基础比较好的项目基础，当地就会打造出新的大数据金融项目。随着各地大数据金融建设，中国大数据金融建设已经在地域分布以及建设模式方面形成了一定的特色。在地域分布上，中国大数据金融建设已经初步呈现出集群化分布，且有由东部沿海地区向内陆地区拓展的特征。有报告分析，从国家级大数据金融项目建设情况来看，已经形成“东部沿海集聚、中部沿江联动、西部特色发展”的空间格局。环渤海、长三角和珠三角地区以其雄厚的工业园区作为基础，成为全国大数据金融建设的三大聚集

26、区;中部沿江地区借助沿江城市群的联动发展势头，大力开展大数据金融建设;广大西部地区依据各自建设特色，也正加紧大数据金融建设。未来一段时间，中国中西部地区大数据金融建设或将迎来全新的建设浪潮。从目前情况来看，各地打造的大数据金融水平参差不齐，有好有坏。总体来说，一般东部发达地区的大数据金融相对来说会更加成熟一些。但目前中西部大数据金融打造势头也十分强劲。需求开拓随着人们生活水平的提高， 在大数据金融行业，越来越多的用户对行业较为重视并提出了较多的需求和建议，因此满足用户需求将是行业立根之本。大数据金融企业发展战略企业管理战略战略管理是指对一个企业或组织在一定时期的全局的、长远的发展方向、目标、任

27、务和政策，以及资源调配做出的决策和管理艺术。1）诊断企业存在的问题，大数据金融行业战略性问题一般只有3-5个。2）找准企业发展方向，确定大数据金融是多元化发展还是专业化发展。3）确定企业发展目标，根据大数据金融发展趋势和企业综合表现制定。4）制定企业整体规章，根据大数据金融行业性质，制定整体运营规章。企业产品战略我公司在大数据金融行业的产品战略主要在产品功能、产品性能、产品外观、产品优势、产品目标、产品规划等方面的要求，需要在用户需求、产品参数、外观、优势、市场营销份额、长期规划等方面具有较为前瞻性和挑战性的计划。产品功能上满足需求达到100%产品性能上性能参数99%产品外观上精致美观度达到9

28、5%产品优势在竞争力上达到100%产品目标上市场开拓达到98%产品规划上生态建立度达到100%企业年度市场战略本公司2021年的年度市场战略，主要有以下几项指标：公司在大数据金融行业的覆盖用户到达4000万人。公司在大数据金融行业年度实现营业额超过10亿元。公司在大数据金融行业的年度营收增长率超过12%。公司在大数据金融行业的经典项目案例超过5项企业年度营销战略本公司将在2021年在大数据金融行业拟定5大营销战略，主要包括绿色营销、创新营销、整合营销、消费联盟营销、连锁经营营销。1）绿色营销，强调环保、低碳、无公害2）创新营销，创新服务设计与倡导新理念3）整合营销，整合大数据金融市场服务，打包

29、营销4）消费联盟营销，构建行业消费圈，形成消费联盟5）连锁经营营销，采用连锁直销、渠道销售模式企业年度竞争战略行业竞争战略主要集中在产品与服务本身的优势，包括服务的和共享与服务水平，行业竞争还包括企业的硬实力，包括服务的技术优势、创新能力、企业人才优势等。大数据金融企业经营计划企业经营目标企业年度经营目标主要包括培养优质客户、追求产品质量、保持领先地位、持续利润增长。1）在培养优质客户方面，需要培养大数据金融行业优质用户10个2）在追求产品质量方面，重点研发大数据金融行业拳头产品3项，并优化现有功能10+项3）在保持领先地位方面，提升并巩固大数据金融行业领先地位，牵头行业生态活动1-2次4）在

30、持续利润增长方面，实现持续利润增长，每个季度都同比上年度实现利润1%的增幅企业经营策略本公司将在大数据金融行业采取三种经营策略，分别为拓展型、稳健型、收缩型。通过三种经营策略的有机组合，实现企业整体利润的持续增加。拓展型经营策略针对大数据金融领域有发展后劲的产品和服务，采取积极的市场渗透战略、多元化经营战略、联合经营战略。稳健型经营策略针对公司在大数据金融领域经营不太景气的产品和服务，采取保存实力，有效控制经营风险的战略。收缩型经营策略针对公司在大数据金融领域市场疲软、进入衰退期的产品和服务，转移战略、撤退战略、清算战略。企业推广策略我司在大数据金融行业制定的推广策略包括载体先行、品牌树立、口

31、碑辅助、流量驱动、内容深耕。大数据金融行业主要通过互联网等平台作为载体，实现品牌效应，通过用户的口碑作为辅助，实现流量的持续导入，对内容进行深耕，实现推广策略贯彻。企业经营保障 大数据金融行业主要通过持续性的资源供给提供基础设施保障，通过激励制度实现人才晋升和持续高效的投入，通过质量监管实现产品与服务的高质量和高水平。大数据金融企业考核指标企业年度管理指标公司在本年度设置4个管理指标，主要包括诊断企业存在的问题、找准企业发展方向、确定企业发展目标、制定企业整体规章。1）诊断企业存在的问题，大数据金融行业战略性问题一般只有3-5个。2）找准企业发展方向，确定大数据金融是多元化发展还是专业化发展。

32、3）确定企业发展目标，根据大数据金融发展趋势和企业综合表现制定。4）制定企业整体规章，根据大数据金融行业性质，制定整体运营规章。企业年度产品指标我公司在大数据金融行业的产品指标主要在产品质量、创新性、研发效率、体验度、市场竞争、财务指标、运营指标等方面通过用户、研发人员、市场人员、第三方人员等的综合打分和反馈来实现优化。年度目标需要达到以下分值（以100分值为满分）：运营指标99分、财务指标96分、市场竞争92分、体验度95分、研发效率75分、创新性85分、产品质量90分。企业年度市场指标本年度我司在大数据金融行业市场产业链中市场占比指标需要实现，创新市场份额为23.4%，产品市场份额41.3%，服务市场份额为23.5%。企业年度业绩指标本年度，我司在大数据金融行业的业绩指标主要在覆盖用户、年度营业额、营收增长率、经典案例、拳头产品等方面达成业绩目标。1）覆盖用户到达4000万人2）大数据金融行业年度实现营业额超过10亿元3）大数据金融行业的年度营收增长率超过12