第1章：大數據金融行業(yè)概念界定及發(fā)展環(huán)境剖析
1.1 大數據金融相關概念
1.1.1 大數據產業(yè)
（1）大數據產業(yè)的概念
（2）大數據的生態(tài)系統(tǒng)
（3）大數據的商業(yè)價值
（4）大數據產業(yè)各個行業(yè)應用情況
（5）大數據產業(yè)金融領域應用情況
1.1.2 大數據金融基本定義
1.1.3 大數據金融主要特征
1.1.4 大數據金融主要發(fā)展模式
（1）平臺金融
（2）供應鏈金融
1.1.5 本報告數據來源及統(tǒng)計口徑說明
1.2 大數據金融行業(yè)政策環(huán)境分析
1.2.1 行業(yè)監(jiān)管體系概述
1.2.2 行業(yè)主要政策分析
1.2.3 政策環(huán)境對行業(yè)發(fā)展影響
1.3 大數據金融行業(yè)經濟環(huán)境分析
1.3.1 國內經濟走勢分析
（1）GDP增長情況
（2）工業(yè)增加值增長情況
（3）固定資產投資分析
1.3.2 國內經濟發(fā)展展望
（1）中科院權威預測
（2）疫情下的中國經濟預測
1.3.3 經濟環(huán)境對行業(yè)發(fā)展影響
1.4 大數據金融行業(yè)技術環(huán)境分析
1.4.1 大數據與云計算
（1）編程模型
（2）海量數據分布存儲技術
（3）海量數據管理技術
（4）虛擬化技術
（5）云計算平臺管理技術
（6）并行計算和并行算法
（7）面向服務的體系結構SOA
（8）云安全
1.4.2 大數據處理工具
1.4.3 技術環(huán)境對行業(yè)發(fā)展影響
1.5 大數據金融行業(yè)社會環(huán)境分析
1.5.1 互聯(lián)網行業(yè)發(fā)展現狀
（1）互聯(lián)網網民規(guī)模
（2）互聯(lián)網資源規(guī)模
1.5.2 個人互聯(lián)網應用狀況
（1）即時通信
（2）搜索引擎
（3）網絡新聞
1.5.3 社會環(huán)境對行業(yè)發(fā)展影響
第2章：大數據金融國際市場發(fā)展現在分析
2.1 銀行大數據全球發(fā)展現狀
2.1.1 海外銀行大數據發(fā)展分析
2.1.2 銀行大數據建設案例分析
2.2 保險大數據全球發(fā)展現狀
2.2.1 海外保險大數據發(fā)展分析
2.2.2 保險大數據建設案例分析
2.3 國外領先大數據金融服務商
2.3.1 IBM
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)大數據布局
（3）企業(yè)大數據市場定位
（4）企業(yè)大數據解決方案
（5）企業(yè)經營情況分析
（6）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析
2.3.2 甲骨文股份有限公司
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)大數據布局
（3）企業(yè)大數據市場定位
（4）企業(yè)大數據解決方案
（5）企業(yè)經營情況分析
2.3.3 英特爾
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)大數據布局
（3）企業(yè)大數據市場定位
（4）企業(yè)大數據解決方案
（5）企業(yè)經營情況分析
2.3.4 SAP公司
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)大數據布局
（3）企業(yè)大數據市場定位
（4）企業(yè)大數據解決方案
（5）企業(yè)經營情況分析
2.3.5 天睿
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)大數據布局
（3）企業(yè)大數據定位
（4）企業(yè)大數據解決方案
（5）企業(yè)經營情況分析
2.4 國外大數據金融發(fā)展啟示
2.4.1 上升為戰(zhàn)略角度，制定規(guī)劃
2.4.2 加大關鍵技術的研發(fā)和應用
2.4.3 與傳統(tǒng)互聯(lián)網企業(yè)的合作競爭
第3章：大數據金融創(chuàng)新分析
3.1 大數據金融三大創(chuàng)新支點
3.2 大數據金融基礎設施創(chuàng)新
3.2.1 支付體系建設分析
（1）支付行業(yè)用戶規(guī)模
（2）支付行業(yè)交易規(guī)模
（3）支付行業(yè)模式分析
（4）支付行業(yè)市場規(guī)模預測
3.2.2 征信體系建設分析
（1）征信體系現狀分析
