金融服务行业数据

Ⅰ 金融行业发展现状和前景

融资租赁作为金融行业五大支柱之一，是直接支持实体经济发展的金融服务手段，能够盘活企业存量资产，降低企业负债，在现代金融产业中占据着重要的地位。

我国融资租赁行业企业数量持续增加，2019年企业总数约为12130家

近年来我国融资租赁行业企业数量持续增加，业务规模快速增长。根据中国租赁联盟公布数据，2019年中国融资租赁企业(不含单一项目公司、分公司、SPV公司、港澳台当地租赁企业和收购海外的企业)总数约为12130家，较2018年增加了353家，增长2.91%。

——更多数据请参考前瞻产业研究院《中国融资租赁行业市场现状与发展前景预测分析报告》。

Ⅱ 多家银行出招，金融服务“炒香”预制菜，行业未来的发展情况如何

近年来我国预制菜大受欢迎，因为其在为消费者提供便利的同时，为使用预制菜的商家还节约了成本。在预制菜大受欢迎的趋势下，行业发展出了专业派、餐饮派、零售派与综合派四个派系，其中专业派为行业元老，其他派系则为新入局玩家，未来新入局玩家有望凭借自身原有优势抢占市场。

同时，从行业形态来看，因为相对来看，To C订单分散、需求多元，且目前没有代表性企业，所以ToB相对来说为主流。

速冻食品行业主要上市公司： 三全食品(002216)、上海梅林(600073)、安井食品(603345)、海欣食品(002702)、惠发食品(603536)、味知香(605089)等。

本文核心数据：预制菜分类、预制菜主要玩家、商家生产成本

1、预制菜分类

预制菜，是指以农、畜、禽、水产品为原料，配以各种辅料，经预加工(如分切、搅拌、腌制、滚揉、成型、调味)而成的成品或半成品。按照加工程度的深浅程度可以分为即配食品、即烹食品、即热食品以及即食食品，具体情况如下：

近年来预制菜因其便利性迎来迅速增长。以预制菜行业主要企业味知香为例，其主营公司主营业务收入主要来源于肉禽类、水产类半成品菜的销售，收入占比均在97%以上。其中，肉禽类半成品菜的销售收入占比最大。2018-2020年，味知香的营业收入从45975.2万元增长到了61469.12万元，增长了约33.7%，可见预制菜的需求在2018-2020年期间逐年上升。

2、预制菜为商家节约成本

预制菜为消费者提供便利的同时，也能为商家节约成本。以一份售价为20元的快餐为例，除了包材费用与平台各类费用外，使用预制菜的商家在食材成本上会较高，但是高出来的食材成本在人工成本与房屋租赁成本以及能源杂费上已经被抵消。

总体来看，同样售价为20元的快餐，使用预制菜的成本比直接购买食材低0.4元，使用预制菜的商家成本较低。

3、预制菜行业主要玩家

随着预制菜越来越受欢迎，众多资本嗅到商机纷纷入局，目前我国预制菜主要分为四类主要玩家，分别是专业派、餐饮派、零售派与综合派。其中专业派的代表企业有苏州好得睐等，这类玩家专攻预制菜，产品品类丰富，是当前预制菜行业的主力军;其他三类玩家则刚入局不久，但是未来根据自身原有优势也能在预制菜领域获得一定的市场，例如盒马鲜生可以依靠其强大的供应链优势，海底捞能够根据其在餐饮界的知名程度，三全能依靠其自身速冻食品优势等。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国速冻食品行业产销需求与投资预测分析报告》。

Ⅲ 金融大数据是什么

金融大数据是指收集海量非结构化数据，分析挖掘客户的交易和消费信息，掌握客户的消费习惯，准确预测客户的行为，提高金融机构的服务、营销和风控能力。
1、大数据金融主要体现在三个方面：一是数据客观准确匹配；二是交易成本低，客户群大；最后，数据及时有效，有助于控制风险。
2、大数据金融通过大数据技术收集客户交易信息、在线社区交流行为、资金流动趋势等数据。大数据金融了解客户的消费习惯，针对不同的客户推出不同的营销和广告，或分析客户的信用状况。
拓展资料：
1）因为大数据金融数据是根据客户自己的行为收集的大数据金融是客观真实的。因此，大数据金融为客户制定的回售方案和偏好推荐也能精准大数据金融匹配度高。大数据金融基于云计算技术 云计算是一种超大规模分布式计算技术，通过预设程序，大数据金融云计算可以搜索、计算和分析各类客户数据，无需人工参与。
2）大数据金融云计算技术降低了收集和分析数据的成本，不仅整合了碎片化的需求和供应，而且大大降低了大数据金融交易的成本，实现了跨区域的信息流动和交换，客户群也随之增长。在大数据金融模型中，互联网公司设置了各种风险指标，如违约率、延迟交货率、售后投诉率等，大数据金融收集的客户数据是实时的，因为其信用评价也是实时的。时间，有利于数据需求方及时分析对方的信用状况，控制和防范交易风险。
3）大数据，或称海量数据，是指所涉及的海量数据，无法通过主流软件工具进行检索、管理、处理和整理成信息，帮助企业在合理的时间内做出更积极的业务决策。 “大数据”研究院Gartner给出了这样的定义。 “大数据”需要一种新的处理模式，具有更强的决策力、洞察力和发现力和流程优化能力，以适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

