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中国金融云行业市场发展分析及前景趋势研究报告(2024-2029版)

    中国金融云行业市场发展分析及前景趋势研究报告(2024-2029版)
  • 报告编号:288780
  • 报告页数:150页
  • 图表数量:30个
  • 修订时间:2023年06月
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  • 热点行业:金融云
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报告简介

金融云是指金融机构利用云计算模型构成原理,将自身数据、客户、流程及价值通过数据中心、客户端等技术手段分散到“云”中,以提高金融机构迅速发现并解决问题的能力,提升整体工作效率,改善流程,降低运营成本,为客户提供更高水平的金融服务,最终达到精简核心业务,扩充分散渠道。

数字化环境里,万物以数据的方式存在,云计算的强大算力以及对海量数据资源的灵活调用使企业对其商业价值的认识更加深入,企业上云成为时尚风潮。金融行业向来求“稳”求“慢”,对于数字化转型一直是“边走边看”的态度,但突如其来的疫情也让其不得不按下了加速键。近年来,金融行业的上云需求极速增长,银行对金融业务线上化或场景线上化的需求明显增加,营销直播、智能客服、远程展业、线上理赔等需求旺盛。另一方面,银行自身的远程办公、在线会议、远程协作等需求也在持续飙升。

2021年金融云市场,全年的市场规模达到65.5亿美元,折合人民币425.75亿元,同比增长41.2%。

其中,2021年全年的基础设施市场规模达到46.1亿美元,折合人民币299.65亿元,同比增长41%;2021年全年的金融云解决方案市场,规模达到19.4亿美元,折合人民币126.1亿元,同比增长41.6%。

随着大量的金融机构开始应用云来承载应用和处理高并发业务,云计算技术正在与金融行业快速结合,在金融行业快速发展。银行、券商、基金保险等金融机构纷纷涉足云计算,拉开了金融信息和数据管理创新的帷幕,给金融云厂商提供了广阔的发展平台。未来,关于金融行业云计算应用的标准将越来越明确,同时随着技术的不断创新,云计算在金融领域的应用也将越来越广泛。

本研究咨询报告由北京中道泰和信息咨询有限公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、51行业报告网、全国及海外多种相关报纸杂志的基础信息等公布和提供的大量资料和数据,客观、多角度地对中国金融云市场进行了分析研究。报告在总结中国金融云行业发展历程的基础上,结合新时期的各方面因素,对中国金融云的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实,图表丰富,既有深入的分析,又有直观的比较,为金融云相关企业在未来激烈的市场竞争中洞察先机,能准确及时的针对自身环境调整经营策略。

报告目录

第一章 金融云技术概述及发展环境分析

第一节 金融云技术的概述

一、金融云基本定义

二、金融云基本概况

三、金融云部署模式

四、金融云行业经营模式

五、金融云需求主体分析

第二节 中国金融云生命周期分析

一、金融云生命周期理论概述

二、金融云所属的生命周期分析

第三节 中国金融云上下游产业链分析

一、产业链模型原理介绍

二、金融云产业链条分析

三、产业链运行机制

四、中国金融云产业链环节分析

第四节 金融云发展环境分析

一、政策环境

二、经济环境

三、技术环境

四、投资环境

第五节 金融云技术领域新标准

一、《云计算技术金融应用规范技术架构》(jr/t0166-2019-2023)

二、《云计算技术金融应用规范安全技术要求》(jr/t0167-2019-2023)

三、《云计算技术金融应用规范容灾》(jr/t0168-2019-2023)