（2）征信機構數據庫建設情況
（3）征信行業(yè)數據端商業(yè)模式
（4）大數據征信發(fā)展趨勢分析
3.2.3 資產交易平臺分析
（1）資產交易平臺發(fā)展規(guī)模
（2）資產交易平臺主要類別
（3）資產交易平臺商業(yè)模式
3.2.4 基礎設施創(chuàng)新方向
（1）支付體系介質創(chuàng)新
（2）征信體系多元發(fā)展
（3）交易平臺去中介化
3.3 大數據金融平臺創(chuàng)新分析
3.3.1 電商平臺發(fā)展現狀分析
（1）電商平臺客戶分析
（2）電商市場競爭格局分析
（3）電商重點企業(yè)優(yōu)勢分析
（4）電商行業(yè)投資并購分析
3.3.2 社交平臺發(fā)展現狀分析
（1）社交應用使用頻率分析
（2）社交網絡市場競爭格局分析
（3）社交網絡重點企業(yè)優(yōu)勢分析
（4）社交網絡平臺投資并購分析
3.3.3 信息服務平臺發(fā)展現狀
（1）門戶網站競爭格局分析
（2）門戶網站投資并購分析
3.3.4 平臺建設創(chuàng)新發(fā)展方向
（1）用戶積累方式革新
（2）平臺個性定制革新
3.4 大數據金融渠道創(chuàng)新升級分析
3.4.1 銀行業(yè)渠道互聯(lián)網化發(fā)展現狀
（1）電子銀行的交易規(guī)模
（2）電子銀行的模式分析
3.4.2 保險業(yè)渠道互聯(lián)網化發(fā)展現狀
（1）保險業(yè)網銷交易規(guī)模
（2）保險業(yè)網銷模式分析
3.4.3 證券業(yè)渠道互聯(lián)網化發(fā)展現狀
（1）互聯(lián)網證券發(fā)展歷程
（2）互聯(lián)網證券模式分析
3.4.4 渠道創(chuàng)新升級策略分析
（1）渠道定位轉型
（2）實體渠道轉型
第4章：大數據在金融細分領域的應用分析
4.1 銀行業(yè)
4.1.1 銀行業(yè)大數據金融發(fā)展歷程
4.1.2 銀行業(yè)大數據金融創(chuàng)新模式
（1）風險控制模式創(chuàng)新
（2）產品營銷模式創(chuàng)新
（3）銀行運營模式創(chuàng)新
（4）銀行服務模式創(chuàng)新
4.1.3 銀行業(yè)大數據金融應用現狀
4.1.4 銀行業(yè)大數據金融經典案例
（1）花旗銀行大數據金融案例分析
（2）中信銀行大數據金融案例分析
（3）中國銀行大數據金融案例分析
4.1.5 銀行業(yè)大數據金融發(fā)展?jié)摿?BR>4.1.6 銀行業(yè)大數據金融發(fā)展前景
4.2 保險業(yè)
4.2.1 保險業(yè)大數據金融發(fā)展歷程
4.2.2 保險業(yè)大數據金融創(chuàng)新模式
（1）賠付管理模式創(chuàng)新
（2）業(yè)務定價模式創(chuàng)新
（3）險企運營模式創(chuàng)新
（4）產品營銷模式創(chuàng)新
4.2.3 保險業(yè)大數據金融發(fā)展現狀
4.2.4 保險業(yè)大數據金融經典案例
（1）平安人壽大數據金融案例分析
（2）泰康人壽大數據金融案例分析
4.2.5 保險業(yè)大數據金融發(fā)展前景
4.3 證券業(yè)
4.3.1 證券業(yè)大數據金融發(fā)展歷程
4.3.2 證券業(yè)大數據金融創(chuàng)新模式
（1）客戶關系管理模式創(chuàng)新
（2）證券監(jiān)管模式創(chuàng)新
（3）市場預期模式創(chuàng)新
4.3.3 證券業(yè)大數據金融發(fā)展現狀
4.3.4 證券業(yè)大數據金融經典案例
（1）國泰君安大數據金融案例分析
（2）中信證券大數據金融案例分析
4.3.5 證券業(yè)大數據金融發(fā)展前景
4.4 其他領域大數據金融應用情況
4.4.1 信托業(yè)大數據金融應用分析
4.4.2 小額貸款領域大數據金融應用分析
4.4.3 擔保業(yè)大數據金融應用分析
4.4.4 P2P網貸大數據金融應用分析
第5章：中國大數據金融領先服務商案例分析
5.1 中國大數據金融領先服務商競爭狀態(tài)及市場格局
5.2 中國領先大數據金融服務商案例分析
5.2.1 北京榮之聯(lián)科技股份有限公司
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)大數據布局
（3）企業(yè)平臺資源分析
（4）企業(yè)主營業(yè)務分析
（5）企業(yè)研發(fā)能力分析
（6）企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
