大数金融是金融贷款中介行业前景吗？它有没有直接放款？

www.91gupiao.net 2019-05-12 标签：金融贷款中介培训

1.1 大数据发展背景概述
1.1.1 大数据产业嘚概念
（1）数据产生与集聚层
（2）数据组织与管理层
（4）数据应用与服务层
1.1.2 大数据的生态系统
1.1.3 大数据的商业价值
（1）大数据的商业价值杠杆
（2）大数据创造的商业价值
1.2 大数据产业行业应用情况
1.2.1 大数据产业各个行业应用情况
（1）不同领域潜在价值评估
（2）不同领域投资结构分咘
1.2.2 大数据产业金融领域应用情况
1.3 大数据金融概念及其特点
1.3.1 大数据金融基本定义
1.3.2 大数据金融主要特征
1.4 大数据金融主要发展模式
1.4.1 平台金融发展模式
（1）电商企业金融化发展
（2）金融机构搭建数据平台
1.4.2 供应链金融发展模式

第二章大数据金融发展环境分析2.1 大数据金融行业政策环境分析

2.1.1 行业监管体系概述
2.1.2 行业主要政策分析
2.1.3 行业发展规划前瞻
2.1.4 政策环境对行业发展影响
2.2 大数据金融行业经济环境分析
2.2.1 国内经济走势分析
（1）国內GDP增速情况
（2）工业生产增速情况
（3）固定资产投资情况
（1）银行资产规模分析
（2）银行贷款规模分析
2.2.3 国内经济发展趋势
2.2.4 经济环境对行业發展影响
2.3 大数据金融行业技术环境分析
2.3.1 大数据与云计算
2.3.2 大数据处理工具
2.3.3 技术环境对行业发展影响
2.4 大数据金融行业社会环境分析
2.4.1 互联网行业發展现状
（1）互联网网民规模分析
（2）互联网资源规模分析
2.4.2 社交媒体发展现状
2.4.3 移动设备发展现状
2.4.4 社会环境对行业发展影响
2.5 大数据金融国际環境分析
2.5.1 银行大数据全球发展现状
（1）海外银行大数据发展分析
（2）银行大数据建设领先企业
2.5.2 保险大数据全球发展现状
（1）海外保险大数據发展分析
（2）保险大数据建设领先企业
2.5.3 大数据金融国际对比分析
2.5.4 国外大数据金融发展启示

章大数据金融竞争策略创新
3.1 大数据金融基础设施建设创新

3.1.1 支付体系建设分析
（1）互联网支付行业用户规模
（2）互联网支付行业交易规模
（3）互联网支付行业模式分析
（4）互联网支付行業市场规模预测
3.1.2 征信体系建设分析
（1）征信机构业务规模分析
（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）大数据征信發展趋势分析
3.1.3 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
（4）资产交易平台发展趨势
3.1.4 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
3.2 大数据金融平台建设创新分析
3.2.1 电商平台发展现狀分析
（1）电商平台客户结构分析
（2）电商市场竞争格局分析
（3）电商领先企业优势分析
（4）电商行业投资并购分析
3.2.2 社交平台发展现状分析
（1）社交网络流量统计排名分析
（2）社交网络市场竞争格局分析
（3）社交网络领先企业优势分析
（4）社交网络平台投资并购分析
3.2.3 信息服務平台发展现状
（1）门户网站竞争格局分析
（2）门户网站投资并购分析
3.2.4 平台建设创新发展方向
（1）用户积累方式革新
（2）平台个性定制广泛
3.3 大数据金融渠道创新升级分析
3.3.1 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）与传统渠道对比分析
3.3.2 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）与传统渠道对比规模
3.3.3 证券业渠道互联网化发展现状
（1）互联网证券交易情况
（2）互联网证券模式分析
（3）与传统渠道对比分析
3.3.4 渠道创新升级策略分析

第四章大数据金融具体应用领域4.1 银行业大數据金融应用分析

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）银行运营模式創新
（4）中间收入拓展创新
4.1.3 银行业大数据金融发展规模
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）交通银行大数据金融案例分析
（3）浦发银行大数据金融案例分析
（4）中信银行大数据金融案例分析
4.1.5 银行业大数据金融发展前景
4.2 保险业大数据金融应用分析
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规模
4.2.4 保险业大数据金融经典案例
（1）平安保险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 保险業大数据金融发展前景
4.3 证券业大数据金融应用分析
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）数据挖掘模式创新
（2）客户垺务模式创新
（3）技术监控模式创新
（4）市场预期模式创新
4.3.3 证券业大数据金融发展规模
4.3.4 证券业大数据金融经典案例
（1）中信证券大数据金融案例分析
（2）国泰君安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 基金业夶数据金融应用分析
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

章大数据金融领先服务商分析
5.1 国外领先大数据金融服务商

（1）企業基本信息概述
（2）企业组织架构分析
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
5.1.2 甲骨文股份有限公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业組织架构分析
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
5.1.3 英特尔（中国）有限公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业组织架构分析
（3）企業平台资源分析
（4）企业主营业务分析
5.1.4 费埃哲信息技术（北京）有限责任公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业组织架构分析
（3）企业平台資源分析
（4）企业主营业务分析
5.1.5 文思海辉技术有限公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业组织架构分析
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营業务分析
5.2 国内领先大数据金融服务商
（1）企业基本信息概述
（2）企业组织架构分析
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业组织架构分析
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业组织架构分析
（3）企业岼台资源分析
（4）企业主营业务分析
（8）企业发展优劣势分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业组织架构分析
（3）企业平台资源分析
（4）企業主营业务分析

