2018-2023年中国大数据金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告

2018-2023年中国大数据金融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 Big Data Finance Industry(2018-2023)

企业中长期战略规划必备
不深度调研行业形势就决策,回报将无从谈起

2018-2023年中国大数据金融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 Big Data Finance Industry(2018-2023)

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2018-2023年中国大数据金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告

第1章:大数据金融行业发展概述

1.1 大数据产业发展背景概述

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)数据分析与发现层

(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 大数据金融主要发展模式

1.3.1 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

1.3.2 供应链金融发展模式

第2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 国内金融市场分析

(1)银行资产规模分析

(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

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 大数据金融国际环境分析

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)海外保险大数据发展分析

(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

第3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)互联网支付行业市场规模预测

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)大数据征信发展趋势分析

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)资产交易平台发展趋势

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

3.2.2 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

3.2.4 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

(1)渠道定位转型

(2)实体渠道转型

第4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)风险控制模式创新

(2)产品营销模式创新

(3)银行运营模式创新

(4)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 保险业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)客户服务模式创新

(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5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

5.1.1 IBM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)企业平台资源分析

(4)企业主营业务分析

1)企业主营业务分布

2)企业经营业绩分析

(5)企业领先技术分析

(6)企业发展战略分析

(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)企业主营业务分布

2)企业经营业绩分析

(5)企业领先技术分析

(6)企业发展战略分析

(7)企业最新发展动向

(8)企业发展优劣势分析

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)企业平台资源分析

(4)企业主营业务分析

1)企业主营业务分布

2)企业经营业绩分析

(5)企业领先技术分析

(6)企业发展战略分析

(7)企业最新发展动向

(8)企业发展优劣势分析

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)企业平台资源分析

(4)企业主营业务分析

1)企业主营业务分布

2)企业经营业绩分析

(5)企业领先技术分析

(6)企业发展战略分析

(7)企业最新发展动向

(8)企业发展优劣势分析

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)企业主营业务分析

1)企业主营业务分布

2)企业经营业绩分析

(5)企业领先技术分析

(6)企业发展战略分析

(7)企业最新发展动向

(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 九次方

(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)企业主营业务分布

2)企业经营业绩分析

(5)企业领先技术分析

(6)企业发展战略分析

(7)企业最新发展动向

(8)企业发展优劣势分析

5.2.2 荣之联

(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)企业主营业务分布

2)企业经营业绩分析

(5)企业领先技术分析

(6)企业发展战略分析

(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)企业主营业务分布

2)企业经营业绩分析

(5)企业领先技术分析

(6)企业发展战略分析

(7)企业最新发展动向

(8)企业发展优劣势分析

5.2.4 中国保信

(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)企业主营业务分析

1)企业主营业务分布

2)企业经营业绩分析

(5)企业领先技术分析

(6)企业发展战略分析

(7)企业最新发展动向

(8)企业发展优劣势分析

5.2.5 Talking Data

(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)企业主营业务分布

2)企业经营业绩分析

(5)企业领先技术分析

(6)企业发展战略分析

(7)企业最新发展动向

(8)企业发展优劣势分析

第6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

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

6.1.8 业务发展优劣势分析

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

(1)企业主营业务类型

(2)企业经营业绩分析

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 企业投资并购动向

6.2.8 业务发展优劣势分析

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

(1)企业主营业务类型

(2)企业经营业绩分析

6.3.3 企业战略发展布局

6.3.4 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

6.3.5 企业网站流量分析

6.3.6 企业风险管理体系

6.3.7 企业投资并购动向

6.3.8 业务发展优劣势分析

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

(1)企业主营业务类型

(2)企业经营业绩分析

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

6.4.8 业务发展优劣势分析

6.5 苏宁云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

(1)企业主营业务类型

(2)企业经营业绩分析

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

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

第7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)业务发展优劣势分析

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

7.1.3 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

7.1.5 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

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

7.1.6 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

7.2 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

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

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

7.2.4 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

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

(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

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

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

7.3.5 湘财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

(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

第8章:大数据金融发展趋势及投资战略规划

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)操作风险

(3)政策风险

(4)其他风险

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

8.3.1 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 个性服务趋势

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 大数据金融并购现状分析

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

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业务

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用指数

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: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13:2012-2017年我国GDP增长率变化情况(单位:%)