（7）企業(yè)最新發(fā)展動向
（8）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析
5.2.2 九次方大數據信息集團有限公司
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)大數據布局
（3）企業(yè)平臺資源分析
（4）企業(yè)主營業(yè)務分析
（5）企業(yè)大數據解決方案分析
（6）企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
（7）企業(yè)最新發(fā)展動向
（8）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析
5.2.3 貴州數聯(lián)科技有限公司
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)平臺資源分析
（3）企業(yè)主營業(yè)務分析
（4）企業(yè)典型案例分析
（5）企業(yè)最新發(fā)展動向
（6）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析
5.2.4 中國銀行保險信息技術管理有限公司
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)組織架構分析
（3）企業(yè)平臺資源分析
（4）企業(yè)主營業(yè)務分析
（5）企業(yè)最新發(fā)展動向
5.2.5 北京騰云天下科技有限公司
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)發(fā)展大事記
（3）企業(yè)平臺資源分析
（4）企業(yè)主營業(yè)務分析
（5）企業(yè)主要客戶分析
（6）企業(yè)最新發(fā)展動向
5.3 互聯(lián)網企業(yè)大數據金融戰(zhàn)略布局分析
5.3.1 阿里巴巴
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)經營情況分析
（3）企業(yè)戰(zhàn)略資源分析
（4）企業(yè)戰(zhàn)略布局分析
（5）企業(yè)旗下網站流量分析
（6）企業(yè)最新投資并購動向
（7）企業(yè)金融業(yè)務經營效益
（8）企業(yè)金融風險管理體系
（9）企業(yè)優(yōu)劣勢分析
（10）企業(yè)大數據金融發(fā)展前景
5.3.2 騰訊
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)經營情況分析
（3）企業(yè)戰(zhàn)略布局分析
（4）企業(yè)戰(zhàn)略資源分析
（5）企業(yè)網站流量分析
（6）企業(yè)風險管理體系
（7）企業(yè)投資并購動向
（8）業(yè)務發(fā)展優(yōu)劣勢分析
（9）企業(yè)大數據金融業(yè)務發(fā)展前景
5.3.3 百度
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)經營情況分析
（3）企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展布局
（4）企業(yè)基礎資源分析
（5）企業(yè)網站流量分析
（6）企業(yè)風險管理體系
（7）企業(yè)投資并購動向
（8）業(yè)務發(fā)展優(yōu)劣勢分析
（9）企業(yè)大數據金融業(yè)務發(fā)展前景
5.3.4 京東
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)經營情況分析
（3）企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展布局
（4）企業(yè)基礎資源分析
（5）企業(yè)網站流量分析
（6）企業(yè)風險管理體系
（7）企業(yè)投資并購動向
（8）業(yè)務發(fā)展優(yōu)劣勢分析
（9）企業(yè)大數據金融業(yè)務發(fā)展前景
5.3.5 蘇寧
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)經營情況分析
（3）企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展布局
（4）企業(yè)基礎資源分析
（5）企業(yè)網站流量分析
（6）企業(yè)風險管理體系
