金融服務行業數據

Ⅰ 金融行業發展現狀和前景

融資租賃作為金融行業五大支柱之一，是直接支持實體經濟發展的金融服務手段，能夠盤活企業存量資產，降低企業負債，在現代金融產業中占據著重要的地位。

我國融資租賃行業企業數量持續增加，2019年企業總數約為12130家

近年來我國融資租賃行業企業數量持續增加，業務規模快速增長。根據中國租賃聯盟公布數據，2019年中國融資租賃企業(不含單一項目公司、分公司、SPV公司、港澳台當地租賃企業和收購海外的企業)總數約為12130家，較2018年增加了353家，增長2.91%。

——更多數據請參考前瞻產業研究院《中國融資租賃行業市場現狀與發展前景預測分析報告》。

Ⅱ 多家銀行出招，金融服務「炒香」預制菜，行業未來的發展情況如何

近年來我國預制菜大受歡迎，因為其在為消費者提供便利的同時，為使用預制菜的商家還節約了成本。在預制菜大受歡迎的趨勢下，行業發展出了專業派、餐飲派、零售派與綜合派四個派系，其中專業派為行業元老，其他派系則為新入局玩家，未來新入局玩家有望憑借自身原有優勢搶占市場。

同時，從行業形態來看，因為相對來看，To C訂單分散、需求多元，且目前沒有代表性企業，所以ToB相對來說為主流。

速凍食品行業主要上市公司： 三全食品(002216)、上海梅林(600073)、安井食品(603345)、海欣食品(002702)、惠發食品(603536)、味知香(605089)等。

本文核心數據：預制菜分類、預制菜主要玩家、商家生產成本

1、預制菜分類

預制菜，是指以農、畜、禽、水產品為原料，配以各種輔料，經預加工(如分切、攪拌、腌制、滾揉、成型、調味)而成的成品或半成品。按照加工程度的深淺程度可以分為即配食品、即烹食品、即熱食品以及即食食品，具體情況如下：

近年來預制菜因其便利性迎來迅速增長。以預制菜行業主要企業味知香為例，其主營公司主營業務收入主要來源於肉禽類、水產類半成品菜的銷售，收入佔比均在97%以上。其中，肉禽類半成品菜的銷售收入佔比最大。2018-2020年，味知香的營業收入從45975.2萬元增長到了61469.12萬元，增長了約33.7%，可見預制菜的需求在2018-2020年期間逐年上升。

2、預制菜為商家節約成本

預制菜為消費者提供便利的同時，也能為商家節約成本。以一份售價為20元的快餐為例，除了包材費用與平台各類費用外，使用預制菜的商家在食材成本上會較高，但是高出來的食材成本在人工成本與房屋租賃成本以及能源雜費上已經被抵消。

總體來看，同樣售價為20元的快餐，使用預制菜的成本比直接購買食材低0.4元，使用預制菜的商家成本較低。

3、預制菜行業主要玩家

隨著預制菜越來越受歡迎，眾多資本嗅到商機紛紛入局，目前我國預制菜主要分為四類主要玩家，分別是專業派、餐飲派、零售派與綜合派。其中專業派的代表企業有蘇州好得睞等，這類玩家專攻預制菜，產品品類豐富，是當前預制菜行業的主力軍;其他三類玩家則剛入局不久，但是未來根據自身原有優勢也能在預制菜領域獲得一定的市場，例如盒馬鮮生可以依靠其強大的供應鏈優勢，海底撈能夠根據其在餐飲界的知名程度，三全能依靠其自身速凍食品優勢等。

以上數據參考前瞻產業研究院《中國速凍食品行業產銷需求與投資預測分析報告》。

Ⅲ 金融大數據是什麼

金融大數據是指收集海量非結構化數據，分析挖掘客戶的交易和消費信息，掌握客戶的消費習慣，准確預測客戶的行為，提高金融機構的服務、營銷和風控能力。
1、大數據金融主要體現在三個方面：一是數據客觀准確匹配；二是交易成本低，客戶群大；最後，數據及時有效，有助於控制風險。
2、大數據金融通過大數據技術收集客戶交易信息、在線社區交流行為、資金流動趨勢等數據。大數據金融了解客戶的消費習慣，針對不同的客戶推出不同的營銷和廣告，或分析客戶的信用狀況。
拓展資料：
1）因為大數據金融數據是根據客戶自己的行為收集的大數據金融是客觀真實的。因此，大數據金融為客戶制定的回售方案和偏好推薦也能精準大數據金融匹配度高。大數據金融基於雲計算技術 雲計算是一種超大規模分布式計算技術，通過預設程序，大數據金融雲計算可以搜索、計算和分析各類客戶數據，無需人工參與。
2）大數據金融雲計算技術降低了收集和分析數據的成本，不僅整合了碎片化的需求和供應，而且大大降低了大數據金融交易的成本，實現了跨區域的信息流動和交換，客戶群也隨之增長。在大數據金融模型中，互聯網公司設置了各種風險指標，如違約率、延遲交貨率、售後投訴率等，大數據金融收集的客戶數據是實時的，因為其信用評價也是實時的。時間，有利於數據需求方及時分析對方的信用狀況，控制和防範交易風險。
3）大數據，或稱海量數據，是指所涉及的海量數據，無法通過主流軟體工具進行檢索、管理、處理和整理成信息，幫助企業在合理的時間內做出更積極的業務決策。 「大數據」研究院Gartner給出了這樣的定義。 「大數據」需要一種新的處理模式，具有更強的決策力、洞察力和發現力和流程優化能力，以適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

