Report of Market Prospective and Investment Strategy Planning On China Financial Anti-Fraud Industry(2024-2029)
2024-2029年中国金融反欺诈行业市场前瞻与投资战略规划分析报告
Report of Market Prospective and Investment Strategy Planning On China Financial Anti-Fraud Industry(2024-2029)
企业中长期战略规划必备
紧跟行业趋势,免遭市场淘汰
决策 • 投资 一定要有前瞻的眼光
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1.1 金融业的界定与分类
1.1.1 金融的界定
1.1.2 金融行业分类
1.1.3 《国民经济行业分类与代码》中金融行业归属
1.2 欺诈与金融欺诈的界定
1.2.1 欺诈的定义
1.2.2 金融欺诈的定义
1.3 金融反欺诈的界定
1.4 金融反欺诈专业术语说明
1.5 本报告研究范围界定说明
1.6 本报告数据来源及统计标准说明
2.1 中国金融反欺诈行业政策(Policy)环境分析
2.1.1 中国金融反欺诈行业监管体系及机构介绍
(1)中国金融反欺诈行业主管部门
(2)中国金融反欺诈行业自律组织
2.1.2 中国金融反欺诈行业标准体系建设现状
(1)中国金融反欺诈现行标准汇总
(2)中国金融反欺诈即将实施标准
2.1.3 中国金融反欺诈行业发展相关政策规划汇总及解读
2.1.4 国家“十四五”规划对金融反欺诈行业发展的影响分析
2.1.5 政策环境对中国金融反欺诈行业发展的影响总结
2.2 中国金融反欺诈行业经济(Economy)环境分析
2.2.1 中国宏观经济发展现状
(1)中国GDP规模
(2)工业增加值情况
(3)固定资产投资情况
2.2.2 中国宏观经济发展展望
2.2.3 中国金融反欺诈行业发展与宏观经济相关性分析
2.3 中国金融反欺诈行业社会(Society)环境分析
2.3.1 中国金融反欺诈行业社会环境分析
(1)中国人口规模及结构
(2)中国城镇化水平
(3)中国网络环境分析
2.3.2 社会环境对金融反欺诈行业的影响总结
2.4 中国金融反欺诈行业技术(Technology)环境分析
2.4.1 中国金融反欺诈行业技术支持及流程
2.4.2 中国金融反欺诈行业关键技术分析
(1)大数据技术
(2)人工智能技术
(3)区块链技术
(4)生物识别技术
2.4.3 中国金融反欺诈行业专利申请及公开情况
(1)金融反欺诈行业专利申请分析
(2)金融反欺诈技术领先企业分析
(3)金融反欺诈行业热门技术分析
2.4.4 技术环境对中国金融反欺诈行业发展的影响总结
3.1 全球金融欺诈发展态势
3.1.1 欺诈事件高频化,且成本低廉
3.1.2 欺诈技术专业化,且更迭快速
3.2 全球金融反欺诈行业宏观环境背景
3.2.1 全球金融反欺诈行业经济环境概况
(1)美国
(2)欧洲
(3)日本
(4)国际宏观经济展望
3.2.2 全球金融反欺诈行业政法环境概况
3.2.3 全球金融反欺诈行业技术环境概况
3.2.4 新冠疫情对全球金融反欺诈行业的影响分析
3.3 全球金融反欺诈行业发展现状及市场规模体量分析
3.3.1 全球金融反欺诈行业发展现状
3.3.2 全球金融反欺诈细分行业发展现状
(1)网络安全
(2)工业信息安全
3.4 全球金融反欺诈行业区域发展格局及重点区域市场研究
3.4.1 全球金融反欺诈行业区域发展格局
3.4.2 全球金融反欺诈行业重点区域市场发展状况
(1)美国金融反欺诈行业发展状况分析
