2023年金融數(shù)據(jù)處理行業(yè)前景預(yù)測(cè)分析

• 方蔓桃 2023年6月29日 來源：百度 836 51
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在金融數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)共享方面，堅(jiān)持最小必要、專事專用原則，探索應(yīng)用多方安全計(jì)算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)，在保障原始數(shù)據(jù)不出域前提下規(guī)范開展數(shù)據(jù)共享，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可用不可見、數(shù)據(jù)不動(dòng)價(jià)值動(dòng)。金融數(shù)據(jù)處理保護(hù)方面，嚴(yán)格落實(shí)《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》等法律法規(guī)，建

金融數(shù)據(jù)處理行業(yè)市場(chǎng)市場(chǎng)如何?互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，改變了資訊流動(dòng)的方式，推動(dòng)新的公司范式的形式。而改變?nèi)栽诶^續(xù)，特別是 ChatGPT 的橫空出世，為人們帶來更加深入的智能化互動(dòng)體驗(yàn)。

基于 GPT(生成型預(yù)訓(xùn)練變化模型)，全能型 AI 對(duì)話機(jī)器人—— ChatGPT 盡管在回答問題時(shí)會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，不過在與人聊天過程中表現(xiàn)出的邏輯能力令人咋舌。

金融數(shù)據(jù)處理行業(yè)現(xiàn)狀怎么樣?據(jù)中研研究院《2023-2028年中國金融數(shù)據(jù)處理行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)分析及發(fā)展前景預(yù)測(cè)報(bào)告》顯示

金融數(shù)據(jù)處理市場(chǎng)分析

在金融數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)共享方面，堅(jiān)持最小必要、專事專用原則，探索應(yīng)用多方安全計(jì)算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)，在保障原始數(shù)據(jù)不出域前提下規(guī)范開展數(shù)據(jù)共享，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可用不可見、數(shù)據(jù)不動(dòng)價(jià)值動(dòng)。金融數(shù)據(jù)處理保護(hù)方面，嚴(yán)格落實(shí)《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》等法律法規(guī)，建立數(shù)據(jù)全生命周期安全保護(hù)機(jī)制，運(yùn)用匿蹤查詢、去標(biāo)記化等措施，嚴(yán)防數(shù)據(jù)誤用、濫用，金融數(shù)據(jù)處理切實(shí)保障金融數(shù)據(jù)和個(gè)人隱私安全。

金融數(shù)據(jù)處理行業(yè)需要由容量大、存取速度快的存儲(chǔ)器進(jìn)行存儲(chǔ)。同時(shí)，由于金融企業(yè)面向全社會(huì)，因而會(huì)導(dǎo)致瞬間要求存取、查找的需求非常集中，特別是在網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)激增后，更會(huì)要求存儲(chǔ)器有較快的查找速度，以利于金融業(yè)務(wù)的開展。

央行在北京、江蘇、浙江、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、重慶、四川、貴州、甘肅、新疆等14個(gè)省(區(qū)、市)組織商業(yè)銀行、清算機(jī)構(gòu)、非銀行支付等開展金融數(shù)據(jù)處理行業(yè)綜合應(yīng)用試點(diǎn)，旨在探索運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、金融數(shù)據(jù)處理隱私計(jì)算等新一代信息技術(shù)，在安全合規(guī)的前提下推進(jìn)金融數(shù)據(jù)高效治理、安全共享，實(shí)現(xiàn)跨層級(jí)、跨機(jī)構(gòu)、金融數(shù)據(jù)處理行業(yè)數(shù)據(jù)融合應(yīng)用，提升金融核心競(jìng)爭(zhēng)力和惠民利企能力。

