金融大数据行业市场到底如何?智慧时代,每一个行业都在发生变化,而数据正变得如同水电煤一样重要。这其中数据交易所的成立,助力金融行业迈出了从数据资源化到资产化的关键一步。2021年11月,上海数据交易所成立,成立当天受理挂牌和完成挂牌的数据产品约100个,让抽象的数据成为了具象的产品。时隔一年,湖南、无锡、福建、郑州、苏州、广州、深圳、杭州等地相继设立数据交易机构,全国数据交易机构已达50多家。伴随数据从资源化到资产化的演进,金融行业成为严重依赖数据的行业,从大数据中提取信息和知识的速度与能力成为金融业的核心竞争力。

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面对复杂的数据来源、海量数据管理、数据安全、法规遵从等诸多挑战,构建可靠高效的数据底座变得至关重要。浪潮信息基于“极致存储,智慧有数”理念,推出了SSD高速存储介质,以及集中式存储、分布式存储两大平台,面向不同场景提供差异化产品组合和解决方案。例如,在某证券公司,浪潮信息基于“SAN和NAS解耦”的策略,一方面以高端全闪存储HF18000替换原有存储,通过四控、NVMe等技术提升性能、增强可靠性;另一方面通过分布式存储AS13000替换原有NAS和对象存储,支撑海量、多元数据的存储和处理。“整个数据迁移由浪潮信息实施团队完成,过程平稳顺滑,保障了数据安全性和可靠性”。

根据中研普华研究院撰写的《2022-2027年中国金融大数据行业市场前景预测及投融资战略咨询报告》显示：

金融大数据行业发展前景

金融大数据的帮助下，金融信息将会以更多的方式呈现。借助大数据可视化技术，结构化和非结构化数据可以从大量的金融信息之中提取出最有用的数据，并且用最合适的方式呈现，让用户可以从更多的角度和价值模型之中获益，帮助用于金融研究以及决策。金融大数据可视化还可以提供经济分析、管理分析以及绩效评估等工具，帮助提高金融体系整体效率。

金融大数据将会引领行业走向定制化和智慧化。在人工智能技术发展的情况下，金融行业必须进行智慧转型，这其中技术和数据成为最重要的两点。大数据融入金融行业之后可以引领技术变革，将用户数据、征信数据以及行为数据等结合，利用大数据处理技术进行数据建模，对用户进行精准画像，确定金融活动目标可靠性。在通过机器学习后，让更多用户享受金融大数据带来的变革红利，让定制化金融和智慧金融服务走近每个人。

“数字中国”内涵日益丰富，包含数字经济、数字社会、数字政府和数字生态，成为了大数据产业发展的新动能。大数据金融是以云计算为技术基础.云计算是一种超大规模的分布式计算技术.通过预先设定的程序。

2022年，金融业的数据智能化将会加快步伐。在金融业数字化转型过程中，不仅要依赖大量应用场景来形成数据规模化效应，企业更需深入理解客户和市场，以数据洞察来驱动企业的行动，从而更好地获取、服务以及留存客户，实现业务增长。智能金融与隐私计算的结合尤其引人瞩目，服务金融机构的隐私计算公司大量涌现，金融业在数据安全方面再上一个台阶。

在大数据金融模式中，互联网企业通过设定各种风险指标，例如违约率、迟延交货率、售后投诉率等，大数据金融搜集的客户数据都是实时的.因为其信用评价也具有即时性，因而有利于数据需求方及时分析对方的信用状态.控制和防范交易风险。

目前　、信用卡增户等场景,金融业如何做到既保护数据安全、防止数据泄露,又充分发挥数据资产价值、高效链接多方数据,是一项亟需解决的课题。可利邦基于多方安全计算、隐私保护、联邦学习等技术,推出了大数据隐私计算平台,解决了数据协同计算过程中的数据安全和隐私保护问题,其中,作为全球领先的算力提供商,浪潮信息为可利邦隐私计算平台建设提供了先进的算力支持。目前,浪潮信息与可利邦合作规模已达15亿元,双方在服务器、存储、云等产品线全面合作,在交通银行、光大银行、华夏银行等多个项目均有合作。

金融大数据行业投资前景分析

金融企业正在将大数据应用作为未来的重点，数据正在成为具有价值的资产，大数据思维和大数技术正在成为主流。大数据被誉为新时代的经济石油，是企业赢得未来市场的法宝。

最后,金融业的高质量发展,离不开信息安全体系的护航。天融信金融事业部总经理黄立波认为,信息安全是数字化转型的基础保障。在央行《金融科技发展规划》、银保监会《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》中,均对深化关键技术应用、提升金融业关键软硬信息基础设施安全保障能力提出了要求。天融信以“三同步”为指导思想,围绕下一代网络安全架构,通过生态、技术、场景三类融合,以及标准、人才、创新和服务四重保障应对网络安全。

智慧时代,云、大数据、人工智能等新技术的快速发展,金融行业全面进入数字化和智能化时代。从上世纪90年代的“IT+金融”、“互联网+金融”;到最近几年的“AI+金融”,乃至未来以区块链、数字人、AIGC、金融元宇宙为代表的BANK4.0,数字已然技术成为金融行业持续发展的核心驱动力,是金融机构打造差异化优势关键。浪潮信息将携手产业链合作伙伴,敏捷响应新场景、新应用需求,释放数据要素价值,为金融行业数字化、智能化升级提供有力支撑。

传统的金融服务供应商在营运过程中耗费大量时间及资源，进行金融风险管理及客户管理。金融大数据分析的出现帮助解决了一些繁琐的复核以及分析的工作，有助于金融服务企业降低人工成本和运营成本，因此很多金融服务企业转向购买金融大数据分析解决方案，既可节省成本，也可让企业更专注于其主营业务，创造更大的价值。

大数据在用户体验上的应用已经发展一段时间，未来金融行业在用户体验上的投入将会逐步增加，市场投入将会在十亿左右。

随着“数字中国”概念推行，智慧城市和数字城市建设热潮兴起，各地与大数据和数字经济相关的园区快速落地，数字经济规模持续扩大，占GDP比重逐年增加。2022年我国大数据产业规模达1.57万亿元，同比增长18%，成为推动数字经济发展的重要力量。

金融大数据行业报告对中国金融大数据行业的发展现状、竞争格局及市场供需形势进行了具体分析，并从行业的政策环境、经济环境、社会环境及技术环境等方面分析行业面临的机遇及挑战。还重点分析了重点企业的经营现状及发展格局，并对未来几年行业的发展趋向进行了专业的预判。

本报告同时揭示了金融大数据市场潜在需求与潜在机会，为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供准确的市场情报信息及科学的决策依据，同时对政府部门也具有极大的参考价值。

未来，金融大数据行业发展前景如何?想了解关于更多行业专业分析，请点击《2022-2027年中国金融大数据行业市场前景预测及投融资战略咨询报告》。

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