(2)欧洲金融反欺诈行业发展状况分析
3.5 全球金融反欺诈行业市场竞争格局及重点企业案例研究
3.5.1 全球金融反欺诈行业市场竞争格局
3.5.2 全球金融反欺诈行业重点企业案例
(1)美国SAS公司
(2)美国Socure公司
(3)Precognitive
3.6 全球金融反欺诈行业发展趋势预判及市场前景预测
3.6.1 全球金融反欺诈行业发展趋势预判
3.6.2 全球金融反欺诈行业市场前景预测
3.7 全球金融反欺诈行业发展经验借鉴
3.7.1 数据方面:适应“小数据”环境,与征信数据互补共享
(1)数据是发欺诈体系的基础
(2)反欺诈与征信数据共享互补
3.7.2 技术方面:探索“联邦学习”,强化反欺诈系统的核心
3.7.3 场景方面:针对性设计反欺诈体系
4.1 中国金融黑产欺诈产业链梳理
4.2 中国金融欺诈总体发展形势及损失规模
4.3 中国金融欺诈流量场景及行业分布状况
4.4 中国金融欺诈人群及手法特性分析
4.4.1 中国金融欺诈人群特征分析
4.4.2 中国金融欺诈手法特性分析
4.5 中国金融反欺诈行业发展历程
4.6 中国金融反欺诈行业市场主体类型及入场方式
4.7 中国金融反欺诈体系的构建现状
4.7.1 中国金融反欺诈体系概况
(1)欺诈特征检测
(2)欺诈风险处置
(3)欺诈特征检测
(4)欺诈调查分析
4.7.2 中国金融反欺诈体系发展现状
4.8 中国金融反欺诈产业结构属性(产业链)分析
4.8.1 中国金融反欺诈产业链结构梳理
4.8.2 中国金融反欺诈产业链生态图谱
5.1 中国金融反欺诈行业上游设备及软件市场概述
5.2 中国信息安全设备供应市场分析
5.2.1 中国信息安全设备市场发展概述
5.2.2 中国信息安全设备市场供应水平
5.2.3 中国信息安全设备市场供应商格局
5.3 中国信息安全软件市场发展分析
5.3.1 中国信息安全软件市场发展概述
5.3.2 中国信息安全软件市场供应水平
5.3.3 中国信息安全软件市场供应商格局
5.3.4 中国信息安全软件市场价格水平
5.4 中国网络身份认证市场发展分析
5.4.1 中国网络身份认证市场发展概述
5.4.2 中国网络身份认证市场供应水平
5.4.3 中国网络身份认证市场供应商格局
5.5 中国网络安全服务市场分析
5.5.1 中国网络安全服务市场概述
5.5.2 中国网络安全服务市场现状
5.5.3 中国网络安全服务市场格局
6.1 中国金融反欺诈行业数据源概述
6.2 中国金融反欺诈行业数据采集市场分析
6.3 中国金融反欺诈行业数据整理市场分析
6.4 中国金融反欺诈行业数据挖掘及欺诈特征监测
6.4.1 中国金融反欺诈行业数据挖掘
6.4.2 中国金融反欺诈行业欺诈特征监测
6.5 中国金融反欺诈行业数据库建设现状
6.6 中国金融反欺诈风险模型建立及风险评估
6.7 中国金融反欺诈风险控制与管控策略分析
6.7.1 中国金融反欺诈风险控制
6.7.2 中国金融反欺诈管控策略
7.1 中国金融行业发展现状及安全形势分析
7.1.1 中国金融行业发展现状分析
7.1.2 中国金融行业安全形势分析
7.2 中国金融反欺诈系统集成及行业解决方案分析
7.2.1 银行反欺诈解决方案
(1)银行业市场概况
(2)银行业欺诈场景
(3)反欺诈解决方案
7.2.2 网络支付反欺诈解决方案
(1)网络支付概况
(2)网络支付欺诈场景
(3)反欺诈解决方案
7.2.3 电子商务反欺诈解决方案
(1)电子商务市场现状
(2)电子商务欺诈场景
(3)反欺诈解决方案
7.2.4 网络营销欺诈“羊毛党”反欺诈解决方案
(1)网络营销欺诈“羊毛党”概况
(2)网络营销欺诈“羊毛党”欺诈场景
(3)反欺诈解决方案
7.2.5 供应链金融反欺诈解决方案
(1)供应链金融概况
