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时间:2019-07-14
《FinTech行业研究报告-36氪 - 终板》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、如虎傅翼革故鼎新FinTech行业研究报告孔德云36氪研究院2017年9月36Kr-FinTech行业研究报告2017.9报告摘要科技与金融的融合动力主要体现在其对价值流通的加速能力以及流通过程中产生的风险控制作用•金融是在不确定的环境中进行资源跨界的最优配置决策行为,其本质是价值流通。在目前阶段,科技的介入可以加速解决传统金融的信息采集、风险定价模型、投资决策、信用中介等痛点,大数据、云计算、人工智能、区块链等均是FinTech重要的技术维度驱动力。大数据风控发展较快,区块链和智能投顾仍处于早期阶段。就目前来看,具备
2、一手信源,在数据维度、量级和鲜度上具备优势的大数据风控公司和持有牌照和用户存量的互联网金融公司转型为智能投顾公司,都具备一定优势。•大数据风控作为征信数据覆盖不足的补充,具备一定参考价值,目前该领域发展较快,数据维度、量级和鲜度足以构建壁垒,但仍存在信息孤岛、维度割裂现象,独立性问题也饱受质疑。目前,其在金融行业的应用主要包括风险控制、风险定价、舆情分析和精准营销等领域。•区块链技术是一种基于P2P网络协议的分布式数据库,解决的是价值传输的问题,数字货币是其目前最成熟的应用。目前,区块链还处于极其早期的阶段,理论上区块
3、链可应用于资产证券化、记录存证、跨境支付、物联网、供应链金融、智能合约等多个场景。•智能投顾领域,美国发展较为成熟,中国超过78%的智能投顾企业还处于A轮以前,整体行业还存在巨大发展空间。另外,由于我国市场有效性和参与者构成都于美国有较大差异,不可照搬美国产品,只能开发适应中国市场特色的智能投顾产品,技术难度也将远超美国。2目录Contents一.FinTech行业综述•FinTech发展历程•FinTech发展驱动力二.大数据风控•大数据风控行业概述•大数据风控产业链图谱及参与者分析•风险之一——欺诈风险分析•风险之
4、二——信用风险分析•大数据风控技术未来发展分析三.区块链•区块链行业概述•区块链项目数量及融资情况分析•全球区块链投资机构及创业公司Top10•区块链产业链图谱•区块链技术未来发展分析四.智能投顾•智能投顾行业概述•智能投顾&人工投顾对比•中国市场&其他市场对比•行业参与者竞争力分析•政策监管•智能投顾产业链图谱五.FinTech行业总结•FinTech行业总结•未来发展&投资机会分析•致谢CHAPTERIFinTech行业概述•FinTech发展历程•FinTech发展驱动力36Kr-FinTech行业研究报告201
5、7.91.FinTech行业概述FinTech医疗—卫宁健康行业概述1.1FinTech发展历程科技与金融的融合动力在于加速1.2FinTech发展驱动力「价值」的流通能力•金融是在不确定的环境中进行资源跨期的最优配置决策行为,其本质是价值流通。从此角度看,科技与金融的融合动力主要体现在其对价值流通的加速能力以及流通过程中产生的风险控制作用。目前为止,金融与科技融合主要经历了三大发展阶段:金融IT阶段、互联网金融阶段、金融科技阶段。•指金融行业通过传统的IT软硬件来实现办公和业务的电子化,提高金融行业的业务效率。金融•
6、代表性产品包括ATM、POS机、银行的核心交易系统、信贷系统、清算系统等IT•金融业通过互联网或者移动终端渠道汇集海量用户,本质上是对传统金融渠道的变革。•代表性业务包括互联网基金销售、P2P网络借贷、互联网保险、移动支付等。互联网金融•金融业通过大数据、人工智能、区块链等最新IT技术,大幅提升传统金融的效率。金融•代表技术如大数据风控、智能投顾、数字货币等。科技图示:科技金融变革历程•金融科技即是我们通常所说的FinTech(FinancialTechnology),其与前两阶段最大的不同之处在于,金融IT和互联网金
7、融阶段是金融业内人工智能大数据区块链部的变革,主要作用在于提高业务效率,而FinTech则主要是由外部科技传统金融行业公司对传统金融行业所提供的产品及服务进行革新,可以解决传统金融的智能投顾量化投资大数据风控数字货币信息采集、风险定价模型、投资决策、互联网银行移动支付供应链金融其他信用中介等痛点,大数据、云计算、人工智能、区块链等均是FinTech的重要技术推动力。5CHAPTERⅡ大数据风控•大数据风控行业概述•大数据风控产业链图谱及参与者分析•风险之一——欺诈风险分析•风险之二——信用风险分析36Kr-FinTec
8、h行业研究报告2017.92.大数据风控大数据风控行业概述医疗—卫宁健康2.1大数据风控行业概述大数据技术助力企业拨开迷雾,发现市场真相•金融是个强数据导向的行业,大数据技术的发展极大地促进了金融行业的发展,其在金融行业的应用目前主要包括了风险控制、风险定价、舆情分析和精准营销等领域。我们认为,大数据对金融行业最根本的推动作用在于
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