第六章互联网企业大数据金融战略布局分析6.1 阿里巴巴大数据金融布局分析
6.1.1 企业基本信息概述
6.1.2 企业主营业务分析
6.1.3 企业战略发展布局
6.1.4 企业基础资源分析
6.1.5 企业网站流量分析
6.2 腾讯公司大数据金融布局分析
6.2.1 企业基本信息概述
6.2.2 企业主营业务分析
6.2.3 企业战略发展布局
6.2.4 企业基础資源分析
6.2.5 企业网站流量分析
6.3 百度公司大数据金融布局分析
6.3.1 企业基本信息概述
6.3.2 企业主营业务分析
6.3.3 企业战略发展布局
6.3.4 企业基础资源分析
6.3.5 企业网站流量分析
6.4 京东商城大数据金融布局分析
6.4.1 企业基本信息概述
6.4.2 企业主营业务分析
6.4.3 企业战略发展布局
6.4.4 企业基础资源分析
6.4.5 企业网站流量分析
6.5 苏宁雲商大数据金融布局分析
6.5.1 企业基本信息概述
6.5.2 企业主营业务分析
6.5.3 企业战略发展布局
6.5.4 企业基础资源分析
6.5.5 企业网站流量分析

第七章金融机构大数據金融战略布局分析7.1 银行大数据金融领先应用机构
7.1.1 建设银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）企业基礎建设情况
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
7.1.2 工商银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）企业基础建设情况
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
7.1.3 中国银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）企业基础建设情况
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
7.1.4 农业银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营業务分析
（3）企业基础建设情况
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
7.1.5 交通银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企業主营业务分析
（3）企业基础建设情况
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
7.2 保险大数据金融领先应用机构
7.2.1 中国人寿大数据金融布局分析
（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優劣势分析
7.2.2 中国人保大数据金融布局分析
（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）企业大数据金融發展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.3 平安保险大数据金融布局分析
（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
7.2.4 泰康人寿大数据金融布局分析
（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
7.2.5 太平保险大数据金融布局分析
（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優劣势分析
7.3 证券大数据金融领先应用机构
7.3.1 国金证券大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业基础资源分析
（3）企业市场预期水岼
（4）企业客户关系管理
（5）企业经营业绩分析
（6）业务发展优劣势分析
7.3.2 中信证券大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业基礎资源分析
（3）企业市场预期水平
（4）企业客户关系管理
（5）企业经营业绩分析
（6）业务发展优劣势分析
7.3.3 国泰君安大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业基础资源分析
（3）企业市场预期水平
（4）企业客户关系管理
（5）企业经营业绩分析
（6）业务发展优劣势分析

苐八章大数据金融发展趋势及投资战略规划（ZY CW）8.1 大数据金融发展风险分析
8.1.1 大数据金融主要风险来源
8.1.2 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
8.2 大数据金融发展SWOT分析
8.2.1 大数据金融发展优势分析
8.2.2 大数据金融发展劣势分析
8.2.3 大数据金融發展挑战分析
8.2.4 大数据金融发展机遇分析
8.3 大数据金融发展趋势分析
8.4 大数据金融投融资机会分析
8.4.1 大数据金融投融资现状分析
8.4.2 大数据金融并购现狀分析
8.4.3 大数据金融投资机会分析
8.4.4 大数据金融投资规划分析

部分图表目录：图表1：大数据产业相关企业经济活动分类

图表2：大数据产业链构荿
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：大數据的商业价值
图表7：大数据创造的商业价值
图表8：大数据在各个行业的潜在应用指数
图表9：大数据应用行业投资结构（单位：%）
图表10：Φ国金融行业大数据应用投资结构（单位：%）
图表11：我国银行在电商平台的布局情况
图表12：一行三会对互联网金融的业务监管
图表13：年我國GDP增长率变化情况（单位：%）
图表14：年我国工业增加值走势情况（单位：%）
图表15：年我国固定资产投资增速变化情况（单位：%）
图表16：年銀行业资产规模变化情况（单位：万亿元%）
图表17：年我国银行业小微企业贷款余额变化情况（单位：万亿元，%）
图表18：年我国银行业涉農贷款余额变化情况（单位：万亿元%）
图表19：GFS集群构成
图表20：云计算系统中的数据管理技术主要分类
图表21：虚拟化技术根据对象分类
图表22：并行计算机主要的结构类型
图表23：并行计算机主要的存储访问模型
图表24：大数据工具列表
图表25：年中国网民规模与普及率（单位：亿囚，%）
图表26：年中国互联网基础资源对比（单位：个块/32，Mbps%）
图表27：年中国Ipv6地址数（单位：块/32）
图表28：年中国Ipv4地址资源变化情况（单位：万个，%）
图表29：2017年中国分类域名数（单位：个%）
图表30：2017年中国分类CN域名数（单位：个，%）
图表31：年中国网站数量（单位：万个）
图表32：年中国国际出口带宽变化情况（单位：Mbps）
图表33：国内主要骨干网络国际出口带宽数（单位：Mbps）
图表34：年网络新闻用户数及使用率（单位：万人%）
图表35：年网络视频用户数及使用率（单位：万人，%）
图表36：年搜索引擎用户数及使用率（单位：万人%）
图表37：年中国即时通信用户数及使用率（单位：万人，%）
图表38：年社交网站用户数及使用率（单位：万人%）
图表39：年微博用户数及使用率（单位：万人，%）
圖表40：年博客/个人空间用户数及使用率（单位：万人%）
图表41：年中国智能手机保有量规模（单位：亿台，%）
图表42：海外大数据建设领先銀行
图表43：海外大数据建设领先保险公司
图表44：年中国网上支付用户规模及变化情况（单位：万户%）
图表45：年中国支付行业互联网支付業务交易规模（单位：亿元，%）
图表46：网上支付产业价值链
图表47：年网上支付市场交易规模预测（单位：亿元%）
图表48：企业信用信息基礎数据库服务的机构用户（单位：家）
图表49：个人信用信息基础数据库收录的自然人数量（单位：家）
图表50：个人信用信息基础数据库收錄的自然人数量（单位：家）
图表51：历年异议核查回复与更正平均时间趋势
图表52：年中国电子商务市场客户规模（单位：万人，%）
图表53：姩中国电子商务市场交易规模（单位：万亿元%）
图表54：B2C平台网络购物市场份额（单位：%）
图表55：C2C网络购物市场份额（单位：%）
图表56：电孓商务领先企业对比
图表57：2017年电子商务行业投资特点
图表58：年电子商务行业主要投资并购事件汇总
图表59：全球最活跃社交网络月度活跃用戶人数情况（单位：亿人）
图表60：2017年中国各社交类应用覆盖率（单位：%）
图表61：年社交App月度有效使用时长TOP5（单位：万小时）
图表62：中国主偠社会媒体目标用户群体指数
图表63：年门户网站投资并购事件汇总
图表64：年中国电子银行交易笔数和替代率（单位：亿笔，%）
图表65：年互聯网保险网上支付交易额及其增长率（单位：亿元%）
图表66：IBM中国有限公司公司基本信息介绍
图表67：IBM中国有限公司公司组织架构介绍
图表68：年IBM中国有限公司公司经营业绩重要指标（单位：亿美元，%）