(2)供应链金融欺诈场景
(3)反欺诈解决方案
7.2.6 消费金融反欺诈解决方案
(1)消费金融概况
(2)消费金融欺诈场景
(3)反欺诈解决方案
7.2.7 保险反欺诈解决方案
(1)保险业概况
(2)保险业欺诈场景
(3)反欺诈解决方案
7.3 中国金融反欺诈项目案例分析
7.3.1 基于隐私保护计算纵向联邦的银行交易反欺诈案例
(1)业务背景
(2)实践案例
(3)实践价值
7.3.2 中小银行间横向反欺诈建模和黑名单共享案例
(1)业务背景
(2)实践案例
(3)实践价值
8.1 中国金融反欺诈企业布局梳理
8.2 中国金融反欺诈企业布局案例分析
8.2.1 北京奇虎科技有限公司
(1)企业发展历程及基本信息
(2)企业生产经营基本情况
(3)企业金融反欺诈业务布局详情
(4)企业金融反欺诈业务布局规划及最新动向追踪
(5)企业金融反欺诈布局优劣势分析
8.2.2 腾讯云计算(北京)有限责任公司
(1)企业发展历程及基本信息
(2)企业生产经营基本情况
(3)企业金融反欺诈业务布局详情
(4)企业金融反欺诈新技术及新产品研发创新现状
(5)企业金融反欺诈业务布局规划及最新动向追踪
(6)企业金融反欺诈布局优劣势分析
8.2.3 阿里云计算有限公司
(1)企业发展历程及基本信息
(2)企业生产经营基本情况
(3)企业金融反欺诈业务布局详情
(4)企业金融反欺诈新技术及新产品研发创新现状
(5)企业金融反欺诈布局优劣势分析
8.2.4 北京芯盾时代科技有限公司
(1)企业发展历程及基本信息
(2)企业生产经营基本情况
(3)企业金融反欺诈业务布局详情
(4)企业金融反欺诈新技术及新产品研发投入与创新现状
(5)企业金融反欺诈业务布局规划及最新动向追踪
(6)企业金融反欺诈业务布局优劣势分析
8.2.5 深圳市和讯华谷信息技术有限公司
(1)企业发展历程及基本信息
(2)企业生产经营基本情况
(3)企业金融反欺诈业务布局详情
(4)企业金融反欺诈解决方案介绍
(5)企业金融反欺诈布局优劣势分析
8.2.6 天云融创数据科技(北京)有限公司
(1)企业发展历程及基本信息
(2)企业生产经营基本情况
(3)企业金融反欺诈业务布局详情
(4)企业金融反欺诈解决方案介绍
(5)企业金融反欺诈布局优劣势分析
8.2.7 深圳市中新赛克科技股份有限公司
(1)企业发展历程及基本信息
(2)企业生产经营基本情况
(3)企业金融反欺诈业务布局详情
(4)企业金融反欺诈技术创新现状
(5)企业金融反欺诈布局优劣势分析
8.2.8 索信达控股有限公司
(1)企业发展历程及基本信息
(2)企业生产经营基本情况
(3)企业金融反欺诈业务布局详情
(4)企业金融反欺诈技术创新现状
(5)企业金融反欺诈布局优劣势分析
8.2.9 杭州东信北邮信息技术有限公司
(1)企业发展历程及基本信息
(2)企业生产经营基本情况
(3)企业金融反欺诈业务布局详情
(4)企业金融反欺诈技术创新现状
(5)企业金融反欺诈业务布局规划及最新动向追踪
(6)企业金融反欺诈布局优劣势分析
8.2.10 北京捷软世纪信息技术有限公司
(1)企业发展历程及基本信息
(2)企业生产经营基本情况
(3)企业金融反欺诈业务布局详情
(4)企业金融反欺诈技术创新现状
(5)企业金融反欺诈业务布局规划及最新动向追踪
(6)企业金融反欺诈布局优劣势分析
9.1 中国金融反欺诈行业驱动与制约因素分析
9.2 中国金融反欺诈行业发展前景分析
9.3 中国金融反欺诈行业发展趋势预判
9.3.1 灰黑产业发展趋势
9.3.2 金融反欺诈发展趋势
9.4 中国金融反欺诈行业进入壁垒
9.5 中国金融反欺诈行业投资风险预警
9.6 中国金融反欺诈行业投资价值评估
9.7 中国金融反欺诈行业投资机会分析
9.8 中国金融反欺诈行业投资策略与建议