（7）企業(yè)投資并購動向
（8）業(yè)務發(fā)展優(yōu)劣勢分析
（9）企業(yè)大數據金融業(yè)務發(fā)展前景
第6章：金融機構大數據金融戰(zhàn)略布局分析
6.1 銀行大數據金融領先應用機構
6.1.1 建設銀行
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)主營業(yè)務分析
（3）企業(yè)平臺建設情況
（4）企業(yè)渠道建設情況
（5）企業(yè)風險管理情況
（6）企業(yè)投資并購動向
（7）業(yè)務發(fā)展優(yōu)劣勢分析
6.1.2 工商銀行
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)主營業(yè)務分析
（3）企業(yè)平臺建設情況
（4）企業(yè)渠道建設情況
（5）企業(yè)風險管理情況
（6）企業(yè)投資并購動向
（7）業(yè)務發(fā)展優(yōu)劣勢分析
6.1.3 中國銀行
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)主營業(yè)務分析
（3）企業(yè)平臺建設情況
（4）企業(yè)渠道建設情況
（5）企業(yè)風險管理情況
（6）企業(yè)投資并購動向
（7）業(yè)務發(fā)展優(yōu)劣勢分析
6.1.4 招商銀行
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)主營業(yè)務分析
（3）企業(yè)平臺建設情況
（4）企業(yè)渠道建設情況
（5）企業(yè)戰(zhàn)略布局分析
（6）企業(yè)投資并購動向
（7）業(yè)務發(fā)展優(yōu)劣勢分析
6.2 保險大數據金融領先應用機構
6.2.1 中國人壽
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)主營業(yè)務分析
（3）企業(yè)大數據金融布局路徑
（4）企業(yè)大數據金融發(fā)展模式
（5）企業(yè)大數據金融業(yè)務優(yōu)劣勢分析
6.2.2 中國人保
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)主營業(yè)務分析
（3）企業(yè)大數據金融布局路徑
（4）企業(yè)大數據金融發(fā)展模式
（5）企業(yè)大數據金融業(yè)務優(yōu)劣勢分析
6.2.3 太平保險
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)主營業(yè)務分析
（3）企業(yè)大數據金融布局路徑
（4）企業(yè)大數據金融發(fā)展模式
（5）企業(yè)大數據金融業(yè)務優(yōu)劣勢分析
6.3 證券大數據金融領先應用機構
6.3.1 招商證券
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)主營業(yè)務分析
（3）企業(yè)市場預期水平
（4）企業(yè)經營業(yè)績分析
（5）企業(yè)營業(yè)網點分析
（6）業(yè)務發(fā)展優(yōu)劣勢分析
6.3.2 中信證券
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)主營業(yè)務分析
（3）企業(yè)市場預期水平
（4）企業(yè)經營業(yè)績分析
（5）企業(yè)營業(yè)網點分析
（6）業(yè)務發(fā)展優(yōu)劣勢分析
6.3.3 國泰君安
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)主營業(yè)務分析
（3）企業(yè)市場預期水平
（4）企業(yè)經營業(yè)績分析
（5）企業(yè)營業(yè)網點分析
（6）業(yè)務發(fā)展優(yōu)劣勢分析
6.3.4 廣發(fā)證券
（1）企業(yè)基本信息概述
（2）企業(yè)主營業(yè)務分析
（3）企業(yè)市場預期水平
（4）企業(yè)經營業(yè)績分析
（5）企業(yè)營業(yè)網點分析
（6）業(yè)務發(fā)展優(yōu)劣勢分析
第7章：大數據金融發(fā)展趨勢及投資戰(zhàn)略規(guī)劃
7.1 大數據金融發(fā)展風險分析
7.1.1 大數據金融主要風險來源
（1）技術風險
（2）操作風險
（3）政策風險
7.1.2 大數據金融風險管理措施
（1）政府風險管理措施
（2）行業(yè)風險管理措施
