大家想知道怎么样才能写一篇比较优质的报告吗？下面是小编为大家带来的2023互联网金融行业分析报告，希望大家可以喜欢。
2023互联网金融行业分析报告1
数据金融：金融的本质是数据，以及基于数据的建模和风险定价。
互联网公司及科技公司拥有海量用户数据，有机会借由数据挖掘和建模，成为传统金融公司之外的数据金融新贵。
全球互联网上市公司总市值约2万亿美金，而金融市场规模则在300万亿量级。
中国传统银行的征信记录仅覆盖总人口的35%，远低于互联网52%的覆盖率。
互联网巨头拥有了极大的数据先发优势。
虽然中国的央行征信及传统金融业务数据不对互联网公司开放，但丰富的社交、线上消费及转账行为数据能够在风控和征信中发挥巨大作用。
据cnnic统计，截止2016年底，我国网民规模达7.31亿，手机网民占比达95.1%，其中手机支付用户达到4.7亿。
随着中国移动互联和移动支付渗透率的不断提高，网民在互联网上留下的数据踪迹成指数级增长，这些数据不仅包括了基本的实名制用户信息，更重要的是体现了用户的消费历史、社交行为、生活开支甚至是理财偏好。
蚂蚁金服和腾讯金融拥有自己的征信数据来源和技术，使其能够绕开传统金融，独立解决陌生人交易场景中的身份及违约风险评估问题。
在数据金融的竞争格局下，互联网巨头将首先受益数据优势带来的用户价值增长。
随着移动支付成为大众习惯，互联网金融规模保持着高速上涨，截至2016年，中国互联网金融总交易规模超过12万亿，接近gdp总量的20%，互联网金融用户人数超过5亿，位列世界第一。
相对的是，银行卡和传统金融网点的重要性被不断削弱。
银行卡是我国传统金融机构触及客户的主要产品，然而随着电子支付的爆发，银行卡的吸引力不断减弱，手机号实名制和生物身份验证为互联网金融提供了与传统银行卡相同等级的安全保障，网络资管规模将在一段时间内保持高速增长。
目前全球27家估值不低于10亿美元的金融科技独角兽了中，中国企业占据了8家，融资额达94亿美元。
中国互联网金融服务市场规模巨大，增速较高，有望成为互联网公司的下一金矿，在数十亿市场空间里，数字金融巨头已经出现雏形。
另一方面，经过了几年的高速发展，阿里、腾讯等互联网头部公司具有了稳定的市场地位和可观的市值规模。
对互联网龙头公司来说，线下商业模式向线上搬迁所带来的红利在消退，未来的增长是决定公司战略的重要因素。
经过了近6年的高速增长，截止2016年底，中国移动互联网月度活跃用户数量已经突破了10亿大关，但同比增长持续放缓，ios设备不增反降。
另外一方面，规模型app（mau大于1万）的数量在2015年达到顶峰后，在16年开始下滑，但头部app（千万级以上）数量仍在持续增加。
在新用户增长乏力的局面上，头部app实际上在持续收割中部app的用户，互联网市场寡头化的趋势越来越明显。
随着移动互联的渗透率达到网民总数的95.1%，人口红利逐渐减退，移动互联网正从增量模式转入存量模式。
增量流量的枯竭，迫使互联网公司改变一贯以来依靠流量的粗放模式，而更多的依靠增值服务，对存量流量进行再获取，管理和商业化成为互联网巨头的主要着眼点。
对于互联网和科技巨头而言，金融市场显然是具备足够体量和盈利能力的潜在市场，基于个人客户和小商户的数据挖掘和逐渐积累沉淀的风险定价能力有希望成为其在金融领域的竞争优势。
我们判断，数据金融可能在互联网盛宴的下半场绽放光彩。
中国互联网巨头以支付为入口，以数据为底层支持，基于大数据的理财产品、信贷、保险等的设计、发行、分销；嵌入场景的消费金融和供应链金融；以区块链、云计算为代表数据金融技术能力的输出，综合来看，数据金融初具雏形。
互联网巨头的获客成本持续低于传统金融机构，逐渐成熟的互联网征信体系将进一步释放巨大的金融衍生场景，互联网巨头重构金融的机会正在到来。