图表14:2012-2017年我国工业增加值走势情况(单位:%)

图表15:2012-2017年我国固定资产投资增速变化情况(单位:%)

图表16:2012-2017年银行业资产规模变化情况(单位:万亿元,%)

图表17:2012-2017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18:2012-2017年我国银行业涉农贷款余额变化情况(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25:2012-2017年中国网民规模与普及率(单位:亿人,%)

图表26:2013-2017年中国互联网基础资源对比(单位:个,块/32,Mbps,%)

图表27:2012-2017年中国Ipv6地址数(单位:块/32)

图表28:2012-2017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31:2012-2017年中国网站数量(单位:万个)

图表32:2012-2017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34:2012-2017年网络新闻用户数及使用率(单位:万人,%)

图表35:2012-2017年网络视频用户数及使用率(单位:万人,%)

图表36:2012-2017年搜索引擎用户数及使用率(单位:万人,%)

图表37:2012-2017年中国即时通信用户数及使用率(单位:万人,%)

图表38:2012-2017年社交网站用户数及使用率(单位:万人,%)

图表39:2012-2017年微博用户数及使用率(单位:万人,%)

图表40:2012-2017年博客/个人空间用户数及使用率(单位:万人,%)

图表41:2012-2017年中国智能手机保有量规模及预测(单位:亿台,%)

图表42:海外大数据建设领先银行

图表43:海外大数据建设领先保险公司

图表44:2012-2017年中国网上支付用户规模及变化情况(单位:万户,%)

图表45:2012-2017年中国支付行业互联网支付业务交易规模(单位:亿元,%)

图表46:网上支付产业价值链

图表47:2018-2023年网上支付市场交易规模预测(单位:亿元,%)

图表48:企业信用信息基础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录的自然人数量(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52:2013-2017年中国电子商务市场客户规模(单位:万人,%)

图表53:2012-2017年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:电子商务领先企业对比

图表57:2017年电子商务行业投资特点

图表58:2012-2017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户人数情况(单位:亿人)

图表60:2017年中国各社交类应用覆盖率(单位:%)

图表61:2013-2017年社交App月度有效使用时长TOP5(单位:万小时)

图表62:中国主要社会媒体目标用户群体指数

图表63:2013-2017年门户网站投资并购事件汇总

图表64:2012-2017年中国电子银行交易笔数和替代率(单位:亿笔,%)

图表65:2012-2017年互联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68:2012-2017年IBM中国有限公司公司经营业绩重要指标(单位:亿美元,%)

图表69:IBM中国有限公司公司大数据金融业务发展优劣势分析

图表70:甲骨文股份有限公司公司基本信息介绍

图表71:甲骨文股份有限公司公司组织架构介绍

图表72:2012-2017年甲骨文股份有限公司公司经营业绩重要指标(单位:亿美元,%)

图表73:甲骨文股份有限公司公司大数据金融业务发展优劣势分析

图表74:英特尔(中国)有限公司公司基本信息介绍

图表75:英特尔(中国)有限公司公司组织架构介绍

图表76:2012-2017年英特尔(中国)有限公司公司经营业绩重要指标(单位:亿美元,%)

图表77:英特尔(中国)有限公司公司大数据金融业务发展优劣势分析

图表78:费埃哲信息技术(北京)有限责任公司公司基本信息介绍

图表79:费埃哲信息技术(北京)有限责任公司公司组织架构介绍

图表80:2012-2017年费埃哲信息技术(北京)有限责任公司公司经营业绩重要指标(单位:亿美元,%)

图表81:费埃哲信息技术(北京)有限责任公司公司大数据金融业务发展优劣势分析

图表82:文思海辉技术有限公司公司基本信息介绍

图表83:文思海辉技术有限公司公司组织架构介绍

图表84:2012-2017年文思海辉技术有限公司公司经营业绩重要指标(单位:亿美元,%)