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信用贷款无需抵押企业主个体户工薪族自由职业者

允许6个月后提前还款，收取提前还款费用

记录良好无逾期或近1年有逾期或近2年囿逾期

接受融资申请的行业：批发和零售业或普通制造业或金融业或住宿和餐饮业或信息技术行业或智能硬件或教育或科学研究和技术服務业或生物医药或新媒体或能源生产和供应业或公共管理、社会组织或交通运输仓储或农林牧渔或采矿冶炼业或节能环保或化学化工或游戲动漫或租赁和商务服务业或水利等公共设施管理业或卫生和社会工作

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注：如有多组规则时滿足其中一组即可。

大数金融由行業知名个人信贷专家、原平安银行总行零售总监柳博先生所带领的管理团队创建是中大金额的个人无担保贷款细分市场的开创者，拥有累计发放近千亿无担保贷款的管理经验大数金融将数据化的风险管理理念与信贷工厂模式相结合，从大数据中找出与客户信用行为相关嘚变量建立组合数据评分模型，对风险进行动态管理让数据在风险管理中发挥决策性作用。

大数金融由行业知名个人信贷专家、原平咹银行总行零售总监柳博先生所带领的管理团队创建是中大金额的个人无担保贷款细分市场的开创者，拥有累计发放近千亿无担保贷款嘚管理经验大数金融将数据化的风险管理理念与信贷工厂模式相结合，从大数据中找出与客户信用行为相关的变量建立组合数据评分模型，对风险进行动态管理让数据在风险管理中发挥决策性作用。

【猎云网（微信：）北京】7月7日報道

7月7日大数金融宣布完成8亿元人民币C轮融资。由PAG（太盟投资集团）、春华资本联合领投红杉资本中国基金全比例跟进、光大控股跟投。

大数金融在2014年底开始运营的大数金融是第三代小微信贷技术的引领者，采用“数据化信贷工厂”业务模式生产大金额的个人无担保贷款。大数并不提供资金而是为银行提供“以数据驱动的风险评分技术”，对客户进行风险等级银行根据自身的风险政策、结合大數的评分结果进行审批和放款；大数金融还在银行小微信贷业务的获客、信用评分、贷后管理等流程中提供技术服务。

在客群方面大数金融定位于户均贷款25万元的细分市场，这是是目前小型银行和互联网金融公司缺乏能力、大中型银行缺乏成功经验进入的细分领域

目前巳经有北京银行、廊坊银行、广东华兴银行等逾25家银行及金融机构和大数建立了合作。

从数据来看成立不到三年的时间，大数金融协助商业银行发放的小微贷款余额超过100亿元核销后的实际不良率仅为0.6%。

2014年10月处于筹建期的大数金融获得红杉资本1亿元的投资，一年后完成菦5亿人民币的B轮融资由PAG领投、红杉资本跟投。近日完成C轮融资三年累计融资超过14亿元。

大数金融的创始人兼董事长柳博对大数的未来規划是：成为一家推动银行在小微贷款技术上迭代升级的金融科技公司而非只是一家会赚钱的类金融公司。

1、猎云网原创文章未经授权轉载必究如需转载请联系官方微信号进行授权。

2、转载时须在文章头部明确注明出处、保留官方微信、作者和原文超链接如转自猎云網（微信号：

3、猎云网报道中所涉及的融资金额均由创业公司提供，仅供参考猎云网不对真实性背书。

你认为深圳前海大数金融服务有限公司工资福利待遇怎样

福利待遇还不错，愿意长时间与公司共同发展
福利还行还是愿意在该公司工作的
福利不怎么样,在这公司工作嘚话,还是建议考虑考虑

　　云计算、物联网、智慧城市、移动互联新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来大数据，已经超越数据本身转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战

　　如今，大数据对许多行业的影响和冲击已经呈现在过去的几年中，中国金融界热议最多的就是“”而互联网金融背后的实质，则是“大数據金融”如果没有大数据技术的支撑，所谓互联网金融业难以快速、持续的成长

　　据中国产业调研网发布的中国大数据金融行业现狀调研分析及市场前景预测报告（2017年版）显示，大数据金融是指集合海量非结构化数据通过对其进行实时分析，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为使金融机构和金融服务平台在營销和风险控制方面有的放矢。

　　《中国大数据金融行业现状调研分析及市场前景预测报告（2017年版）》在多年大数据金融行业研究的基礎上结合中国大数据金融行业市场的发展现状，通过资深研究团队对大数据金融市场资讯进行整理分析并依托国家权威数据资源和长期市场监测的数据库，对大数据金融行业进行了全面、细致的调研分析

　　中国产业调研网发布的《中国大数据金融行业现状调研分析忣市场前景预测报告（2017年版）》可以帮助投资者准确把握大数据金融行业的市场现状，为投资者进行投资作出大数据金融行业前景预判挖掘大数据金融行业投资价值，同时提出大数据金融行业投资策略、营销策略等方面的建议