截至2021年一季度末，商業(yè)銀行(不含外國銀行分行)核心一級(jí)資本充足率為10.63%，較去年年末下降0.09個(gè)百分點(diǎn);一級(jí)資本充足率為11.91%，下降0.12個(gè)百分點(diǎn);金融數(shù)據(jù)處理資本充足率為14.51%，下降0.19個(gè)百分點(diǎn)。金融數(shù)據(jù)處理平均資本充足率僅為13.98，較去年年末下降0.23個(gè)百分點(diǎn)，不但金融數(shù)據(jù)處理資充足率低于商業(yè)銀行均值，同期下降幅度也更大。

對(duì)金融業(yè)勞動(dòng)力影響預(yù)測(cè)，證明了 AI 不再是大導(dǎo)演斯皮爾伯格作品《人工智能》中被輸入感情程序的機(jī)器男孩，而是從真真切切滲透到全業(yè)務(wù)鏈條。且如今，隨著通用大模型卷起滾滾浪潮，金融業(yè)對(duì)人工智能也有新的期許。

雙方在契合點(diǎn)上表現(xiàn)在，金融行業(yè)生產(chǎn)和處理大量數(shù)據(jù)，而人工智能大模型尤其是基于深度學(xué)習(xí)大模型，擅長(zhǎng)處理這種數(shù)據(jù)密集的環(huán)境，這種能力對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、欺詐檢測(cè)、市場(chǎng)預(yù)期等方面至關(guān)重要。

且金融數(shù)據(jù)通常包含復(fù)雜的模式，人工智能模型在處理復(fù)雜模式方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，更好應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)中的高噪音、高維度和非線性等特征，從而幫助金融機(jī)構(gòu)識(shí)別市場(chǎng)趨勢(shì)，做出更精準(zhǔn)決策。此外，大型人工智能模型能夠在短時(shí)間內(nèi)高效地處理和分析大規(guī)模的金融數(shù)據(jù)，使金融機(jī)構(gòu)能夠迅速應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化，識(shí)別異常情況。

根據(jù)統(tǒng)計(jì)，在各個(gè)產(chǎn)業(yè)中，大數(shù)據(jù)技術(shù)的投入比例分別為28.9%,19.9%和17.5%。在各產(chǎn)業(yè)中，大數(shù)據(jù)在金融業(yè)的投入排在了第三位，表明了大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融業(yè)的應(yīng)用前景十分廣闊。通過深入研究發(fā)現(xiàn)，在金融銀行中，大數(shù)據(jù)技術(shù)的投資比例達(dá)到了41.10%，在金融證券中，大數(shù)據(jù)技術(shù)的投資比例達(dá)到了35.10%，在金融保險(xiǎn)中，大數(shù)據(jù)技術(shù)的投資比例達(dá)到了23.80%，從其投資結(jié)構(gòu)來看，大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融領(lǐng)域中的運(yùn)用，很有可能是其中最主要的一環(huán)。

目前既無財(cái)政支持、又上市“無門”的情況下，民間借貸或許可以成為中小企業(yè)有益的補(bǔ)充，但由于民間借貸是游離于金融監(jiān)管之外的，不能有效抵御風(fēng)險(xiǎn)，被我國嚴(yán)令禁止，故也未能充分發(fā)揮作用。因此，中小企業(yè)的外源籌資基本上以銀行信貸為主，比例高達(dá)65.7%。

從銀行貸款資產(chǎn)配置角度分析，城商行開展零售業(yè)務(wù)主要集中在個(gè)人房貸、銀行貸款消費(fèi)貸和經(jīng)營性貸款三方面，不同銀行各有側(cè)重。以北京銀行為例，2018年北京銀行個(gè)貸資產(chǎn)中，房貸和經(jīng)營性貸款占比較高，分別為67.16%和27.34%;上海銀行銀行貸款則是消費(fèi)貸和房貸占比較高，分別為56.94%和26.37%;寧波銀行消費(fèi)貸以占比83.88%的絕對(duì)銀行貸款優(yōu)勢(shì)位居第一，其次是經(jīng)營性貸款，占比為15.21%。

