风险早知道 万亿大数据市场投资机会与风险
2019-03-28 12:28 来源：东方经济网 字号:
1、大数据与实体经济融合成为全国两会期间代表热议的话题之一。
代表们表示，大数据是座挖不完的“钻石矿”，需进一步加快“大数据+”的数字融合，助力数字经济发展，推动中国经济高质量发展。
致力于打造“中国数谷”的贵州省会贵阳正推动大数据与相关领域深度融合，全国人大代表、贵阳市市长陈晏表示，截至2018年底，贵阳建成大数据产业园10个，大数据企业1632家，全年企业主营业务收入1000亿元人民币。在推动大数据与实体经济、社会治理等方面，贵阳市“融”出了新动能、新前景、新生活、新效率。贵阳市政府数据已实现100%共享交换，向社会免费开放618余万条数据。
2、大数据发展全球加码，2020年中国大数据市场将达万亿规模
基于大数据对各个行业的深入影响，近几年，美国、欧盟、日本等主要发达经济体都积极推进各自的大数据战略。2009年，美国科学家委员会(NSTC)就发布了《开发数字数据的威力》报告，初步提出发展大数据的框架，奥巴马政府亦对大数据行业大力支持，帮助美国取得世界领先地位。参考《大数据白皮书(2016)》，2016年全球大数据核心产业规模约为300亿美元，预计2020年有望达到近600亿美元。
中国亦将大数据视为新经济的重要支撑。2014年“大数据”首次出现在《政府工作报告》，奠定了行业快速发展的政策基础。2017 年，工信部印发了《大数据产业发展规划(2016-2020 年)》，全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作。发改委、工信部及农业部、运输部等部委先后颁布相关后续政策，推动大数据产业发展。预计未来将有更多部门出台相应具体政策，推动大数据行业的发展。
国内大数据相关政策
数据来源：政府网站、中国经济报告
根据中国信通院数据显示，2017年中国大数据产业规模(包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务)为4700亿元人民币，同比增长30%，且预计2020年这一规模有望赶超1万亿，年均复合增速近30%。其中，大数据核心产业规模2017年为234亿元，同比增长39%，预计2018年为329亿元。
数据来源：信通院
3、金融大数据多维度应用，金融边界逐渐延伸
金融行业数据量巨大，银行证券贡献大部分数据。据贵阳大数据交易所发布的 《2016 年中国大数据交易产业白皮书》统计，2015 年中国的数据总量达到1700EB 以上，同比增长90%，预计到2020 年这一数值将超过8000EB。受行业特性影响，金融大数据占据了其中无可替代的数据量和应用价值。以银行业为例，每创收100 万元，银行业平均产生130GB 的数据，数据强度高居各行业之首。
数据来源：贵阳大数据交易所
从贡献度上看，银行是金融数据的重要贡献和使用机构，占比39.8%。根据中国银行协会公布的数据，2016 年全国共发生银行卡交易1154.7 亿笔，交易金额达743.6 万亿元，银行卡交易总额占全国社会消费品零售总额的比重为48.5%，同比增加0.5 个百分点。目前中国金融数据体量位居全球第一，其中互联网金融占据相当大的比重，活跃的交易账户和交易事项为金融领域贡献了大量可供挖掘的有价数据。
金融行业大数据规模快速增长，2020 年或达1362.5 亿元。受互联网金融的影响，金融行业大数据迅速发展，根据《2016 年中国大数据交易产业白皮书》数据，2017 金融行业大数据应用市场规模为160.5 亿元，预计2020 年达到1362.5 亿元，预计2014-2020 年复合增长率高达140.2%。2017 金融行业大数据应用份额仅次于政府，达到19.8%，预计2020 年还将进一步提升至25.0%，大数据将在金融行业全面普及应用。
数据来源：贵阳大数据交易所
大数据在金融行业的应用，除了传统的风险管理、运营管理及业务创新外，近年金融行业大数据应用呈现新的趋势，主要包括高频金融交易、小额信贷、P2P放款审核、客户管理、精准营销等，在金融行业不同的领域，大数据具体应用如下：
(1)银行：信贷风险控制、中间收入扩展、差异化产品设计;
(2)证券：股价预测、流失客户预测、投资景气指数评估;
(3)保险：减少赔付、差异化定价、精细化运营、风险运营。
大数据时代下金融边界逐渐延伸。从金融大数据应用市场的竞争格局来看，大数据时代下金融机构不再单纯为金融牌照公司，部分具有互联网大数据功能的也逐渐向金融行业渗透，如互联网巨头阿里巴巴和腾讯。金融大数据应用市场的竞争更多的表现为行业内公司与大数据渗透公司的竞争，以及行业内公司在数据平台搭建及使用上的竞争。随着大数据发展和应用的持续推进，未来金融大数据行业中的机构和企业必将围绕建立新的金融环境而竞争，主要表现在围绕生态圈、战略和产品三个层面的竞争，并由此确定金融行业企业的市场地位及竞争力。因此，金融机构、互联网企业都不会局限于某一个层面的发展，更倾向于多维度、多层面的布局。
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