金融领域的数据_大数据产业扩张趋势显现，金融领域存在较大增长空间

在信息时代，数据正成为宝贵的资源。 从城市交通管理到流动人口数据的统计，数据的支持是必不可少的。

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随着互联网的快速发展，数据信息的收集、整理和传播效率大大提高。 千里之外，人们可以共享工业、农业等领域的大量数据，为相关决策者制定相应的产品制造计划提供参考依据，进一步发挥数据的价值。

在万物互联加速实现的今天，大数据、云计算、自动驾驶等先进技术推动行业发展的作用越来越突出，研究人员对大数据等技术的研究开发力度越来越深。 在众多科研人员的不懈努力下，大数据技术不断进步，其应用范围也不断扩大。 农业、制造、环保、化工、食品等行业已经成为大数据着陆的重点领域。

近两年来，大数据应用场景增多，市场规模扩大，产业发展总体呈现出势头强劲的局面。 据统计，2017年我国大数据产业规模达到4800亿元，比上年增长23%，其中大数据硬件产业产值234亿元，比上年增长39%。 2018年，我国大数据产业规模突破6000亿元。

另外，一些市场调查机构分析了大规模数据市场的收益。 根据IDC发布的《世界半年大数据支出指南，2018H2》，预计到2019年，大数据和商业分析解决方案的全球收入将达到1896.6亿美元，比2018年增加12.1%。 据IDC报道，在2023年至2023年的预测期间，全球大型数据市场相关收入实现了13.1%的复合年平均增长率，预计到2023年将达到3126.7亿美元。

国内的大数据产业，现在已进入快速发展的时期。 其中，金融、通信、政府已经成为大数据技术落地的重点行业。 银行、保险、证券和投资是整个金融产业的重要组成部分。 面对越来越庞大的金融资金交易量、越来越严重的网络攻击形势，金融界人士积极改变了思路，尝试利用大数据、物联网、云计算等技术构建防火墙，进一步提高金融交易的安全性。 其中，大数据分析技术主要应用于谣言、信用、金融欺诈等业务。

在大宗货物交易活动中，交易双方往往提前投保，购买相应的保险。 大数据在金融保险领域的应用有助于相关人员快速评估保险业务的保险损失，优化设计再保险方案，进一步保障金融交易活动。 同样，大数据对供应链金融的影响也是深远持久的。

利用大数据技术，银行等金融机构的员工可以对作为贷款目标的顾客进行信用评价。 通过综合分析某企业的生产数据、电力消费、工资水平、订单数量、投资偏好、研发投资、产品周期等，评价者可以客观掌握企业的实际运营状况，决定是否出租。

新技术的诞生，往往产生新的生产方式和商业模式。 大数据在金融领域的应用，不仅对传统的金融交易信息采集方式产生了一定的冲击，也促进了新的数据信息采集综合共享方式的出现。 随着大规模数据基础设施的建设，越来越多的垂直行业员工开始构建数字化云平台，为企业生产、销售等信息的统计与汇总提供便利。

除了金融领域，大数据在教育、医疗、建筑等领域也有用。 在未来一段时间内，科研人员将继续发掘大数据的商业价值、民间价值和使用价值，与各行各业人员合作寻找准行业的匹配点，处理硬件、服务和软件在大数据市场中的关系，充分体现大数据的应用价值。