一是數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略不清晰。對(duì)市場(chǎng)需求、客群定位與業(yè)務(wù)特色把握不準(zhǔn)，對(duì)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)、促進(jìn)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型尚未形成共識(shí)，缺乏變革的勇氣與動(dòng)力。有些機(jī)構(gòu)仍然沿用過去的思維和邏輯，局限于改造某個(gè)局部業(yè)務(wù)流程和產(chǎn)品線，缺乏戰(zhàn)略層面的設(shè)計(jì)與理念轉(zhuǎn)變，在資源分配、考核機(jī)制、人才培養(yǎng)等方面還不適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需要。

二是數(shù)據(jù)質(zhì)量有待進(jìn)一步提高。一些機(jī)構(gòu)內(nèi)部仍存在數(shù)據(jù)孤島，業(yè)務(wù)部門和條線的數(shù)據(jù)分割，難以充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。外部多源數(shù)據(jù)碎片化，缺乏"數(shù)據(jù)工廠"加工能力。導(dǎo)致數(shù)據(jù)量很大但應(yīng)用不理想，出現(xiàn)內(nèi)部數(shù)據(jù)不夠用、外部數(shù)據(jù)不好用、海量數(shù)據(jù)不會(huì)用的困境。

三是基礎(chǔ)技術(shù)支撐不夠。一些基礎(chǔ)軟硬件還存在一定差距，數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)布局、數(shù)據(jù)服務(wù)以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營的數(shù)據(jù)架構(gòu)不完善。金融機(jī)構(gòu)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)運(yùn)營大多是基于集中式架構(gòu)開發(fā)的，雖有利于穩(wěn)定、安全運(yùn)行，但也存在擴(kuò)展慢、彈性差等問題，難以適應(yīng)日益復(fù)雜、頻繁多變的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和敏捷靈活、快速響應(yīng)服務(wù)的需求。

四是數(shù)據(jù)管理能力有待增強(qiáng)。在數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、加工、挖掘和使用各環(huán)節(jié)，仍存在數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)壟斷、隱私侵權(quán)和不當(dāng)使用等隱患，數(shù)據(jù)安全防控和消費(fèi)者合法權(quán)益保護(hù)不足，安全管理機(jī)制不健全。在大力發(fā)展普惠金融，提高信用貸款和首貸戶比重的背景下，金融機(jī)構(gòu)的智能風(fēng)控技術(shù)難度增大。隨著金融機(jī)構(gòu)與科技公司的合作越來越普遍，科學(xué)界定金融與科技的邊界，規(guī)范金融機(jī)構(gòu)的技術(shù)外包，面臨新的挑戰(zhàn)。金融數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)歸屬、估值定價(jià)、交易流通和共享融合等規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)還需要在不斷實(shí)踐探索中加以確立和完善。

人工智能大模型能夠協(xié)助金融機(jī)構(gòu)提升客戶服務(wù)質(zhì)量。通過分析海量客戶數(shù)據(jù)，這些模型可以個(gè)性化服務(wù)、預(yù)測(cè)客戶需求，并提供量身定制的建議。不僅如此，人工智能通用大模型還可以提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的效率和準(zhǔn)確性。大模型的能力包括深度學(xué)習(xí)和自然語言處理等技術(shù)，這使其能夠處理和理解大規(guī)模的信息，為金融行業(yè)帶來更高效和精確的風(fēng)險(xiǎn)管理，從而使金融機(jī)構(gòu)能夠做出更明智的貸款決策。

且人工智能大模型可極大地增強(qiáng)欺詐檢測(cè)能力，其可以分析和理解大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因此能夠識(shí)別出隱藏在龐大數(shù)據(jù)集中的欺詐行為和異常模式，并持續(xù)改進(jìn)欺詐檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率，從而使得金融機(jī)構(gòu)、電商平臺(tái)等能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)欺詐行為，減少金融損失并保護(hù)用戶的利益。