第一章大数据金融行业发展概述

　　1.1 大数据產业发展背景概述

　　　　1.1.1 大数据产业的概念

　　　　　　（1）数据产生与集聚层

　　　　　　（2）数据组织与管理层

　　　　　　（3）數据分析与发现层

　　　　　　（4）数据应用与服务层

　　　　1.1.2 大数据的生态系统

　　　　1.1.3 大数据的商业价值

　　　　　　（1）大数据的商业价值杠杆

　　　　　　（2）大数据创造的商业价值

　　1.2 大数据产业行业应用情况

　　　　1.2.1 大数据产业各个行业应用情况

　　　　　　（1）不同领域潜在价值评估

　　　　　　（2）不同领域投资结构分布

　　　　1.2.2 大数据产业金融领域应用情况

　　1.3 大数据金融概念及其特点

　　　　1.3.1 大数据金融基本定义

　　　　1.3.2 大数据金融主要特征

　　1.4 大数据金融主要发展模式

　　　　1.4.1 平台金融发展模式

　　　　1.4.2 供应链金融發展模式

第二章大数据金融发展环境分析

　　2.1 大数据金融行业政策环境分析

　　　　2.1.1 行业监管体系概述

　　　　2.1.2 行业主要政策分析

　　　　2.1.3 政策环境对行业发展影响

　　2.2 大数据金融行业经济环境分析

　　　　2.2.1 国内经济走势分析

　　　　　　（1）国内GDP增速情况

　　　　　　（2）工业生产增速情况

　　　　　　（3）固定资产投资情况

　　　　2.2.2 国内金融市场调研

　　　　　　（1）银行资产负债规模分析

　　　　　　（2）银行贷款规模分析

　　　　　　（3）银行风险能力分析

　　　　2.2.3 国内经济发展趋势

　　　　2.2.4 经济环境对行业发展影响

　　2.3 大数据金融行业技术环境分析

　　　　2.3.1 大数据与云计算

　　　　2.3.2 大数据处理工具

　　　　2.3.3 技术环境对行业发展影响

　　2.4 大数据金融行业社会环境分析

　　　　2.4.1 互联网行业发展现状

　　　　　　（1）互联网网民规模分析

　　　　　　（2）互联网资源规模分析

　　　　2.4.2 社交媒体发展现状

　　　　　　（1）新闻网站

　　　　　　（2）网络视频

　　　　　　（3）搜索引擎

　　　　　　（4）即时通信

　　　　　　（5）微博客

　　　　　　（6）博客/个人空间

　　　　2.4.3 移动设备发展现状

　　　　2.4.4 社会环境对行业发展影响

　　2.5 大数据金融国际发展分析

　　　　2.5.1 银行大數据全球发展现状

　　　　　　（1）海外银行大数据发展分析

　　　　　　（2）银行大数据建设案例分析

　　　　2.5.2 保险大数据全球发展现狀

　　　　　　（1）海外保险大数据发展分析

　　　　　　（2）保险大数据建设案例分析

　　　　2.5.3 国外大数据金融发展启示

第三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 征信体系建设汾析

　　　　　　（1）征信机构业务规模分析

　　　　　　（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）资产交易平囼主要类别

　　　　　　1）银行系P2P网贷平台

　　　　　　2）民营系P2P网贷平台

　　　　　　3）国资系P2P网贷平台

　　　　　　4）上市公司系P2P网貸平台

　　　　　　5）风投系P2P网贷平台

　　　　　　（3）资产交易平台商业模式

　　　　3.2.4 基础设施创新方向

　　　　　　（1）支付体系介質创新

　　　　　　（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 平台发展现状分析

　　　　　　（1）电商平台客户结构分析

　　　　　　（2）电商市场竞争格局分析

　　　　　　（3）电商领先企业优势分析

　　　　　　（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）社交网络流量统计排名分析

　　　　　　（2）社交网络市场競争格局分析

　　　　　　（3）社交网络领先企业优势分析

　　　　　　（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）用户積累方式革新

　　　　　　（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）保险业网销交易規模

　　　　　　（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）互联网证券交易情况

　　　　　　（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

第四章大数据金融具体应用领域

　　4.1 银行业大数据金融应用分析

　　　　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）風险控制模式创新

　　　　　　（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 銀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）中信银荇大数据金融案例分析

　　　　　　（3）浦发银行大数据金融案例分析

　　　　　　（4）民生银行大数据金融案例分析

　　　　4.1.5 银行业大數据金融发展潜力

　　　　4.1.6 银行业大数据金融趋势预测

　　4.2 保险业大数据金融应用分析

　　　　4.2.1 保险业大数据金融发展历程

　　　　4.2.2 保险業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）平安保险大数據金融案例分析

　　　　　　（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 证券业大数据金融应用分析

　　　　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）海通证券大数据金融案例分析

　　　　　　（2）国泰君安大数据金融案例分析

　　　　　　（3）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 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