第二章 全球主要地区金融云发展历程及现状分析

第一节 全球主要地区金融云现状与未来趋势分析

一、全球金融云主要应用领域市场分布

二、北美发展历程及现状分析

三、欧洲发展历程及现状分析

四、日本发展历程及现状分析

第二节 全球主要地区金融云规模及对比

一、全球金融云主要地区规模

二、全球金融云规模

三、北美金融云规模

四、欧洲金融云规模

五、日本金融云规模

第三节 全球重点巨头金融云技术发展

一、亚马逊

二、微软

三、ibm

四、甲骨文

五、谷歌

第三章 我国金融云运行现状分析

第一节 我国金融云技术发展状况分析

一、我国金融云发展阶段

二、我国金融云发展特点

三、金融云技术的发展历程

四、金融云行业技术壁垒分析

第二节 2019-2023年金融云发展现状

一、2019-2023年我国金融云市场规模

二、2019-2023年我国金融云技术发展分析

三、数字化转型催促云服务市场持续扩容

四、2019-2023年中国金融云企业发展分析

五、中国金融云存在的问题分析

第四章 金融业细分领域对云计算技术的需求分析

第一节 银行

一、2019-2023年银行业金融科技发展回顾

二、2019-2023年金融科技面临的机遇与挑战

三、银行加大金融科技投入,六大行金融科技投入超710亿

四、数字化业务逐渐成为银行重要收入来源,金融上云趋势愈发明显

五、银行需求占据龙头地位,占总市场的80%

六、银行金融机构对云计算的需求趋势

七、中小银行金融业企业云部署方案及策略研究

八、金融云推动银行普惠金融发展的优势

第二节 证券

一、证券行业对金融云的布局投入情况

二、金融云助力券商行业数字化转型

三、证券公司对云计算的需求趋势

第三节 保险

一、保险业对云计算的需求现状

二、到2019-2023年,财产险行业的数字化应用要达到80%

三、保险业金融云的合作案例研究

四、云服务助力保险业数字化转型提速

五、保险业对云计算的需求趋势预测

第四节 其他领域

一、其他金融领域云计算技术需求分析

二、金融云在普惠金融领域的应用需求

第五章 金融云重点地区发展分析

第一节 重点地区金融云需求分析

一、五大地区需求占比达70%

二、重点区域金融云市场需求持续增高

第二节 重点地区需求及发展前景

一、北京

二、上海

三、广东

四、浙江

五、江苏

第六章 金融领域云计算重点企业运行分析

第一节 总体市场竞争状况分析

一、金融云竞争特征

二、金融云竞争状况

三、我国金融云服务商类型

四、金融云成云计算公司必争之地

五、金融云企业间竞争格局分析

六、金融开放带来新的竞争格局

第二节 金融云十大重点企业发展分析

一、阿里云计算有限公司

二、华为云计算技术有限公司

三、腾讯云计算(北京)有限责任公司

四、中国电信股份有限公司云计算分公司

五、中兴通讯股份有限公司

六、京东科技控股股份有限公司

七、中科软科技股份有限公司

八、平安科技(深圳)有限公司

九、北京百度网讯科技有限公司

十、北京宇信科技集团股份有限公司

第七章 云计算在金融领域的应用前景分析

第一节 云计算的发展概况

一、云计算的概念

二、云计算的分类

三、云计算的发展

第二节 云计算在金融领域的应用价值

一、云计算降低了金融机构的信息资源获取成本

二、云计算减小了金融机构的资源配置风险

三、云计算提高了金融机构的IT运营效率

第三节 云计算在金融领域大规模应用的障碍

一、存在数据安全风险

二、金融机构运营管理的控制权被削弱

三、迁移成本巨大

第四节 云计算在金融领域的应用前景分析

一、安全问题将成为云计算服务商之间竞争的主要领域

二、中小金融机构对云计算应用的动力强劲

三、私有云和行业云共同发展

四、金融行业it系统的迁移需分步进行

第八章 金融云技术方向及发展趋势预测

第一节 新形势下金融云的发展趋势

一、传统金融机构金融云应用的广度和深度将进一步提升

二、云计算技术赋能中小金融银行将是未来金融云发展趋势

三、"十四五"时期,我国金融云建设规模显著增加

第二节 金融云技术发展方向

一、金融云技术发展方向研究

二、我国金融云行业应用趋势明显

三、云技术将推动金融行业的巨大变革

第三节 金融云技术趋势预测

一、我国金融领域云计算应用稳步推进

二、中国金融科技前沿技术发展趋势预测

三、金融云技术发展趋势预测

第九章 金融云研究结论及建议

第一节 研究结论

第二节 发展建议

图表目录

图表:金融科技产业分层

图表:应用于金融领域的云计算平台容灾能力要求划分

图表:2019-2023年全球金融云市场规模(单位:亿美元)

图表:北美金融云市场规模全球占比

图表:欧洲金融云市场规模全球占比

图表:日本金融云市场规模全球占比

图表:2019-2023年金融云市场总规模(单位:美元)

图表:2019-2023年我国金融云基础设施市场规模(美元)

图表:2019-2023年,我国金融云解决方案市场规模(美元)

