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2018中国金融行业大数据研究报告
另一方面,风控直接会影响金融机构的利润水平。因此,大数据风控直接解决金融机构的
核心需求,价值度最大。
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对金融科技服务商而言,以风控切入的大数据公司未来发展空间更大
风控是金融机构的根基,因此金融机构会采取审慎态度选取大数据风控厂商,建立信任周
期长,但合作紧密度更深。风控合作涉及用户全生命周期数据,风控厂商有机会借数据切
2018/4Байду номын сангаас23
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金融大数据是金融科技的急先锋
大数据
人工智能
物联网
区块链
云计算
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金融科技最重要的是数据创新技术
从数据收集到数据应用的数据流中,涉及到大数据、人工智能、区块 链、物联网、云计算等各项技术,唯有金融大数据贯穿所有数据流程。 大型商业银行:农行2013年开始筹建大数据平台
数据应用
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入到其他应用场景,未来发展空间更大。
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对金融科技服务商而言,大数据风控门槛高,综合能力要求高
与精准营销相比,大数据风控门槛更高,对厂商的要求不光是技术和数据,还需要对金融 业务场景的深入理解。
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大数据风控发展历程:行业趋于合规
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百行征信成立,意味着大数据风控 市场公共基础设施进一步完善。 百行征信未来发展趋势可以类比社
2018中国金融行业大数据研究报告
2018年4月21日
01 金融大数据是金融科技急先锋
金融科技潜在市场规模1,100亿元
• 金融科技研发投入占金融机构营业收入比重1-2%,以中位
GDP
金融 占比
金融科 技研发 比例
数1.5%估算,潜在市场规模1,100亿元。 • 招商银行:2017 年,核定上年税前利润 1%(7.9 亿元), 专门成立金融科技创新项目基金;2018年又提高到上年营业 收入的 1%(22.1 亿元)。
应用范围
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数据来源:XX
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02 大数据与金融场景紧密融合
金融大数据在信贷领域的应用
• • • 大数据覆盖信贷领域各个流程,本质是为金融机构勾勒更完整的用户画像,服务用户完整生命周期。 风控作为贯穿获客、身份验证、授信等多个环节的核心,是金融大数据公司最好的突破口。 目前市场上风控公司多、营销获客公司少,未来风控公司会逐步向获客环节延伸,成为信贷领域的一站式 大数据解决方案服务商。
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金融大数据在财富管理领域的应用
• • • 大数据在财富管理领域的应用重点是营销获客和智能投顾。但数据基础还不够完善,爆发尚待时日。 营销环节与信贷领域类似,通过建立用户画像实现精准营销。 智能投顾包含KYC和匹配环节,重点是分析用户风险偏好,同时将KYC与KYP结合,实现智能匹配。 未来,金融大数据将向财富管理的上游资产管理延伸,提升资管效率。
数据分析
股份制商业银行:中信银行2015年开始筹建大数据平台
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数据存储 •
大数据技术最为成熟,区块链技术尚处于早期
现阶段,大数据不论从技术还是场景应用上都最为成熟,AI技术在算
法与业务场景结合上还存在提升空间。物联网技术应用环境较小,更 数据收集
多是作为线上数据的补充,区块链技术还处于早期阶段,技术本身还 不够成熟,距离落地应用还需要一定时间。
大数据风控市场规模的基础是居民消费贷款余额(不含住房贷 款):2017年Q3末,美国3.77万亿美元,中国9.1万亿元, 中国市场大数据风控所覆盖人群不及美国,同时大数据风控应 用依然集中于信贷领域,其他领域应用尚不成熟。 综合分析,2017年中国大数据风控市场规模约140亿元。 未来增长空间依然广阔。一方面是居民消费贷款余额依然有提 升空间,其次企业征信市场规模将持续放大。同时,除了信贷, 大数据风控还将在保险领域取得长足进步。
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03 百亿大数据风控市场
大数据风控综合价值最大,领跑应用领域
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对机构而言,大数据风控是金融机构的通用需求
不论是银行还是消费金融公司,金融机构普遍有风控需求,底层业务逻辑几乎完全相同,
只是面对客群、风险偏好存在差异。
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对机构而言,风控是金融机构核心能力
银行等传统机构本质上是风险经营。一方面,监管层对金融机构的风控能力提出很高要求,
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金融大数据进入成熟期
基础设施
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根据XX市场成熟度评价模型,大数据
在各领域成熟度与市场规模、基础设施和 应用范围直接相关。
互联网
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金 融 政务 医疗 电力 教 育 能 源 零售 电信
从三方面评估,金融大数据和其他行业相
比渗透更为深入,已经进入成熟期。
餐 饮 农 业
业务监测
制 造
气泡大小表示大数据在该行业的市场规模 业务洞察 业务优化 数据盈利 业务重塑
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大数据风控市场规模分析:2017年国内市场规模140亿
120
•
亿美元
140
• 美国与中国比例2.7:1。 •
亿元
2017年美国大数据风控市场规模
根据Burton-Taylor研究,2015年北美(含加拿大) Credit, Fraud, Risk and Compliance
2017年中国大数据风控市场规模
会信用体系建设规划纲要(20142020年)。 • 社会信用体系建设由发改委、人民 银行牵头,各地政府、各个部委均 参与其中,协调难度高。 • 百行征信的行政命令权弱于发改委、 人民银行,而且参与公司都是竞争 对手,协调难度同样很高。 • 百行征信的建设历程预计也要花费 6年左右时间,留给大数据风控公 司足够窗口期。
• 中国银行:每年对科技创新的投入不少于上年度集团营业收
入的1%,至少在50亿元量级。
金融科 技潜在 规模
• 广发证券:2017年持续加大云计算、大数据、人工智能等科
技金融的投入,软硬件总投入5.5亿元,营业收入占比2.57%。
• 华泰证券:2017年践行金融科技战略,研发投入4.1亿元, 营业收入占比1.96%。
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金融大数据在支付领域的应用
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大数据在支付领域的核心应用是交易反欺诈
通过设备指纹、人脸识别、用户行为习惯等方面预先建立交易反欺诈引擎,并根据事后的反馈数据不断优化模 型。
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金融大数据在保险领域的应用
农行大数据平台建设起步于2013年,保险领域的IT基础设施落后银行5年,2018年有望成为保险大数据元年。 与信贷领域不同,保险大数据的突破口在于核赔领域,而非定价/承保或者获客领域。 在赔付端,金融大数据更有用武之地。未来,与AI融合升级为智能理赔。