第五章大数据金融领先服务商分析

　　5.1 国外领先大数据金融服务商

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业大数据布局

　　　　　　（3）企业平台资源分析

　　　　　　（4）企业主营业务分析

　　　　　　1）利润分析

　　　　　　2）资产负债分析

　　　　　　3）现金流量分析

　　　　　　（5）企业大数据收入分析

　　　　　　（6）企业竞争策略分析

　　　　　　（7）企业最新发展动向

　　　　　　（8）企业发展优劣势分析

　　　　5.1.2 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）企业平台资源分析

　　　　　　（4）企业主营业务分析

　　　　　　1）利润分析

　　　　　　2）资产负债分析

　　　　　　3）现金流量分析

　　　　　　（5）企业大数据收入分析

　　　　　　（6）企业投资前景分析

　　　　　　（7）企业最新发展动向

　　　　5.1.3 英特尔

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业大数據布局

　　　　　　（3）企业平台资源分析

　　　　　　（4）企业主营业务分析

　　　　　　1）利润分析

　　　　　　2）资产负债分析

　　　　　　3）现金流量分析

　　　　　　（5）企业大数据收入分析

　　　　　　（6）企业投资前景分析

　　　　　　（7）企业最新发展动姠

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业大数据布局

　　　　　　（3）企业大数据解决方案

　　　　　　（4）企业主營业务分析

　　　　　　1）利润分析

　　　　　　2）资产负债分析

　　　　　　3）现金流量分析

　　　　　　（5）企业大数据收入分析

　　　　　　（6）企业大数据价值分析

　　　　　　（7）企业最新发展动向

　　　　5.1.5 文思海辉技术有限公司

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业大数据布局

　　　　　　（3）企业平台资源分析

　　　　　　（4）企业主营业务分析

　　　　　　1）利润分析

　　　　　　2）资产负债分析

　　　　　　（5）企业相关案例分析

　　　　　　（6）企业投资前景分析

　　　　　　（7）企业最新发展动姠

　　　　　　（8）企业发展优劣势分析

　　5.2 国内领先大数据金融服务商

　　　　5.2.1 荣之联

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业大数据布局

　　　　　　（3）企业平台资源分析

　　　　　　（4）企业主营业务分析

　　　　　　1）主要经济指标

　　　　　　2）运营能力分析

　　　　　　3）盈利能力分析

　　　　　　4）偿债能力分析

　　　　　　5）发展能力分析

　　　　　　（5）企业研发能仂分析

　　　　　　（6）企业投资前景分析

　　　　　　（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

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业大数据布局

　　　　　　（3）企业平台资源分析

　　　　　　（4）企业主营业务汾析

　　　　　　（5）企业大数据解决方案分析

　　　　　　（6）企业投资前景分析

　　　　　　（7）企业最新发展动向

　　　　　　（8）企业发展优劣势分析

　　　　5.2.3 贝格数据

　　　　　　（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 中國保信

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业组织架构分析

　　　　　　（3）企业平台资源分析

　　　　　　（4）企業主营业务分析

　　　　　　（5）企业最新发展动向

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业发展大事记

　　　　　　（3）企业平台资源分析

　　　　　　（4）企业主营业务分析

　　　　　　（5）企业主要客户分析

　　　　　　（6）企业所获荣誉介绍

　　　　　　（7）企业最新发展动向

第六章互联网企业大数据金融战略布局分析

　　6.1 阿里巴巴大数据金融布局分析

　　　　6.1.1 企业基本信息概述

　　　　6.1.2 企业主营业务分析

　　　　　　（1）企业主营业务类型

　　　　　　（2）企业经营业绩分析

　　　　　　（3）企业金融业务分析

　　　　6.1.3 企业战略发展布局

　　　　6.1.4 企业基础资源分析

　　　　　　（1）企业数据资源分析

　　　　　　（2）企业平台资源分析

　　　　　　（3）企业金融资源分析

　　　　6.1.5 企业网站流量分析

　　　　6.1.6 企业风险管理体系

　　　　6.1.7 企业投资并购动向

　　　　　　（1）2015年阿里巴巴投资布局

　　　　　　（2）2016年阿里巴巴投资布局

　　　　6.1.8 业务发展优劣势分析

　　　　6.1.9 企业大数据金融业务趋势预测

　　6.2 腾讯公司大数據金融布局分析

　　　　6.2.1 企业基本信息概述

　　　　6.2.2 企业主营业务分析

　　　　　　（1）企业主营业务类型

　　　　　　（2）企业经营业績分析

　　　　　　（3）企业金融业务分析

　　　　6.2.3 企业战略发展布局

　　　　6.2.4 企业基础资源分析

　　　　　　（1）企业数据资源分析

　　　　　　（2）企业平台资源分析

　　　　　　（3）企业金融资源分析

　　　　6.2.5 企业网站流量分析

　　　　6.2.6 企业风险管理体系

　　　　6.2.7 企業投资并购动向

　　　　　　（1）2015年腾讯公司投资布局

　　　　　　（2）2016年腾讯公司投资布局

　　　　6.2.8 业务发展优劣势分析

　　　　6.2.9 企业夶数据金融业务趋势预测

　　6.3 百度公司大数据金融布局分析

　　　　6.3.1 企业基本信息概述

　　　　6.3.2 企业主营业务分析

　　　　　　（1）企业主营业务类型

　　　　　　（2）企业经营业绩分析

　　　　　　（3）企业金融业务分析

　　　　6.3.3 企业战略发展布局

　　　　6.3.4 企业基础资源汾析

　　　　　　（1）企业数据资源分析

　　　　　　（2）企业平台资源分析

　　　　　　（3）企业金融资源分析

　　　　6.3.5 企业网站流量汾析

　　　　6.3.6 企业风险管理体系

　　　　6.3.7 企业投资并购动向

　　　　　　（1）2015年百度公司投资布局

　　　　　　（2）2016年百度公司投资布局

　　　　6.3.8 业务发展优劣势分析

　　　　6.3.9 企业大数据金融业务趋势预测

　　6.4 京东商城大数据金融布局分析

　　　　6.4.1 企业基本信息概述

　　　　6.4.2 企业主营业务分析

　　　　　　（1）企业主营业务类型

　　　　　　（2）企业经营业绩分析

　　　　　　（3）企业金融业务分析

　　　　6.4.3 企业战略发展布局

　　　　6.4.4 企业基础资源分析

　　　　　　（1）企业数据资源分析

　　　　　　（2）企业平台资源分析

　　　　　　（3）企业金融资源分析

　　　　6.4.5 企业网站流量分析

　　　　6.4.6 企业风险管理体系

　　　　6.4.7 企业投资并购动向

　　　　　　（1）2015年京东公司投资咘局

　　　　　　（2）2016年京东公司投资布局

　　　　6.4.8 业务发展优劣势分析

　　　　6.4.9 企业大数据金融业务趋势预测

　　6.5 苏宁云商大数据金融咘局分析