Ⅳ 大数据金融-第一章 大数据金融概论

1.大数据与小数据

2.大数据的内涵
（1） 数据类型方面

（2） 技术方法方面

（3） 分析应用方面

3.大数据的特征

多样性：随着互联网的发展和传感器种类的增多，诸如网页、图片、音频、视频、微博类的未加工的半结构化和非结构化数据越来越多，以数量激增、类型繁多的非结构化数据为主。非结构化数据相对于结构化数据而言更加复杂，数据存储和处理的难度增大。

时效性：大数据的时效性是指在数据量特别大的情况下，能够在一定的时间和范围内得到及时处理，这是大数据区别于传统数据挖掘最显著的特征。只有对大数据做到实时创建、实时存储、实时处理和实时分析，才能及时有效的获得高价值的信息。

价值型：包含很多深度的价值，大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。

4.大数据与传统数据的区别

5.大数据的产生背景

1.按照大数据结构分类

2. 按照大数据获取处理方式分类

3.按照其他方式分类

1.销售机会增多

0. 商业大数据的来源

1. 客户

2. 市场

3. 商品

4. 供应链

0. 数据来源

2. 市场与精准营销

3. 客户关系管理

4. 企业运营管理

5. 数据商业化

0. 数据来源

2. 付款定价

3. 研发

4. 新的商业模式

5. 公共健康

1. 营销

2. 服务

3. 运营

4. 风控

大数据金融是指运用 大数据技术和大数据平台 开展 金融活动和金融服务 ，对金融行业 积累的大数据以及外部数据 进行云计算等信息化处理，结合传统金融，开展资金融通、创新金融服务。

1. 呈现方式网络化
大量的金融产品和服务通过网络呈现。

2. 风险管理有所调整
风险管理理念 ——财务分析（第一还款来源）、可抵押财产或其他保证（第二还款来源）重要性将有所降低。
风险定价方式 ——更注重将交易行为的真实性、信用的可信度通过数据来呈现。
对客户的评价 ——全方位、立体的/活生生的。
风险管理的主要手段 ——基于数据挖掘对客户进行识别和分类。

3. 信息不对称降低
4. 金融业务效率提高
在合适的时间、合适的地点，把合适的产品以合适的方式提供给合适的消费者。

5. 金融企业服务边界扩大
由于效率提升，其经营成本必然随之下降，最适合扩大经营规模。
金融从业人员个体服务对象会更多。

6. 产品是可控的、可受的
通过网络化呈现的金融产品，对消费者而言，其收益或成本、产品的流动性是可以接受的，其风险是可控的。

7. 普惠金融
大数据金融的高效率性及扩展的服务边界，使金融服务的对象和范围也大大扩展，金融服务也更接地气。

1. 放贷快捷，精准营销个性化服务
立足长期大量的信用及资金流的大数据基础之上，在任何时点都可以通过计算得出信用评分，并采用网上支付方式，实时根据贷款需要及其信用评分等数据进行放贷。

2. 客户群体大，运营成本低
大数据金融是以大数据云计算为基础，以大数据自动计算为主，不需要大量人工，成本较低，整合了碎片化的需求和供给，服务领域拓展至更多的中小企业和中小客户。

3. 科学决策，有效风控
根据交易借贷行为的违约率等相关指标估计信用评分，运用分布式计算做出风险评估模型，解决信用分配、风险评估、授权实施以及欺诈识别等问题，有效地降低了不良贷款率。

基于 电商平台基础 上形成的网上交易信息与网上支付形成的金融大数据，利用云计算等先进技术对数据进行处理分析而形成的信用或订单融资模式。
典型代表有 阿里小贷 ，基于对电商平台的 交易数据、社交网络的用户交易与交互信息和购物行为习惯 等的大数据通过 云计算 来实时计算得分和分析处理，形成网络商户在电商平台中的累积信用数据，通过电商所构建的网络信用评级体系和金融风险计算模型及风险控制体系，来实时向网络商户发放订单贷款或者信用贷款，例如，阿里小贷可实现数分钟之内发放贷款。

企业利用自身所处的 产业链上下游 （原料商、制造商、分销商、零售商），充分整合供应链资源和客户资源，提供金融服务而形成的金融模式。

京东商城、苏宁易购是供应链金融的典型代表。

在供应链金融模式当中， 电商平台只是作为信息中介提供大数据金融 ，并不承担融资风险及防范风险等。—— 渠道商为核心企业。

Ⅳ 金融行业有哪些领域需要大量运用数据分析

1.宏观经济分析：国内外宏观经济数据分析、政策走势分析、经济形势分析。
2.证券数据分析：通过建立数据模型，分析股票指数数据，预测股票走势。
3.财务报表分析：通过建立分析模型，分析财务状况，关联公司之间的经济往来情况。
4.投资项目评估：多维度分析投资项目，通过数据进行投资决策支持，减少投资风险。