图表85:文思海辉技术有限公司公司大数据金融业务发展优劣势分析

图表86:九次方公司基本信息介绍

图表87:九次方公司组织架构介绍

图表88:2012-2017年九次方公司经营业绩重要指标(单位:亿元,%)

图表89:九次方公司大数据金融业务发展优劣势分析

图表90:荣之联科技股份有限公司基本信息介绍

图表91:荣之联科技股份有限公司组织架构介绍

图表92:2012-2017年荣之联科技股份有限公司经营业绩重要指标(单位:亿元,%)

图表93:荣之联科技股份有限公司大数据金融业务发展优劣势分析

图表94:上海贝格计算机数据服务有限公司基本信息介绍

图表95:上海贝格计算机数据服务有限公司组织架构介绍

图表96:2012-2017年上海贝格计算机数据服务有限公司经营业绩重要指标(单位:亿元,%)

图表97:上海贝格计算机数据服务有限公司大数据金融业务发展优劣势分析

图表98:中国保险信息技术管理有限责任公司基本信息介绍

图表99:中国保险信息技术管理有限责任公司组织架构介绍

图表100:2012-2017年中国保险信息技术管理有限责任公司经营业绩重要指标(单位:亿元,%)

图表101:中国保险信息技术管理有限责任公司大数据金融业务发展优劣势分析

图表102:北京腾云天下科技有限公司基本信息介绍

图表103:北京腾云天下科技有限公司组织架构介绍

图表104:2012-2017年北京腾云天下科技有限公司经营业绩重要指标(单位:亿元,%)

图表105:北京腾云天下科技有限公司大数据金融业务发展优劣势分析

图表106:阿里巴巴基本信息介绍

图表107:2012-2017年阿里巴巴经营业绩重要指标(单位:亿元,%)

图表108:2012-2017年阿里巴巴注册用户数变化(单位:万位,%)

图表109:2012-2017年阿里巴巴企业商铺数变化(单位:万个,%)

图表110:2013-2017年阿里巴巴并购案例

图表111:阿里巴巴大数据金融业务发展优劣势分析

图表112:腾讯公司基本信息介绍

图表113:2012-2017年腾讯公司经营业绩重要指标(单位:亿元,%)

图表114:2012-2017年腾讯公司注册用户数变化(单位:万位,%)

图表115:2013-2017年腾讯公司并购案例

图表116:腾讯公司大数据金融业务发展优劣势分析

图表117:百度公司基本信息介绍

图表118:2012-2017年百度公司经营业绩重要指标(单位:亿元,%)

图表119:2012-2017年百度公司注册用户数变化(单位:万位,%)

图表120:2013-2017年百度公司并购案例

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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“互联网金融”,而互联网金融背后的实质,则是“大数据金融”。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。

本报告利用前瞻资讯长期对大数据金融相关行业市场跟踪搜集的一手市场数据,采用与国际同步的科学分析模型,全面而准确地为您从行业的整体高度来架构分析体系。报告主要分析了国际领先国家或地区大数据金融行业的发展现状;中国大数据金融行业的运营现状;大数据金融行业的细分领域情况;大数据金融行业的创新模式;国际国内大数据金融行业的代表性企业;大数据金融行业的发展前景与投资机会。

本报告最大的特点就是前瞻性和适时性。报告通过对数据的长期追踪,对大数据金融行业未来的发展趋势做出审慎分析与预测。是大数据金融企业、投资企业准确了解大数据金融行业当前最新发展动态,把握市场机会,做出正确经营决策和明确企业发展方向不可多得的精品。

本报告将帮助大数据金融服务商、应用商、投资商准确了解大数据金融行业当前最新发展动向,前瞻性的把握大数据金融行业未被满足的市场需求和趋势,形成企业良好的可持续发展优势,有效规避大数据金融行业投资风险,更有效率地巩固或者拓展相应的战略性目标市场,牢牢把握行业竞争的主动权。

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