9.9 中国金融反欺诈行业可持续发展建议
图表目录
图表1:中国金融行业划分
图表2:《国民经济行业分类与代码》中金融行业归属
图表3:欺诈的定义
图表4:金融欺诈的分类
图表5:《国民经济行业分类(GB/T 4754-2023年)》中金融反欺诈行业所归属类别
图表6:金融反欺诈专业术语说明
图表7:本报告研究范围界定
图表8:本报告的主要数据来源及统计标准说明
图表9:中国金融监管体系
图表10:中国金融反欺诈行业主管部门
图表11:中国金融反欺诈行业自律组织
图表12:截至2023年中国金融反欺诈行业国家标准汇总-云计算
图表13:截至2023年中国金融反欺诈行业国家标准汇总-大数据
图表14:截至2023年中国金融反欺诈行业国家标准汇总-人工智能
图表15:中国金融反欺诈即将实施标准-云计算
图表16:中国金融反欺诈即将实施标准-人工智能
图表17:截至2023年中国金融反欺诈行业发展政策汇总
图表18:国家“十四五”规划中金融反欺诈行业相关内容
图表19:2010-2023年中国GDP增长走势图(单位:万亿元,%)
图表20:2013-2023年中国工业增加值及增长率走势图(单位:万亿元,%)
图表21:2014-2023年全国固定资产投资额(不含农户)及其增长速度(单位:万亿元,%)
图表22:2023年各机构对中国GDP的预测(单位:%)
图表23:2023年中国综合展望
图表24:2013-2023年中国大陆人口数量增长趋势(单位:亿人,%)
图表25:2016-2023年中国大陆人口年龄结构变化情况(单位:%)
图表26:2013-2023年中国城镇化水平变化趋势图(单位:%)
图表27:2014-2023年中国网民规模(单位:万人,%)
图表28:2019-2023年我国手机网民规模及其占网民比例(单位:万人,%)
图表29:金融反欺诈行业主要技术手段
图表30:大数据在金融领域的应用
图表31:人工智能+金融行业落地八大智能场景
图表32:区块链技术在反欺诈领域应用
图表33:2015-2023年中国金融反欺诈领域相关技术专利申请及授权数量(单位:项)
图表34:截至2023年中国金融反欺诈相关技术专利申请人TOP10(单位:项)
图表35:截止到2021年中国金融反欺诈热门技术TOP10分布(单位:件,%)
图表36:2015-2023年美国GDP走势(单位:万亿美元,%)
图表37:2015-2023年欧盟27国GDP走势(单位:万亿欧元,%)
图表38:2015-2023年日本GDP走势(单位:万亿日元,%)
图表39:2021-2023年世界银行和IMF对全球主要经济体经济增速预测(单位:%)
图表40:全球金融反欺诈行业技术环境概况(单位:项)
图表41:人工智能反欺诈模式
图表42:国内外权威机构对2020年全球网络安全行业规模的统计(单位:亿美元,%)
图表43:2019-2023年全球网络安全行业市场规模(单位:亿美元)
图表44:2019-2023年全球工业信息安全市场规模变化趋势图(单位:亿美元)
图表45:全球工业信息安全应用行业市场规模(单位:百万美元)
图表46:全球金融反欺诈行业龙头企业区域分布(除中国外)
图表47:全球金融反欺诈行业市场竞争格局(单位:项,%)
图表48:美国SAS公司反欺诈安全智能业务模块分类
图表49:Socure Inc基本信息表
图表50:Socure Inc融资历程
图表51:2024-2029年全球金融反欺诈行业市场前景预测(单位:亿美元)
图表52:中国黑产欺诈产业链
图表53:2019-2023年欺诈造成单账户年均损失和总损失数据测算(单位:亿元)
图表54:2019-2023年欺诈造成总损失数据测算(单位:亿元)
图表55:不同领域金融欺诈行为举例
