2026年中国智慧金融数据要素市场分析 正实现加速发展【组图】

童锡来

行业主要上市公司:海量数据(603138.SH);科华数据(002335.SZ);数据港(603881.SH);协创数据(300857.SZ);东方国信(300166.SZ);南威软件(603636.SH)等

本文核心数据:中国金融行业数据要素市场规模等

 

——中国金融行业数据要素化方向

金融行业数据要素化正在加速推进,通过数据整合与确权,金融数据逐步转化为可交易、可估值的资产,同时在国家政策引导下,数据开放与合规监管并行,确保市场发展与风险防控同步。商业银行等主体积极参与数据资产化实践,推动多元化市场建设。依托智能化、精细化的数据基础设施,金融机构不断挖掘数据价值,保障数据安全,配合数字技术与中台体系建设,进一步拓展业务边界,提升服务能力,推动金融服务向更广泛场景延伸。

图表1:金融数据要素化方向

——中国智慧金融数据要素应用情况

智慧金融领域的数据要素是指金融业务全流程中产生的各类结构化与非结构化数据,包括客户信息、交易记录、市场行情、风险指标等,通过大数据、人工智能、区块链等技术进行采集、处理和应用,以优化金融决策、提升风控能力、改善用户体验并推动金融创新。数据要素在智慧金融中扮演核心角色,驱动精准营销、智能投顾、反欺诈、信用评估等关键业务场景。

智慧金融领域构建了完整的数据要素应用体系。金融机构通过银行系统和支付平台等多源渠道实时获取客户交易数据、信用信息和市场动态,运用分布式数据库结合区块链技术确保数据存储的安全性与可靠性。基于机器学习和自然语言处理等先进技术,对海量金融数据进行深度挖掘与分析,为智能风控系统和量化投资决策提供有力支撑。在严格遵循数据合规要求的基础上,行业通过数据交易所和联盟链等创新模式实现跨机构数据协同,有效促进了联合风控和供应链金融等创新业务的发展。

 

图表2:智慧金融领域数据要素各环节应用情况

智慧金融领域的数据要素体系主要由六大类数据构成。客户数据包含身份信息和交易行为等基础资料,市场数据涵盖股价汇率等金融指标,风险数据涉及信用评分和反欺诈规则等关键参数。运营数据包括银行流水和理赔记录等业务信息,合规数据则包含监管报告和KYC资料等重要文件。此外,衍生数据如用户画像和风控模型等增值信息也发挥着重要作用。

图表3:智慧金融领域涉及到的数据要素类型

——中国金融行业数据要素化方向

金融领域对数据资产化和数据驱动决策高度重视,数据市场需求强劲。根据上海数据交易所等发布的《中国数据交易市场研究分析报告》,2023年金融行业数据要素市场规模为535.6亿元,2024年达到735.2亿元。

 图表4:中国金融行业数据要素市场规模(单位:亿元)

随着金融行业资产规模的持续增长,数据在风险管理、信贷审批、市场分析和客户服务中的重要性不断提升,推动了数据资产化的需求日益增加。同时,金融科技的快速发展,尤其是人工智能、大数据和区块链技术的应用,进一步促进了数据交易市场的扩展。预计到2031年,金融行业数据要素市场规模将接近3000亿元,2025-2031年年均增长率(CAGR)为19.9%。

图表5:中国金融行业数据要素市场规模预测(单位:亿元)

 

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《全球及中国数据要素市场发展前景与投资战略规划分析报告》《中国智慧金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究报告、产业规划、园区规划、产业招商、产业图谱、智慧招商系统、行业地位证明、IPO咨询/募投可研、IPO工作底稿咨询等解决方案。在招股说明书、公司年度报告等任何公开信息披露中引用本篇文章内容,需要获取前瞻产业研究院的正规授权。

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可行性研究报告
童锡来

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童锡来(产业研究员、分析师)

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