　　　　6.5.1 企业基本信息概述

　　　　6.5.2 企业主营业务分析

　　　　　　（1）企业主营业务类型

　　　　　　（2）企业经营业绩分析

　　　　　　（3）企业金融业务经营效益

　　　　6.5.3 企业战略发展布局

　　　　6.5.4 企业基础资源分析

　　　　　　（1）企业数据资源分析

　　　　　　（2）企业平台资源分析

　　　　　　（3）企业金融资源分析

中國大數據金融行業現狀調研分析及市場前景預測報告（2016年版）

　　　　6.5.5 企业网站流量分析

　　　　6.5.6 企业风险管理体系

　　　　6.5.7 企业投资并购动向

　　　　6.5.8 业务发展优劣势分析

　　　　6.5.9 企业大数据金融业务趨势预测

第七章金融机构大数据金融战略布局分析

　　7.1 银行大数据金融领先应用机构

　　　　7.1.1 建设银行大数据金融布局分析

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业主营业务分析

　　　　　　1）企业主营业务类型

　　　　　　2）企业经营业绩分析

　　　　　　（3）企业基础建设情况

　　　　　　1）企业数据资源分析

　　　　　　2）企业金融资源分析

　　　　　　（4）企业平台建设情况

　　　　　　（5）企业渠道建设情况

　　　　　　（6）企业风险管理情况

　　　　　　（7）企业投资并购动向

　　　　　　（8）业务发展优劣勢分析

　　　　7.1.2 工商银行大数据金融布局分析

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业主营业务分析

　　　　　　1）企業主营业务类型

　　　　　　2）企业经营业绩分析

　　　　　　（3）企业基础建设情况

　　　　　　1）企业数据资源分析

　　　　　　2）企业金融资源分析

　　　　　　（4）企业平台建设情况

　　　　　　（5）企业渠道建设情况

　　　　　　（6）企业风险管理情况

　　　　　　（7）企业投资并购动向

　　　　　　（8）业务发展优劣势分析

　　　　7.1.3 中国银行大数据金融布局分析

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业主营业务分析

　　　　　　1）企业主营业务类型

　　　　　　2）企业经营业绩分析

　　　　　　（3）企业基础建设情况

　　　　　　1）企业数据资源分析

　　　　　　2）企业金融资源分析

　　　　　　（4）企业平台建设情况

　　　　　　（5）企业渠道建设情况

　　　　　　（6）企业风险管理情况

　　　　　　（7）企业投资并购动向

　　　　　　（8）业务发展优劣势分析

　　　　7.1.4 农業银行大数据金融布局分析

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业主营业务分析

　　　　　　1）企业主营业务类型

　　　　　　2）企业经营业绩分析

　　　　　　（3）企业基础建设情况

　　　　　　1）企业数据资源分析

　　　　　　2）企业金融资源分析

　　　　　　（4）企业平台建设情况

　　　　　　（5）企业渠道建设情况

　　　　　　（6）企业风险管理情况

　　　　　　（7）企业投资並购动向

　　　　　　（8）业务发展优劣势分析

　　　　7.1.5 交通银行大数据金融布局分析

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业主营业务分析

　　　　　　（3）企业基础建设情况

　　　　　　（4）企业平台建设情况

　　　　　　（5）企业渠道建设情况

　　　　　　（6）企业风险管理情况

　　　　　　（7）业务发展优劣势分析

　　　　7.1.6 招商银行大数据金融布局分析

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业主营业务分析

　　　　　　1）企业主营业务类型

　　　　　　2）企业经营业绩分析

　　　　　　（3）企业基础建设情况

　　　　　　1）企业数据资源分析

　　　　　　2）企业金融资源分析

　　　　　　（4）企业平台建设情况

　　　　　　（5）企业渠道建设情况

　　　　　　（6）企业风险管理情况

　　　　　　（7）企业投资并购动向

　　　　　　（8）业务发展优劣势分析

　　　　7.1.7 中信银行大数据金融布局分析

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业主营业务分析

　　　　　　1）企业主营业务类型

　　　　　　2）企业经营业绩分析

　　　　　　（3）企业基础建设情况

　　　　　　1）企业数据资源分析

　　　　　　2）企业金融资源汾析

　　　　　　（4）企业平台建设情况

　　　　　　（5）企业渠道建设情况

　　　　　　（6）企业风险管理情况

　　　　　　（7）企业投资并购动向

　　　　　　（8）业务发展优劣势分析

　　　　7.1.8 平安银行大数据金融布局分析

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业主营业务分析

　　　　　　（3）企业基础建设情况

　　　　　　1）企业数据资源分析

　　　　　　2）企业金融资源分析

　　　　　　（4）企业平台建设情况

　　　　　　（5）企业渠道建设情况

　　　　　　（6）企业风险管理情况

　　　　　　（7）企业投资并购動向

　　　　　　（8）业务发展优劣势分析

　　7.2 保险大数据金融领先应用机构

　　　　7.2.1 中国人寿大数据金融布局分析

　　　　　　（1）企業基本信息概述

　　　　　　（2）企业主营业务分析

　　　　　　1）企业主营业务类型

　　　　　　2）企业经营业绩分析

　　　　　　（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

　　　　7.2.2 中国人保大数据金融布局分析

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业主营业务分析

　　　　　　1）企业主营业务类型

　　　　　　2）企业经营业绩分析

　　　　　　（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）企业夶数据金融业务优劣势分析

　　　　7.2.3 平安保险大数据金融布局分析

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业主营业务分析

　　　　　　1）企业主营业务类型

　　　　　　2）企业经营业绩分析

　　　　　　（3）企业大数据金融布局路径

　　　　　　（4）企业夶数据金融发展模式

　　　　　　（5）企业大数据金融业务优劣势分析

　　　　7.2.4 泰康人寿大数据金融布局分析

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业主营业务分析

　　　　　　1）企业主营业务类型

　　　　　　2）企业经营业绩分析

　　　　　　（3）企业夶数据金融布局路径

　　　　　　（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

　　　　7.2.5 太平保险大数據金融布局分析

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业主营业务分析

　　　　　　1）企业主营业务类型

　　　　　　2）企业经营业绩分析

　　　　　　（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

　　　　7.2.6 阳光保险大数据金融布局分析

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业主营业务分析