Ⅳ 大數據金融-第一章 大數據金融概論

1.大數據與小數據

2.大數據的內涵
（1） 數據類型方面

（2） 技術方法方面

（3） 分析應用方面

3.大數據的特徵

多樣性：隨著互聯網的發展和感測器種類的增多，諸如網頁、圖片、音頻、視頻、微博類的未加工的半結構化和非結構化數據越來越多，以數量激增、類型繁多的非結構化數據為主。非結構化數據相對於結構化數據而言更加復雜，數據存儲和處理的難度增大。

時效性：大數據的時效性是指在數據量特別大的情況下，能夠在一定的時間和范圍內得到及時處理，這是大數據區別於傳統數據挖掘最顯著的特徵。只有對大數據做到實時創建、實時存儲、實時處理和實時分析，才能及時有效的獲得高價值的信息。

價值型：包含很多深度的價值，大數據分析挖掘和利用將帶來巨大的商業價值。

4.大數據與傳統數據的區別

5.大數據的產生背景

1.按照大數據結構分類

2. 按照大數據獲取處理方式分類

3.按照其他方式分類

1.銷售機會增多

0. 商業大數據的來源

1. 客戶

2. 市場

3. 商品

4. 供應鏈

0. 數據來源

2. 市場與精準營銷

3. 客戶關系管理

4. 企業運營管理

5. 數據商業化

0. 數據來源

2. 付款定價

3. 研發

4. 新的商業模式

5. 公共健康

1. 營銷

2. 服務

3. 運營

4. 風控

大數據金融是指運用 大數據技術和大數據平台 開展 金融活動和金融服務 ，對金融行業 積累的大數據以及外部數據 進行雲計算等信息化處理，結合傳統金融，開展資金融通、創新金融服務。

1. 呈現方式網路化
大量的金融產品和服務通過網路呈現。

2. 風險管理有所調整
風險管理理念 ——財務分析（第一還款來源）、可抵押財產或其他保證（第二還款來源）重要性將有所降低。
風險定價方式 ——更注重將交易行為的真實性、信用的可信度通過數據來呈現。
對客戶的評價 ——全方位、立體的/活生生的。
風險管理的主要手段 ——基於數據挖掘對客戶進行識別和分類。

3. 信息不對稱降低
4. 金融業務效率提高
在合適的時間、合適的地點，把合適的產品以合適的方式提供給合適的消費者。

5. 金融企業服務邊界擴大
由於效率提升，其經營成本必然隨之下降，最適合擴大經營規模。
金融從業人員個體服務對象會更多。

6. 產品是可控的、可受的
通過網路化呈現的金融產品，對消費者而言，其收益或成本、產品的流動性是可以接受的，其風險是可控的。

7. 普惠金融
大數據金融的高效率性及擴展的服務邊界，使金融服務的對象和范圍也大大擴展，金融服務也更接地氣。

1. 放貸快捷，精準營銷個性化服務
立足長期大量的信用及資金流的大數據基礎之上，在任何時點都可以通過計算得出信用評分，並採用網上支付方式，實時根據貸款需要及其信用評分等數據進行放貸。

2. 客戶群體大，運營成本低
大數據金融是以大數據雲計算為基礎，以大數據自動計算為主，不需要大量人工，成本較低，整合了碎片化的需求和供給，服務領域拓展至更多的中小企業和中小客戶。

3. 科學決策，有效風控
根據交易借貸行為的違約率等相關指標估計信用評分，運用分布式計算做出風險評估模型，解決信用分配、風險評估、授權實施以及欺詐識別等問題，有效地降低了不良貸款率。

基於 電商平台基礎 上形成的網上交易信息與網上支付形成的金融大數據，利用雲計算等先進技術對數據進行處理分析而形成的信用或訂單融資模式。
典型代表有 阿里小貸 ，基於對電商平台的 交易數據、社交網路的用戶交易與交互信息和購物行為習慣 等的大數據通過 雲計算 來實時計算得分和分析處理，形成網路商戶在電商平台中的累積信用數據，通過電商所構建的網路信用評級體系和金融風險計算模型及風險控制體系，來實時向網路商戶發放訂單貸款或者信用貸款，例如，阿里小貸可實現數分鍾之內發放貸款。

企業利用自身所處的 產業鏈上下游 （原料商、製造商、分銷商、零售商），充分整合供應鏈資源和客戶資源，提供金融服務而形成的金融模式。

京東商城、蘇寧易購是供應鏈金融的典型代表。

在供應鏈金融模式當中， 電商平台只是作為信息中介提供大數據金融 ，並不承擔融資風險及防範風險等。—— 渠道商為核心企業。

Ⅳ 金融行業有哪些領域需要大量運用數據分析

1.宏觀經濟分析：國內外宏觀經濟數據分析、政策走勢分析、經濟形勢分析。
2.證券數據分析：通過建立數據模型，分析股票指數數據，預測股票走勢。
3.財務報表分析：通過建立分析模型，分析財務狀況，關聯公司之間的經濟往來情況。
4.投資項目評估：多維度分析投資項目，通過數據進行投資決策支持，減少投資風險。