与传统的征信数据相比，互联网数据能够更全面地反映用户消费及资金状况，海量数据在互联网各项平台中不断积累，信用生态合作者也可以提供后续反馈，形成新的行为和交易数据回路，在反馈中不断更新个人征信状况。
深度契合需求，互联网金融增量市场空间巨大
需求端：个人客户和小商户对金融服务的需求持续存在。
传统金融公司很难满足长尾曲线中后部客户对于金融服务便利性、可得性和性价比的需求。
互联网公司依靠庞大用户基础、用户数据持续跟踪分析和渠道优势，对更大范围的客户进行信用评估和金融服务，如京东金融等。
中国个人消费贷款余额在4万亿量级，长期有望增长至10万亿以上，对应高达数千亿的利息收入。
综合考虑保险、投资、众筹等其他业务，个人金融服务市场空间有望达万亿规模。
数据金融公司有机会在增量市场中占据较大份额。
据央行统计，目前传统的金融机构对国内个人征信的覆盖率仅为28%，而美国个人征信市场的覆盖率为92%，以fico信用分为主要依据的美国个人征信系统已经有了十多年历史，而央行的征信系统还存在查询难、记录少、个人信息在不同银行割裂等情况。
作为个人金融业务发展的基石，个人征信数据是衡量个人风险和金融服务定价的最关键要素。
在个人信贷数据偏少的情况下，我国传统金融机构无法对长尾用户进行其他维度的数据交叉验证、分析，导致了个人金融服务市场存在大量空白，需要互联网巨头及科技公司进行填补。
长期以来，中国的传统金融服务局限于以抵押为主的工业制造业和房屋贷款。
creditkarma公司则提供美国居民信用分数的实时免费查询，根据用户信用分数推荐对他们更划算的金融服务（保险、贷款等）；由于credit karma掌握了三分之二的美国消费者的实际债务负担，包括债权人和债务利率等信息，系统通过挖掘数据并利用算法使用户看到符合自身需要的广告，也就是对网站用户进行个性化的推荐。
佣金收入则来自于成功推荐信用卡、贷款以及其他金融服务。
总结来说，数据优势和流量入口为中国。
互联网巨头带来数据金融的全面成功。
2016年春节期间，微信完成320亿美金电子红包的转账，是paypal2015年全年支付额的六倍多。
蚂蚁金服旗下的余额宝规模达到了960亿美金，成为世界规模最大的货币基金。
蚂蚁金服目前估值为600亿美金，距离中国交通银行4000多亿人民币的市值仅一步之遥。
除美国外，中国将成为全世界最大的支付市场和全世界第二大的金融科技市场。
中国互联网巨头成功开发了国内尚未被传统金融覆盖的需求，并走出了一条巨头进化的独特路径。
移动支付为入口，数字金融产业链全面成型供给端：第三方移动支付快速普及，2016年交易规模达38.5万亿，微信支付和支付宝市场份额高达90%。
在占据支付业务核心竞争力之后，数据金融公司开始探索信贷业务，在此过程中优先发展征信，并向保险、众筹、投资等领域延伸。
参照海外发展经验，我们判断消费信贷有望成为继支付业务之后，数据金融公司重要的业务之一。
传统金融机构通常通过资产抵押控制信贷风险，对于长尾中后端客户服务不足。
数据金融公司有机会通过数据分析和风险定价模型服务更大范围的客户。
以腾讯和蚂蚁金服为代表的支付巨头以自有数据为基础，发力征信，谋求覆盖全方位、全场景的移动互联金融生态。
蚂蚁花呗已走出阿里平台，接入40多家外部消费平台。
京东金融以电商交易和商家备货场景切入，在消费和供应链金融领域纵深发展，通过“白条”拓展消费金融业务，并试水abs和abn。
互联网金融将从以支付、电商为代表的产业链前端向以个人金融、资产管理为核心的产业链后端布局发展。
未来，立足于互联网巨头和科技公司的金融服务产业，竞争才刚刚开始。
蚂蚁金服：数据+科技成就金融巨人