Ⅵ 中国金融行业就业数据

金融服务业：2009年是道坎对外经济与贸易大学2007届一位姓郝的毕业生目前在深圳证券交易所信息公司工作。他说，在前不久的深圳校友聚会上，由于大多数参加者在金融服务业就职，所以大家都对金融风暴的蔓延感到担忧，害怕裁员会影响到自己。但他说，参加聚会的校友们都预计，目前受到的影响还不大，2009年才是一道真正的坎，对于这一拨毕业的学生是个真正的挑战。
目前，金融服务业的裁人高潮仍在美国。最近两个月，处于风暴中心的美国到处都是裁人的消息。据美国劳工部公布的数据，自2006年12月以来，金融服务业裁员数已达17.2万人。10月中旬，中国国际金融有限公司的裁员消息曾一度震撼了国内证券市场，引发了对产生国内证券市场裁员风潮的担忧，但该公司公关部门人士却否认了这一消息，并向中国青年报记者表示：“中金公司没有裁员，在金融危机下，中金公司的人员流动和往常一样，虽然市场不景气，但人才储备还是很重要的，优秀人才他们一样会要。”
然而，值得注意的是，与去年相当活跃的国内金融服务业人才招聘市场相比，今年明显冷清多了。中山大学就业指导中心前不久在接受媒体采访时就表示，今年仅有一家证券公司来校招聘。国内IT行业：尚未受到显著影响IT行业裁员的高潮也主要在美国。
据报道，温州市经贸委提供的资料显示，今年7月初，该处对全市31个工业强镇和开发区的15521家中小企业进行调查。调查发现，有1009家企业停工或半停工，另有250家企业倒闭，合计1259家，占调查企业总数的8．1％。这些企业的倒闭导致就业市场的萎缩，北京大学教育经济系主任岳昌君认为，2007年，我国的民营企业吸纳了34.2％的大学毕业生，“这些企业出现倒闭潮，对于就业市场而言肯定是不利消息。”房地产业：部分公司取消校园招聘吉林大学经济学院院长李俊江表示，这次金融风暴始于次贷危机，反过来又对房地产行业影响巨大。他说，在美国，房地产行业的利润主要来自于按揭贷款，所以房利美和房地美才会在次贷危机中濒于破产。“中国的房地产发展虽与美国有很大不同，但同样深受金融风暴的波及，因为房地产行业与金融行业密切相关。”
过去几年，我国房地产市场异常红火，吸纳了不少大学毕业生，但今年这部分就业市场将面临很大萎缩。据报道，富力、恒大、美林基业这些房地产巨头今年底校园招聘几乎全部取消。郝建则证实，房地产行业的数据出现了回落，比如房地产中介行业，8月份的职位是1645个，9月份是1603个，出现了2．5％降幅。

Ⅶ 大数据技术在金融行业有哪些应用前景

一般来说，现在用于信用评级和项目风控的比较多，它对于金融行业最大的推动，是把行业中抵押或质押融资转换为纯信用贷款。国内现在主流的资金机构，比如银行，是必须要抵押物的，包括新兴的P2P行业大部分都是这样，很多征信机构或者一些大型企业现在会利用大数据技术做金融项目的风控，供应链金融和消费金融就是其中的典型。

Ⅷ 大数据技术在金融行业有哪些应用前景

大数据金融市场前景广阔，深度开发大数据金融工具，或将重构整个金融行业。预计未来5到10年，金融大数据产业将迎来黄金增长期，大数据也将成为助推“大众创业、万众创新”浪潮的有力抓手。
据《大数据金融行业市场前瞻与投资分析报告》数据显示，2016年我国大数据金融市场规模为15.84亿元，随着政策逐步实施与落地，以大数据为核心手段、核心驱动力的产业金融，将迈入时代发展正轨成为主流趋势，预计2018年中国金融大数据应用市场会突破100亿元，金融业开始进入了大数据时代快车道。
大数据金融作为一个综合性的概念，在未来的发展中，企业坐拥数据将不再局限于单一业务，第三方支付、信息化金融机构以及互联网金融门户都将融入到大数据金融服务平台中，大数据金融服务将在各家机构各显神通的基础上，实现多元业务的融合。
伴随互联网金融纵深发展，大数据优势越加凸显。作为互联网金融创新的驱动力，大数据金融带来的方式革新，未来走向精细化和专业化。今后大数据金融行业的努力方向，应该是以完备的大数据为基础，基于用户需求提供智能化一站式产品购买及定制化服务，以及数据挖掘、数据整合、数据产品、数据应用及解决方案等。