图表56:常见金融欺诈人群特性分析
图表57:常见金融欺诈作案手法特性分析
图表58:中国金融反欺诈行业发展历程
图表59:中国金融反欺诈行业市场主体类型及入场方式
图表60:中国金融反欺诈体系建设原则
图表61:金融反欺诈体系示意图
图表62:欺诈特征检测类型
图表63:欺诈风险处置手段
图表64:欺诈特征检测指标类型
图表65:欺诈调查分析类型
图表66:数字金融反欺诈生态体系
图表67:中国金融反欺诈产业链结构
图表68:中国金融反欺诈产业链生态图谱
图表69:中国金融反欺诈行业上游市场概述
图表70:2019-2023年中国网络安全设备市场规模情况(单位:亿美元,%)
图表71:2023年中国网络安全设备市场份额(单位:%)
图表72:2023年国内防火墙/VPN市场格局(单位:%)
图表73:中国网络安全行业状态描述总结表
图表74:2019-2023年中国网络安全软件市场规模情况(单位:亿美元)
图表75:2023年中国安全管理平台市场格局(单位:%)
图表76:金融反欺诈上游网络安全平台价格(单位:元)
图表77:中国网络身份认证信息安全发展特点总结
图表78:2012-2023年中国网络身份认证信息安全市场规模(单位:亿元,%)
图表79:USB Key产品主要竞争企业情况
图表80:2019-2023年我国安全服务市场规模情况(单位:亿美元,%)
图表81:中国网络安全服务市场格局
图表82:中国金融法欺诈行业数据源
图表83:通过SDK采集欺诈事件
图表84:多源异构数据集成模块构成分析
图表85:多源异构数据集成模块构成图
图表86:金融反欺诈体特征检测风险因子
图表87:中国金融反欺诈数据库技术(按数据类型)
图表88:中国金融反欺诈数据库代表性技术分析
图表89:中国金融反欺诈风险模型
图表90:智慧风控本质梳理
图表91:智慧风控的具体应用
图表92:智慧风控解决方案
图表93:全流程闭环策略体系
图表94:2013-2023年中国金融业增加值走势图(单位:万亿元,%)
图表95:2013-2023年金融机构人民币贷款余额(单位:万亿元,%)
图表96:中国金融行业反欺诈业务痛点
图表97:2019-2023年我国银行业景气指数盈利指数变化(单位:%)
图表98:联邦学习框架计算流程
图表99:银行与外部数据源对接示意图
图表100:2014-2023年中国网络支付用户规模情况(单位:亿户)
图表101:2016-2023年中国非银行支付机构网络支付业务规模情况(单位:万亿元,%)
图表102:盗用账号支付-欺诈过程
图表103:盗用账号支付-反欺诈过程
图表104:网络支付反欺诈技术可移植性分析
图表105:2018-2023年网络购物用户规模及使用率(单位:万人,%)
图表106:2011-2023年网络零售额及其增长率数据图(单位:亿元,%)
图表107:电子商务欺诈场景类型
图表108:移动设备唯一性甄别实时反欺诈方案功能
图表109:网络营销欺诈“羊毛党”的主要类型
图表110:网络营销优惠欺诈过程
图表111:网络营销优惠反欺诈过程
图表112:供应链金融欺诈过程
图表113:供应链金融反欺诈过程
图表114:2019-2023年中国消费金融市场规模及渗透率(单位:万亿元,%)
图表115:消费金融产业链地图
图表116:消费金融套现欺诈过程
图表117:消费金融套现反欺诈过程
图表118:2013-2023年中国保险行业原保险保费收入增长情况(单位:万亿元,%)
图表119:2014-2023年各险种保费收入情况(单位:亿元)
图表120:2013-2023年保险赔付支出及增长率变化情况(单位:亿元,%)
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