依托于互联网消费金融的场景化，蚂蚁金服首先打开了电子支付市场，并且将消费金融、保险、小微企业借贷等业务嵌入了日常的交易场景中。
在建立起了拥有基金、银行、支付、保险、众筹等全牌照的金融帝国之后，全方位的人工智能平台被应用于各种服务场景之中，如风险控制、信贷决策、保险定价、服务推荐。
加上算法不断迭代，公司向着全场景的智能金融帝国转型，数据+科技使得蚂蚁金服成为互联网时代的金融巨人。
信息的融合在技术和算法的推动下，开始产生巨大的价值。
以蚂蚁金服为代表的互联网金融公司与传统金融机构最大的区别在于技术。
互联网公司开始利用技术重塑金融：
自动问题识别（ctr）：上下语义匹配及客户真实意图识别。
采用标准问题映射技术，再找到多方面的服务标准化或需求驱动。
由于采用了人工智能识别技术，2016年双11淘宝自助服务比例达到了97%，自助转人工的需求猛降，客户满意度提高，公开资料显示该技术运用后，人力和gpu成本下降1亿左右，而支付和理财平台的峰值容量和操作效率反而得到极大提升。
基于迁移学习和深度学习的精准营销。
基于阿里生态体系的海量数据在深度学习的技术框架内达到融合和学习，对用户、产品、文本等进行同一“编码”，经过大规模学习和迁移学习后，人工智能能够将支付用户的属性和阅读偏好、电商购买行为与保险偏好联系在一起，从而实现基于交易行为和阅读行为的精准营销，助力理财和保险产品的销售和定位。
蚂蚁金服在进行精准营销时，把算法、业务、系统整体打通，大规模提升深度学习效率近6倍左右，并且开始从非结构性数据中提取每个用户的谨慎性系数。
在蚂蚁聚宝的主页和社区观点里面，同一个基金面对不同的用户dna，会有不同的文字呈现，推荐的内容和原因根据用户习惯和浏览历史而变化，是个性化定制的模式。
目前这些全新的算法提高了业务点击转化率将近5.9倍，gmv提高了3.4倍。
小而美的保险：运用机器学习和可解释模型真正理解用户的消费行为。
蚂蚁金服的场景化保险产品，如退货险、碎屏险等，保费在0.5-5块钱左右，覆盖海量长尾人群，场景险保费收入多年维持100%的年化增速，双11一天保单金额突破1亿。
场景保险产品凭借着大数据和机器学习，做到了实时投保，实时差异化定价，实时出险率预测和极速核赔。
蚂蚁金服使用几百万用户id数据来培养可解释模型，即用户、他所购买的商品和退货这三者之间的关系，最后得出该用户的退货概率。
场景类保险依靠此类核心算法，实现了超小金额保单的盈利。
征信业务方面，蚂蚁金服根据阿里系（占比30-40%）和其他第三方支付机构提供的征信数据，打造出了“芝麻信用”。
未来腾讯征信将深度应用在金融产品分销和风险评估中，为腾讯金融体系提供准确的用户画像。
京东金融：全面对标蚂蚁金服，金融产品推陈出新
京东金融利用电商平台场景和海量数据优势，根据用户特征，提供信贷、理财产品和保险的分销服务。
供应链金融和消费金融服务的场景不仅仅是京东商城，还拓展到了京东生态圈外的很多外部场景。
京东金融通过数据及科技能力，为证券公司、消费信贷公司等提供数据和产品。
京东金融商业模式开始从2c到2b进行转换，主要包括以下产品：
京东白条：在京东网站使用白条进行付款，可以享有最长30天的延后付款期或最长24期的分期付款方式。
逾期手续费方面，白条也比花呗低，白条逾期利息是0.03%/天，花呗是0.05%/天。
“京东白条”上线，与“京保贝”形成了一个完整的金融产业链，分别为供应商和消费者提供小额微贷服务。
此外，“京东白条”的分期业务，还可以为京东带来丰厚的利润回报。
如果没有“京东白条”这款产品，用户在京东购物要想分期付款，只能使用信用卡的分期付款业务，利润全部被银行获取。
借助“京东白条”业务，拥有的庞大现金流被充分利用，可为京东带来丰厚的利润回报。