（3）企業(yè)風險管理措施
7.2 大數據金融發(fā)展SWOT分析
7.2.1 大數據金融發(fā)展優(yōu)勢分析
7.2.2 大數據金融發(fā)展劣勢分析
7.2.3 大數據金融發(fā)展機遇分析
7.2.4 大數據金融發(fā)展挑戰(zhàn)分析
7.3 大數據金融發(fā)展趨勢分析
7.3.1 跨界融合趨勢
7.3.2 行業(yè)細分趨勢
7.3.3 實體轉型趨勢
7.3.4 個性服務趨勢
7.4 大數據金融投融資機會分析
7.4.1 大數據金融投融資現狀分析
7.4.2 大數據金融并購現狀分析
7.4.3 大數據金融投資機會分析
（1）同行業(yè)并購
（2）與金融機構合作
7.4.4 大數據金融投資規(guī)劃分析
（1）電子商務平臺投資規(guī)劃
（2）支付平臺投資規(guī)劃
（3）金融機構整合規(guī)劃
（4）應用軟件投資規(guī)劃
圖表目錄
圖表1：大數據產業(yè)相關企業(yè)經濟活動分類
圖表2：大數據產業(yè)鏈構成
圖表3：大數據產業(yè)鏈中數據組織與管理層涉及業(yè)務
圖表4：大數據產業(yè)鏈中數據分析與發(fā)現層涉及業(yè)務
圖表5：大數據的生態(tài)系統(tǒng)
圖表6：大數據的商業(yè)價值
圖表7：大數據在各個行業(yè)的潛在應用指數
圖表8：2020年中國大數據應用領域結構（單位：%）
圖表9：中國大數據在金融行業(yè)各領域的應用場景介紹
圖表10：大數據金融主要特征
圖表11：本報告主要數據來源
圖表12：一行兩會對大數據金融的業(yè)務監(jiān)管
圖表13：截至2020年5月中國大數據金融行業(yè)相關發(fā)展政策匯總
圖表14：各地方政府的大數據支持政策
圖表15：主要大數據產業(yè)聯(lián)盟列表
圖表16：政府數據開放平臺案例
圖表17：2008-2020年Q3中國GDP增長走勢圖（單位：億元，%）
圖表18：2012-2020年中國工業(yè)增加值及增長率走勢圖（單位：萬億元，%）
圖表19：2012-2020年全國固定資產投資（不含農戶）增長速度（單位：萬億元，%）
圖表20：2020年三類產業(yè)投資占固定資產投資（不含農戶）比重（單位：%）
圖表21：2020年中國主要經濟指標增長及預測（單位：%）
圖表22：GFS集群構成
圖表23：云計算系統(tǒng)中的數據管理技術主要分類
圖表24：虛擬化技術根據對象分類
圖表25：并行計算機主要的結構類型
圖表26：并行計算機主要的存儲訪問模型
圖表27：大數據工具列表
圖表28：2016-2020年11月中國網民規(guī)模與互聯(lián)網普及率增長趨勢（單位：萬人，%）
圖表29：2018-2020年中國互聯(lián)網基礎資源對比（單位：萬個，塊/32，%）
圖表30：2016-2020年中國Ipv6地址數量變化情況（單位：塊/32）
圖表31：2016-2020年中國Ipv4地址資源變化情況（單位：萬個）
圖表32：2020年中國分類域名數（單位：個，%）
圖表33：2016-2020年11月中國即時通信用戶規(guī)模及使用率（單位：萬人，%）
圖表34：2016-2020年11月中國搜索引擎用戶規(guī)模及使用率（單位：萬人，%）
圖表35：2016-2020年11月中國網絡新聞用戶規(guī)模及使用率（單位：萬人，%）
圖表36：大數據在銀行六個業(yè)務板塊中的潛在應用（1）
圖表37：大數據在銀行六個業(yè)務板塊中的潛在應用（2）
圖表38：海外大數據建設領先銀行概覽表
圖表39：波士頓咨詢公司幫助客戶運用大數據技術優(yōu)化網點布局示意圖
圖表40：大數據在保險業(yè)五大價值鏈環(huán)節(jié)中的應用（核心保險職能）
圖表41：大數據在保險業(yè)五大價值鏈環(huán)節(jié)中的應用（支持職能）
圖表42：美國IBM公司基本信息表
圖表43：IBM大數據布局線路
圖表44：IBM大數據與分析業(yè)務解決方案
圖表45：2014-2020年IBM經營狀況（單位：百萬美元）
圖表46：IBM公司優(yōu)劣勢分析
圖表47：甲骨文公司基本信息表
圖表48：甲骨文大數據布局線路
圖表49：ORACLE大數據解決方案
圖表50：2014-2020財年ORACLE公司經營情況（單位：百萬美元）
圖表51：英特爾公司基本信息表
圖表52：英特爾大數據布局線路
圖表53：英特爾Hadoop發(fā)行版
圖表54：2014-2020年Intel經營狀況（單位：百萬美元）
圖表55：SAP公司基本信息表
圖表56：SAP大數據布局線路
圖表57：SAP大數據解決方案