金融數(shù)據(jù)處理有利于國家金融貨幣政策與扶持措施能夠真正落實(shí)到實(shí)體產(chǎn)業(yè)，有效防止過渡金融化問題。近幾年來，在銀行供應(yīng)鏈金融放慢腳步的同時(shí)，一些大的核心企業(yè)，他們憑借自身實(shí)力和銀行給予的大額授信，抓住市場(chǎng)機(jī)遇，以融物與融資相結(jié)合的方式，發(fā)展供應(yīng)鏈金融，取得很好的業(yè)績(jī)。雖然他們沒有供應(yīng)鏈金融服務(wù)公司之名，并有資金二道販子之嫌，但他們做的是實(shí)實(shí)在在的供應(yīng)鏈金融。專業(yè)化的供應(yīng)鏈金融服務(wù)公司正在他們之中孕育成雛形。

金融數(shù)據(jù)處理行業(yè)市場(chǎng)前景分析

金融行業(yè)，北京市發(fā)布的《北京市促進(jìn)通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施(2023-2025 年)(征求意見稿)》中明確，支持金融科技企業(yè)對(duì)金融場(chǎng)景中信息負(fù)載高，信息更新快，金融從業(yè)者難以快速全面的獲取準(zhǔn)確信息的問題，探索面向金融文本深度理解和分析的人工智能技術(shù)應(yīng)用。

且在聚焦智能風(fēng)控、智能投顧、智能客服等環(huán)節(jié)基礎(chǔ)上，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)金融專業(yè)長(zhǎng)文本的精準(zhǔn)解析和模型知識(shí)的更新，突破復(fù)雜決策邏輯與模型信息處理能力間的融合技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從復(fù)雜金融信息處理到投資決策建議的轉(zhuǎn)化，支撐金融領(lǐng)域的投資輔助決策。

對(duì)于此，馬上消費(fèi)人工智能研究院相關(guān)負(fù)責(zé)人提到，如果把通用大模型看作一匹資質(zhì)超群的野馬，打造專注于金融垂直領(lǐng)域和細(xì)分場(chǎng)景的大模型應(yīng)用就相當(dāng)于對(duì)野馬的馴化。

而奇富 GPT 背后依托的是奇富科技多年積累的大量金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，無論是 5000w+ 的征信報(bào)告及解讀、月均 350w+ 的用戶的深度對(duì)話，還是依托于涵蓋 900 多個(gè)行業(yè)、擁有 3000+ 屬性的 1600w+ 企業(yè)的企業(yè)金融行為網(wǎng)絡(luò)及其衍生出的知識(shí)圖譜和行業(yè)知識(shí)，都是奇富 GPT 可以更懂金融、更懂用戶、更好支撐信貸領(lǐng)域各類金融業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)。

如果金融數(shù)據(jù)處理企業(yè)想抓住機(jī)遇，并在合適的時(shí)間和地點(diǎn)發(fā)揮最佳作用，那么我們推薦您閱讀我們的報(bào)告《2023-2028年金融數(shù)據(jù)處理行業(yè)市場(chǎng)研究報(bào)告》。我們的報(bào)告包含大量的數(shù)據(jù)、深入分析、專業(yè)方法和價(jià)值洞察，可以幫助您更好地了解行業(yè)的趨勢(shì)、風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)遇。在未來的金融數(shù)據(jù)處理競(jìng)爭(zhēng)中擁有正確的洞察力，就有可能在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間和地點(diǎn)獲得領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

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  金融數(shù)據(jù)處理研究報(bào)告對(duì)金融數(shù)據(jù)處理行業(yè)研究的內(nèi)容和方法進(jìn)行全面的闡述和論證，對(duì)研究過程中所獲取的金融數(shù)據(jù)處理資料進(jìn)行全面系統(tǒng)的整理和分析，通過圖表、統(tǒng)計(jì)結(jié)果及文獻(xiàn)資料，或以縱向的發(fā)...

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