图表:2019-2023年15家证券经营机构最新金融科技战略

图表:头部机构信息技术投入占全行业比

图表:15家头部机构在各领域的金融科技布局情况(家)

图表:2019-2023年中国保险业务技术资金投入情况

图表:供应链金融+fintech解决方案

图表:消费金融+fintech解决方案

图表:支付+fintech解决方案

图表:2019-2023年存款金额变化(单位:万亿)

图表:2019-2023年贷款金额变化(单位:万亿)

图表:2019-2023年人均可支配收入变化(单位:元)

图表:2019-2023年存款金额变化(单位:万亿)

图表:2019-2023年贷款金额变化(单位:万亿)

图表:2019-2023年人均可支配收入变化(单位:元)

图表:2019-2023年存款金额变化(单位:万亿)

图表:2019-2023年贷款金额变化(单位:万亿)

图表:2019-2023年人均可支配收入变化(单位:元)

图表:2019-2023年存款金额变化(单位:万亿)

图表:2019-2023年贷款金额变化(单位:万亿)

图表:2019-2023年人均可支配收入变化(单位:元)

图表:2019-2023年存款金额变化(单位:万亿)

图表:2019-2023年贷款金额变化(单位:万亿)

图表:2019-2023年人均可支配收入变化(单位:元)

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  • 调研数据来源

    调研方法

    实地走访、猎头采访、行业访谈、在线调查、小组座谈、神秘顾客、深度面访、固定样本连续调查等

    调研对象

    业内重点企业(高层管理人员以及采购、生产、技术负责人、市场总监)、分销商、上游供应商、下游客户、行业协会、学者、行业专家等

    覆盖范围

    普查/抽样,一般以抽样为主

    调研内容

    细分产品信息(型号、技术指标、技术趋势、规格、包装、对标产品、销售模式及渠道、生产模式、生产流程、产业链等)

    头部企业信息(企业经营指标、产品产销量、销售额、价格信息、技术特点、市场地位、竞争优势、发展计划等)

    供求信息(产能产销量、价格信息、销售额、市场需求、细分市场、产品趋势、区域分布等)

    下游用户信息(用户群分类、特征、需求规模等)

    进出口信息(进出口量值、均价、出口目的国、进口原产国等)

    行业政策及影响

  • 常规数据来源

    国际数据

    官方机构:IMF、WBG、OECD、WTO、WHO、ADB、AIIB、IEA、FAO等,以及其它国际性、地区性组织

    战略咨询机构:德勤(Deloitte)、麦肯锡(McKinsey)、波士顿(BCG)、普华永道(PwC)、IHSMarkitLtd.等

    合作机构:第三方付费数据库、各国本地调研机构等

    国内宏观

    政策法规:国务院政策文件库、中央(地方)政府“十四五”规划、远景规划,国家(地方)发改委以及其他部委发布的相关产业政策

    经济数据:国家(地方)统计局、国家发改委、中国人民银行、工信部、科技部、住建部、教育部、农业农村部、商务部、卫健委、民政部、文旅部和交通运输部等

    技术专利

    技术标准:国际标准化组织(ISO)、国际电工委员会(IEC)、全国标准信息公共服务平台、国家标准全文公开系统、中国知网、万方、维普、工标网

    专利:中国国家知识产权局(CNIPA)、欧洲专利局(EPO)、日本特许厅(JPO)、韩国特许厅(KIPO)和美国专利商标局(USPTO)