圖表58：2014-2020年SAP公司經營狀況（單位：百萬歐元）
圖表59：天睿公司基本信息表
圖表60：天睿大數據布局線路
圖表61：Teradata大數據業(yè)務領域
圖表62：2014-2020年Teradata公司經營狀況（單位：百萬美元）
圖表63：大數據金融三大創(chuàng)新支點
圖表64：2015-2020年11月中國網絡支付和手機網絡支付用戶規(guī)模（單位：萬人）
圖表65：2013-2020年中國第三方移動支付交易規(guī)模（單位：萬億元，%）
圖表66：網上支付產業(yè)價值鏈
圖表67：2020-2025中國第三方支付交易規(guī)模預測（單位：萬億元）
圖表68：征信機構分類
圖表69：2020年我國社會信用體系建設情況
圖表70：2011-2020年國內網貸運營平臺數量趨勢圖（單位：家）
圖表71：2020年中國P2P網貸平臺退出平臺占比分析（單位：%）
圖表72：資產交易平臺主要類別
圖表73：P2P網貸三大運營模式
圖表74：2012-2020年11月中國網絡購物用戶規(guī)模（單位：億人）
圖表75：2011-2020年中國電子商務交易額及其增長情況（單位：萬億元，%）
圖表76：中國電子商務區(qū)域分布情況（單位：%）
圖表77：2014-2020年中國電子商務就業(yè)規(guī)模（單位：萬人，%）
圖表78：電子商務重點企業(yè)對比
圖表79：2020年中國電商融資輪次數據圖（單位：起）
圖表80：2020年中國電商融資領域分布（單位：%）
圖表81：2018和2020年11月中國網民各類互聯(lián)網應用的使用率（單位：萬，%）
圖表82：2018年和2020年11月中國典型社交應用使用率（單位：%）
圖表83：2015-2020年騰訊投資事件數量分布（單位：起）
圖表84：2013-2020年中國互聯(lián)網門戶網站投資部分并購事件匯總
圖表85：2012-2020年中國銀行離柜交易筆數（單位：億筆，%）
圖表86：2012-2020年中國銀行離柜交易規(guī)模及增長（單位：萬億元，%）
圖表87：銀行的互聯(lián)網金融服務模式分析
圖表88：2014-2020年中國互聯(lián)網財產保險保費收入及增速情況（單位：億元，%）
圖表89：2014-2020年中國互聯(lián)網人身保險保費收入及增速情況（單位：億元，%）
圖表90：互聯(lián)網保險商業(yè)模式分析
圖表91：中國互聯(lián)網證券發(fā)展歷程
圖表92：互聯(lián)網證券業(yè)三種模式
圖表93：銀行信息化發(fā)展歷程
圖表94：大數據運用于銀行風險控制
圖表95：大數據運用于銀行產品營銷
圖表96：大數據運用于銀行運營
圖表97：銀行業(yè)大數據金融應用現狀
圖表98：2015-2020年中國銀行業(yè)IT解決方案市場規(guī)模及其增長速度（單位：億元，%）
圖表99：銀行具備實施大數據的基本條件
圖表100：保險業(yè)信息化發(fā)展歷程
圖表101：大數據運用于保險運營
圖表102：2017-2020年中國保險業(yè)IT解決方案市場規(guī)模（單位：億元）
圖表103：證券業(yè)信息化發(fā)展歷程
圖表104：大數據運用于證券業(yè)客戶關系管理
圖表105：證券業(yè)監(jiān)管模式問題分析
圖表106：大數據運用于證券監(jiān)管
圖表107：北京榮之聯(lián)科技股份有限公司基本信息表
圖表108：北京榮之聯(lián)科技股份有限公司大數據平臺架構
圖表109：DataZoo四大優(yōu)勢
圖表110：2015-2020年榮之聯(lián)科技股份有限公司主要經濟指標分析（單位：萬元）
圖表111：2015-2020年榮之聯(lián)科技股份有限公司運營能力分析（單位：次）
圖表112：2015-2020年榮之聯(lián)科技股份有限公司盈利能力分析（單位：%）
圖表113：2015-2020年榮之聯(lián)科技股份有限公司償債能力分析（單位：%，倍）
圖表114：2015-2020年榮之聯(lián)科技股份有限公司發(fā)展能力分析（單位：%）
圖表115：截至2020年底榮之聯(lián)科技股份有限公司專利申請情況（單位：項）
圖表116：榮之聯(lián)科技股份有限公司發(fā)展優(yōu)劣勢
圖表117：九次方大數據信息集團有限公司基本信息表
圖表118：貴陽大數據交易所提供的大數據交易品種列表
圖表119：九次方大數據信息集團有限公司核心產品
圖表120：九次方信貸風險控制
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