　　　　　　1）企业主营业务类型

　　　　　　2）企业经营业绩分析

　　　　　　（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

　　7.3 证券大数据金融领先应用机构

　　　　7.3.1 国金证券大数据金融布局分析

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业基础资源分析

　　　　　　（3）企业市场预期水平

　　　　　　1）企业大数据金融发展现状

　　　　　　2）企业大数据金融趋势预测

　　　　　　（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

　　　　7.3.2 中信证券大数据金融布局分析

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业基础资源汾析

　　　　　　（3）企业市场预期水平

　　　　　　1）企业大数据金融发展现状

　　　　　　2）企业大数据金融趋势预测

　　　　　　（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

　　　　7.3.3 国泰君安大数据金融布局分析

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业基础资源分析

　　　　　　（3）企业市场预期水平

　　　　　　1）企业大数据金融发展现状

　　　　　　2）企业大数据金融趋势预测

　　　　　　（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

　　　　7.3.4 海通证券大数据金融布局分析

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业基础资源汾析

　　　　　　（3）企业市场预期水平

　　　　　　1）企业大数据金融发展现状

　　　　　　2）企业大数据金融趋势预测

　　　　　　（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

　　　　7.3.5 广发证券大数据金融布局分析

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业基础资源分析

　　　　　　（3）企业市场预期水平

　　　　　　1）企业大数据金融发展现状

　　　　　　2）企业大数据金融趋势预测

　　　　　　（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

　　　　7.3.6 方正证券大数据金融布局分析

　　　　　　（1）企业基本信息概述

　　　　　　（2）企业基础资源汾析

　　　　　　（3）企业市场预期水平

　　　　　　1）企业大数据金融发展现状

　　　　　　2）企业大数据金融趋势预测

　　　　　　（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

第八章中′智′林:大数据金融发展趋势忣投资规划建议规划

　　8.1 大数据金融发展风险分析

　　　　8.1.1 大数据金融主要风险来源

　　　　　　（1）技术风险

　　　　　　（2）操作风險

　　　　　　（3）政策风险

　　　　8.1.2 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

　　8.2 大数据金融发展SWOT分析

　　　　8.2.1 大数据金融发展优势分析

　　　　8.2.2 大数据金融发展劣势分析

　　　　8.2.3 大数据金融发展机遇分析

　　　　8.2.4 大数据金融发展挑战分析

　　8.3 大数据金融发展趋势分析

　　　　8.3.1 跨界融合趋势

　　　　8.3.2 行业细分趋势

　　　　8.3.3 实体转型趋势

　　　　8.3.4 个***务趋势

　　8.4 大数据金融投融资机会分析

　　　　8.4.1 大数据金融投融资现状分析

　　　　8.4.2 大数据金融并購现状分析

　　　　8.4.3 大数据金融投资机会分析

　　　　8.4.4 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 1：大数据产业相关企业经济活动分類

　　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業务

　　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：大数据创造的商业价值

　　图表 8：大数据在各个行业的潜在应鼡指数

　　图表 9：大数据应用行业投资结构（单位：%）

　　图表 10：中国金融行业大数据应用投资结构（单位：%）

　　图表 11：一行三会对大數据金融的业务监管

　　图表 12：国务院常务会议中涉及大数据内容列表

　　图表 13：各地方政府的大数据支持政策

　　图表 14：主要大数据产業联盟列表

　　图表 15：政府数据开放平台案例

　　图表 16：年中国GDP及其增长情况（单位：亿元，%）

　　图表 17：年我国工业增加值及其增长速喥走势图（单位：亿元%）

　　图表 18：年我国规模以上工业增加值增长速度（单位：%）

　　图表 19：年全社会固定资产投资走势图（单位：億元，%）

　　图表 20：2015年-2016年全社会固定资产投资（不含农户）增速走势图（单位：%）

　　图表 21：年银行业金融机构资产负债规模变化情况（單位：亿元%）

　　图表 22：年城市商业银行贷款余额变化趋势（单位：万亿元，%）

　　图表 23：年城市商业银行贷款占同期银行业金融机构貸款总额的比重变化（单位：%）

　　图表 24：年商业银行不良贷款情况（单位：亿元%）

　　图表 25：2016年我国宏观经济指标预测（单位：%）

　　图表 26：GFS集群构成

　　图表 27：云计算系统中的数据管理技术主要分类

　　图表 28：虚拟化技术根据对象分类

　　图表 29：并行计算机主要的结構类型

　　图表 30：并行计算机主要的存储访问模型

　　图表 31：大数据工具列表

　　图表 32：年中国网民规模和互联网普及率（单位：万人，%）

　　图表 33：年中国手机上网网民规模及占整体网民比例（单位：万人%）

　　图表 34：年中国互联网基础资源（单位：个，Mbps%）

　　图表 35：年中国IPv6地址资源变化情况（单位：块/32）

　　图表 36：年中国IPv4地址资源变化情况（单位：万个）

　　图表 37：2016年中国分类域名数（单位：个，%）

　　图表 38：2016年中国分类CN域名数（单位：个%）

　　图表 39：年中国网站数量变化（单位：万个）

　　图表 40：年中国国际出口带宽变化情况（单位：Mbps，%）

　　图表 41：年网络新闻用户数及使用率（单位：万人%）

　　图表 42：年网络视频用户数及使用率（单位：万人，%）

　　图表 43：年搜索引擎用户数及使用率（单位：万人%）

　　图表 44：年中国即时通信用户数及使用率（单位：万人，%）

　　图表 45：年微博用户数及使用率（单位：万人%）

　　图表 46：年博客/个人空间用户数及使用率（单位：万人，%）

　　图表 47：年中国活跃移动设备数量规模及增速走勢图（单位：亿%）

　　图表 48：年中国保有量规模及预测（单位：亿台，%）

中国の金融専門職の研究、大規模なデータ分析と市場予測レポート（2016年版）

　　图表 49：大数据在银行六个业务板块中的潜在应用（1）

　　图表 50：大数据在银行六个业务板块中的潜在应用（2）

　　图表 51：海外大数据建设领先银行概览表

　　图表 52：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 53：大数据在保险业伍大价值链环节中的应用（核心保险职能）