小金库：作为京东金融的一款基础性货币基金理财产品，它不仅整合了现金管理、投资理财等多种功能，还实现了购物支付功能，即用户通过京东小金库就可实现瞬间支付购物，速度快于银行卡等付款方式，进一步提升了消费者的购物体验。
大支付业务作为京东金融的核心战略之一，“小金库”的出现完善了京东金融现在的支付体系，京东支付、白条、小金库等一系列产品形成了很好的串联，实现了存、贷、转的打通。
京小贷：“京小贷”是以京东开放平台的店铺为贷款发放对象，根据商家的综合经营情况给予贷款额度，贷款期限最长12个月，商家可根据贷款金额自主选择贷款期限和还款方式。
京小贷系统会根据店铺的评级、当前贷款金额、期限、还款方式等条件综合计算出贷款利率，目前暂定单笔商家贷款上限为200万元，之后会根据数据适时上调或下调；而且由于“京小贷”是依据商家信用等京东自有大数据确定放贷，无需商家抵押或提供担保，年化贷款利率在14%~24%之间，利率低于同业水平。
facebook：电商之心不死，全面发掘广告价值
与国内支付巨头试图谋求覆盖全方位、全场景的移动互联金融生态不同，facebook通过将好友转账、移动支付和内置聊天机器人结合起来，进一步将金融和广告、电商业务融合。
长期以来，facebook通过内置的广告内容为商家导流，现在公司希望用户不离开facebook即可完成购物流程，在并将交易记录留存在facebook生态系统内，便于深挖用户价值和客户转换率，进一步提振广告收入。
facebook公布的2016年财报显示，移动端广告收入的占其整体广告营收的84%。
2015年facebook messenger在美国用户中推出了p2p支付服务，标志着facebook正式进军移动支付领域。
2016年10月，从爱尔兰银行获得电子货币许可证，这相当于facebook获得了欧盟通行证，为欧洲客户在facebook实现好友间支付铺平了道路。
今年2月份，facebook又通过跟p2p转账服务公司transferwise合作，让原本只限于美国的messenger用户互相转账功能变成一项跨国服务，实现了外汇汇款。
facebook还增加了页面一键支付功能，它让messenger内置的聊天机器人推送连接，并完成收款，用户不需要离开app。
如果用户将信用卡信息存储在facebook或者messenger上，就可以通过机器人在喜欢的店铺或者服务中购物。
messenger不断的扩展第三方支付伙伴，比如paypal、stripe和欧洲的transferwise。
通过涉足这些全新领域，facebook希望进一步提振facebook messenger用户的参与度，帮助facebook增加用户粘性。
值得注意的是，facebook所有金融相关的业务都是通过寻求第三方合作完成，表明公司目前尚未有正式进军金融产品服务的计划，继续提高广告收入是现阶段公司的最主要目标。
此外，facebook与paypal达成合作协议，facebook用户在其网站上购物时可以使用paypal进行支付。
此举一方面可以提高用户黏着度，另一方面在线支付功能帮助facebook获取用户的银行卡信息以及他们的购物、支付信息，同时借助大数据技术，facebook可以准确地预测用户的个性与品质这种高度敏感的信息，来更好的定位潜在买家，从而在广告投放方面获得巨额利润。
目前，facebook已经通过对用户行为进行全方位的跟踪及发掘，利用其数据优势在精准营销上面获得了巨大成功，facebook的广告收入在过去的三年持续超预期。
facebook在去年10月重新推出marketplace平台，用户们可以通过买卖群组发表自己的出售信息。
marketplace可以根据用户所在位置，自动显示附近区域待售的物品。
该模式类似于简版淘宝+附近的人功能。