Ⅵ 中國金融行業就業數據

金融服務業：2009年是道坎對外經濟與貿易大學2007屆一位姓郝的畢業生目前在深圳證券交易所信息公司工作。他說，在前不久的深圳校友聚會上，由於大多數參加者在金融服務業就職，所以大家都對金融風暴的蔓延感到擔憂，害怕裁員會影響到自己。但他說，參加聚會的校友們都預計，目前受到的影響還不大，2009年才是一道真正的坎，對於這一撥畢業的學生是個真正的挑戰。
目前，金融服務業的裁人高潮仍在美國。最近兩個月，處於風暴中心的美國到處都是裁人的消息。據美國勞工部公布的數據，自2006年12月以來，金融服務業裁員數已達17.2萬人。10月中旬，中國國際金融有限公司的裁員消息曾一度震撼了國內證券市場，引發了對產生國內證券市場裁員風潮的擔憂，但該公司公關部門人士卻否認了這一消息，並向中國青年報記者表示：「中金公司沒有裁員，在金融危機下，中金公司的人員流動和往常一樣，雖然市場不景氣，但人才儲備還是很重要的，優秀人才他們一樣會要。」
然而，值得注意的是，與去年相當活躍的國內金融服務業人才招聘市場相比，今年明顯冷清多了。中山大學就業指導中心前不久在接受媒體采訪時就表示，今年僅有一家證券公司來校招聘。國內IT行業：尚未受到顯著影響IT行業裁員的高潮也主要在美國。
據報道，溫州市經貿委提供的資料顯示，今年7月初，該處對全市31個工業強鎮和開發區的15521家中小企業進行調查。調查發現，有1009家企業停工或半停工，另有250家企業倒閉，合計1259家，占調查企業總數的8．1％。這些企業的倒閉導致就業市場的萎縮，北京大學教育經濟系主任岳昌君認為，2007年，我國的民營企業吸納了34.2％的大學畢業生，「這些企業出現倒閉潮，對於就業市場而言肯定是不利消息。」房地產業：部分公司取消校園招聘吉林大學經濟學院院長李俊江表示，這次金融風暴始於次貸危機，反過來又對房地產行業影響巨大。他說，在美國，房地產行業的利潤主要來自於按揭貸款，所以房利美和房地美才會在次貸危機中瀕於破產。「中國的房地產發展雖與美國有很大不同，但同樣深受金融風暴的波及，因為房地產行業與金融行業密切相關。」
過去幾年，我國房地產市場異常紅火，吸納了不少大學畢業生，但今年這部分就業市場將面臨很大萎縮。據報道，富力、恆大、美林基業這些房地產巨頭今年底校園招聘幾乎全部取消。郝建則證實，房地產行業的數據出現了回落，比如房地產中介行業，8月份的職位是1645個，9月份是1603個，出現了2．5％降幅。

Ⅶ 大數據技術在金融行業有哪些應用前景

一般來說，現在用於信用評級和項目風控的比較多，它對於金融行業最大的推動，是把行業中抵押或質押融資轉換為純信用貸款。國內現在主流的資金機構，比如銀行，是必須要抵押物的，包括新興的P2P行業大部分都是這樣，很多徵信機構或者一些大型企業現在會利用大數據技術做金融項目的風控，供應鏈金融和消費金融就是其中的典型。

Ⅷ 大數據技術在金融行業有哪些應用前景

大數據金融市場前景廣闊，深度開發大數據金融工具，或將重構整個金融行業。預計未來5到10年，金融大數據產業將迎來黃金增長期，大數據也將成為助推「大眾創業、萬眾創新」浪潮的有力抓手。
據《大數據金融行業市場前瞻與投資分析報告》數據顯示，2016年我國大數據金融市場規模為15.84億元，隨著政策逐步實施與落地，以大數據為核心手段、核心驅動力的產業金融，將邁入時代發展正軌成為主流趨勢，預計2018年中國金融大數據應用市場會突破100億元，金融業開始進入了大數據時代快車道。
大數據金融作為一個綜合性的概念，在未來的發展中，企業坐擁數據將不再局限於單一業務，第三方支付、信息化金融機構以及互聯網金融門戶都將融入到大數據金融服務平台中，大數據金融服務將在各家機構各顯神通的基礎上，實現多元業務的融合。
伴隨互聯網金融縱深發展，大數據優勢越加凸顯。作為互聯網金融創新的驅動力，大數據金融帶來的方式革新，未來走向精細化和專業化。今後大數據金融行業的努力方向，應該是以完備的大數據為基礎，基於用戶需求提供智能化一站式產品購買及定製化服務，以及數據挖掘、數據整合、數據產品、數據應用及解決方案等。