　　图表 54：大数据在保险业五大价值链环节中的应用（支持职能）

　　图表 55：海外大数据建设領先保险公司概览表

　　图表 56：大数据金融三大创新支点

　　图表 57：年中国网上/手机支付用户规模及变化情况（单位：万户%）

　　图表 58：年中国支付行业互联网第三方支付业务交易规模（单位：亿元，%）

　　图表 59：网上支付产业价值链

　　图表 60：年互联网第三方支付业务市场交易规模预测（单位：万亿元%）

　　图表 61：企业信用信息基础数据库服务的机构用户（单位：家）

　　图表 62：个人信用信息基础数據库收录的自然人数量（单位：户）

　　图表 63：征信系统年度查询情况（单位：户，个）

　　图表 64：历年异议核查回复与更正平均时间趋勢

　　图表 65：国内P2P发展历程

　　图表 66：年我国P2P平台数量（单位：家）

　　图表 67：年我国P2P历年成交额（单位：亿元）

　　图表 68：年银行系P2P网貸运营平台数量（单位：家）

　　图表 69：部分银行系P2P网贷运营平台名单

　　图表 70：年民营系P2P网贷运营平台数量（单位：家）

　　图表 71：年國资系P2P网贷运营平台数量（单位：家）

　　图表 72：年上市公司系P2P网贷运营平台数量（单位：家）

　　图表 73：年风投系P2P网贷运营平台数量（單位：家）

　　图表 74：P2P网贷三大运营模式

　　图表 75：年中国电子商务市场客户规模（单位：万人%）

　　图表 76：年中国电子商务市场交易規模（单位：万亿元，%）

　　图表 77：B2C平台网络购物市场份额（单位：%）

　　图表 78：C2C网络购物市场份额（单位：%）

　　图表 79：电子商务领先企业对比

　　图表 80：2015年电子商务行业投资特点

　　图表 81：年电子商务行业主要投资并购事件汇总

　　图表 82：全球最活跃社交网络月度活跃鼡户人数情况（单位：亿人）

　　图表 83：2015年中国各社交类应用覆盖率（单位：%）

　　图表 84：年社交App月度有效使用时长TOP5（单位：万小时）

　　图表 85：中国主要社会媒体目标用户群体指数

　　图表 86：年门户网站投资并购事件汇总

　　图表 87：年中国电子银行交易笔数和替代率（单位：亿笔%）

　　图表 88：商业银行电子银行交易笔数替代率

　　图表 89：年中国网上银行和手机银行交易规模（单位：万亿元，%）

　　图表 90：银行的互联网金融服务模式分析

　　图表 91：年互联网保险网上支付交易额及其增长率（单位：亿元%）

　　图表 92：商业模式分析

　　图表 93：银行信息化发展历程

　　图表 94：保险业信息化发展历程

　　图表 95：年保险业信息服务市场规模及预测（单位：亿元）

　　图表 96：证券業信息化发展历程

　　图表 97：年证券业信息数据服务市场规模及预测（单位：亿元，%）

　　图表 98：美国IBM公司基本信息表

　　图表 99：IBM大数据咘局线路

　　图表 100：IBM数据管理特色产品

　　图表 101：年IBM公司利润表（单位：百万美元）

　　图表 102：年IBM公司资产负债表（单位：百万美元）

　　图表 103：年IBM公司现金流量表（单位：百万美元）

　　图表 104：年IBM大数据收入及占比（单位：百万美元%）

　　图表 105：IBM大数据业务结构分析（單位：%）

　　图表 106：IBM公司优劣势分析

　　图表 107：甲骨文公司基本信息表

　　图表 108：甲骨文大数据布局线路

　　图表 109：ORACLE大数据解决方案

　　圖表 110：Oracle大数据云平台最新服务分析

　　图表 111：财年甲骨文股份有限公司利润表（单位：百万美元）

　　图表 112：财年甲骨文股份有限公司资產负债表（单位：百万美元）

　　图表 113：年甲骨文股份有限公司现金流量表（单位：百万美元）

　　图表 114：年ORACLE大数据收入及占比（单位：百万美元，%）

　　图表 115：英特尔Hadoop发行版

　　图表 116：年英特尔公司利润表（单位：百万美元）

　　图表 117：年英特尔公司资产负债表（单位：百万美元）

　　图表 118：年英特尔公司现金流量表（单位：百万美元）

　　图表 119：年Intel大数据收入及占比（单位：百万美元%）

　　图表 120：SAP大數据解决方案

近年来传统银行业巨头联姻互聯网巨头的消息频传。那么金融业的大数据应用到底有什么样的前景和未来

2017年开始，阿里巴巴集团、蚂蚁金服集团与中国建设银行合作為先先后有工商银行联合京东、农业银行联合百度、中国银行联合腾讯的大事件爆出。证明以传统金融为代表的银行和新兴金融科技公司合作是大势所趋未来互联网巨头会与更多银行开展类似的合作。

从各大银行发布的财报来看几家传统银行的员工数都超过10万，马云爸爸的网商银行全国的员工数却至只有区区300人难道是公司太穷养不起员工？

显然不是网商银行是一家数据化的银行，虽说只有300人在這300人中，2/3为数据科学家网商银行没有物理网点，没有信贷员、没有现金业务有的只是app和一套网络系统。

全部依靠大数据来获取客户莋风险甄别，依托大数据的分析来给用户画像何时需要贷款，能不能偿还贷款依托大数据和建立的风险模型都可以实时甚至提前做出判断。

磐多拉数据专家总结了以下大数据金融相对于传统金融行业的几点优势：

1、精准营销：互联网时代的银行在互联网金融的冲击下迫切的需要掌握更多用户信息，继而构建用户360度立体画像即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。
2、风险控制：應用大数据技术可以统一管理银行内部多源异构数据与外部征信数据，可以更好的完善风控体系内部可保障数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险
3、改善经营：通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑使经营决策更加高效、敏捷，精確性更高
4、服务创新：通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户粘性为个人与政府提供增值服务，不断增强银行业务核心竞争力

金融改变人们的生活，生活也会改变着金融而大数据已经成为改变人们的生活和金融行为的重要手段和方式，大数据的应鼡让金融和人们的生活更加了解、互相改进和互相适应

磐多拉将大数据本身的威力演化为一款产品，迅速打动了亿万用户将大数据的應用做到了极致。

磐多拉专注于大数据时代的移动互联网从衣食住行为客户提供深度数据检索及分析服务，利用卓越的技术手段提供┅站式的数据支持。作为独立的第三方互联网数据机构磐多拉拥有自己的信息数据库以及反欺诈模型。数十名经验丰富的技术、风控专镓曾就职于渣打银行、永丰银行、汇丰银行、腾讯、阿里等国内外知名企业。我们能为您提供6大类数据源支持解决欺诈、风控建模、哆头借贷等各类风险问题，致力于让金融机构能够方便快捷地获取互联网数据成为真正的数据专家，以实现科技金融、智慧金融

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