    行业规模类数据

    官方机构:国家(地方)统计局、行业主管部门、国务院发展研究中心、中国社科院、行业协会、中国(地方)统计年鉴、地方志等

    非官方机构:Wind、Euromonitor、易观智库、Gartner、IDC、IHSMarkit、Yole、中国指数研究院、证券公司、中道泰和行业大数据库等

    进出口数据

    联合国贸易数据库、中国海关总署、地方海关、商务部等

    用户规模数据

    国家互联网信息中心、中国工业和信息化部、中国信息通信研究院、中国互联网络信息中心、中道泰和行业大数据库等

    产品/服务价格

    国家发改委价格监测中心、农业农村部、生意社、阿里研究院、京东消费、中道泰和行业大数据库等

    产品热度指数

    百度指数、头条指数、搜狗指数、谷歌指数、微信指数、淘宝指数、微博指数、阿拉丁指数等网络舆情监测大数据平台

    建设项目数据

    全国投资项目在线审批监管平台、住房和城乡建设部、生态环境部、中国拟在建项目网等

    招投标项目数据

    中国政府采购网、各省(市)级政府采购网、中国招标投标网、中国招投标公共服务平台、国家药品集中采购服务平台等

    投融资项目数据

    IT桔子、高瓴资本、红杉资本、IDG资本、深创投,以及国内外证券监督管理委员会、各大证券交易所等公开披露的信息

    园区建设及经营数据

    科学技术部火炬高技术产业开发中心、中国开发区协会、中国园区网、财政部政府和社会资本合作中心等

    企业信用信息

    国家企业信用信息公示系统、信用中国、天眼查、企查查等

    企业经营效益及经营策略

    国内外各大证券交易所、券商、上市企业以及巨潮资讯网、东方财富网、万得资讯公开披露的信息等

    头部企业调研数据

    中道泰和企业大数据库、券商调研公开披露的企业数据、中道泰和委托第三方调研的数据等

  • 报告研究方法

    1、时间序列

    时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法,亦称简单外延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。二次大战中和战后,在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛。时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。

    2、SWOT分析

    SWOT(Strengths Weakness Opportunity Threats)分析法,又称为态势分析法或优劣势分析法,用来确定企业自身的竞争优势(strength)、竞争劣势(weakness)、机会(opportunity)和威胁(threat),从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

    3、PEST分析

    PEST分析是指宏观环境的分析,P是政治(Political System),E是经济(Economic),S是社会(Social),T是技术(Technological)。在分析一个行业发展环境的时候,通常是通过这四个因素来进行分析该行业的企业所面临的状况。

    4、波特五力模型

    波特五力模型从一定意义上来说隶属于外部环境分析方法中的微观分析,将大量不同的因素汇集在一个简便的模型中,以此分析一个行业的基本竞争态势。波特五力,分别为:供应商讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在进入者的威胁、替代品的威胁和现有企业之间的竞争。 该模型由迈克尔•波特(Michael Porter)于上世纪80年代初提出,对公司战略制定产生全球性的深远影响,用于竞争战略的分析,可以有效的分析客户的竞争环境。波特的“五力”分析法是对一个产业盈利能力和吸引力的静态断面扫描,说明的是该产业中的企业平均具有的盈利空间,所以这是一个产业形势的衡量指标,而非企业能力的衡量指标。

    5、SCP产业分析模型

    SCP(structure-conduct-performance,结构-行为-绩效)模型是由美国哈佛大学产业经济学权威贝恩(Bain)、谢勒(Scherer)等人建立的。该模型提供了一个既能深入具体环节,又有系统逻辑体系的产业分析框架,即:行业结构(Structure)-企业行为(Conduct)-经营绩效(Performance)。SCP框架的基本涵义是,行业结构决定企业在市场中的行为,而企业行为又决定市场运行在各个方面的经济绩效。SCP模型,主要用于分析行业或者企业在受到外部冲击(主要是指行业或企业外部经济环境、政治、技术、文化变迁、消费习惯等因素的变化)时,可能的战略调整及行为变化。 行业结构:主要是指外部各种环境的变化对企业所在行业可能产生的影响,包括行业竞争的变化、产品需求的变化、细分市场的变化、营销模型的变化等。 企业行为:主要是指企业针对外部的冲击和行业结构的变化,有可能采取的应对措施,包括企业方面对相关业务单元的整合、业务的扩张与收缩、营运方式的转变、管理的变革等一系列变动。 经营绩效:主要是指在外部环境发生变化的情况下,企业在经营利润、产品成本、市场份额等方面的变化趋势。

  • 报告编制流程

    第一步:成立研究小组:前期研讨会,解读客户需求,制定项目实施方案;

    第二步:二手资料收集:数据库检索、文献检索、官方数据收集、企业报表、行业公开信息等;

    第三步:一手调研资料采集:抽样调查、电话访谈、实地调研、深度面访等;

    第四步:初稿:资料及数据的整理、评估与选用,撰写研究报告,完成初稿;

    第五步:二稿:根据客户对初稿报告的修改意见,核验数据,补充内容,完成第二稿;

    第六步:终稿:根据客户的二次修改意见,进一步查漏补缺,完善报告,完成第三稿,即终稿;

    第七步:售后服务:对终稿报告仍提出补充内容或数据更新等要求的,免费提供六个月售后服务。

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