用户也可通过app的搜索栏，按位置、类别及价格等选项寻找特定商品。
facebook目前还不支持收付款以及物流服务。
公司希望的是用户能更长久地停留在页面中，形成浏览和购买的闭环，进而驱动其广告收入的增长。
另外，facebook也大力发展征信技术，核发贷款的金融业者可透过这项技术，审视个人在社交网站上经可靠节点链接的亲近朋友，交际圈采样的得出信用评分低于某个水平以下，那贷款机构就会拒绝核贷给你。
相较于传统的信用评分方法，银行可以利用该专利将用户的人脉关系作为信用评级的参考因素。
基于社交评分方法：主要包括用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度。
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2023互联网金融行业分析报告1
数据金融：金融的本质是数据，以及基于数据的建模和风险定价。
互联网公司及科技公司拥有海量用户数据，有机会借由数据挖掘和建模，成为传统金融公司之外的数据金融新贵。
全球互联网上市公司总市值约2万亿美金，而金融市场规模则在300万亿量级。
中国传统银行的征信记录仅覆盖总人口的35%，远低于互联网52%的覆盖率。
互联网巨头拥有了极大的数据先发优势。
虽然中国的央行征信及传统金融业务数据不对互联网公司开放，但丰富的社交、线上消费及转账行为数据能够在风控和征信中发挥巨大作用。
据cnnic统计，截止2016年底，我国网民规模达7.31亿，手机网民占比达95.1%，其中手机支付用户达到4.7亿。
随着中国移动互联和移动支付渗透率的不断提高，网民在互联网上留下的数据踪迹成指数级增长，这些数据不仅包括了基本的实名制用户信息，更重要的是体现了用户的消费历史、社交行为、生活开支甚至是理财偏好。
蚂蚁金服和腾讯金融拥有自己的征信数据来源和技术，使其能够绕开传统金融，独立解决陌生人交易场景中的身份及违约风险评估问题。
在数据金融的竞争格局下，互联网巨头将首先受益数据优势带来的用户价值增长。
随着移动支付成为大众习惯，互联网金融规模保持着高速上涨，截至2016年，中国互联网金融总交易规模超过12万亿，接近gdp总量的20%，互联网金融用户人数超过5亿，位列世界第一。
相对的是，银行卡和传统金融网点的重要性被不断削弱。
银行卡是我国传统金融机构触及客户的主要产品，然而随着电子支付的爆发，银行卡的吸引力不断减弱，手机号实名制和生物身份验证为互联网金融提供了与传统银行卡相同等级的安全保障，网络资管规模将在一段时间内保持高速增长。
目前全球27家估值不低于10亿美元的金融科技独角兽了中，中国企业占据了8家，融资额达94亿美元。
中国互联网金融服务市场规模巨大，增速较高，有望成为互联网公司的下一金矿，在数十亿市场空间里，数字金融巨头已经出现雏形。
另一方面，经过了几年的高速发展，阿里、腾讯等互联网头部公司具有了稳定的市场地位和可观的市值规模。
对互联网龙头公司来说，线下商业模式向线上搬迁所带来的红利在消退，未来的增长是决定公司战略的重要因素。
经过了近6年的高速增长，截止2016年底，中国移动互联网月度活跃用户数量已经突破了10亿大关，但同比增长持续放缓，ios设备不增反降。
另外一方面，规模型app（mau大于1万）的数量在2015年达到顶峰后，在16年开始下滑，但头部app（千万级以上）数量仍在持续增加。
在新用户增长乏力的局面上，头部app实际上在持续收割中部app的用户，互联网市场寡头化的趋势越来越明显。
随着移动互联的渗透率达到网民总数的95.1%，人口红利逐渐减退，移动互联网正从增量模式转入存量模式。
增量流量的枯竭，迫使互联网公司改变一贯以来依靠流量的粗放模式，而更多的依靠增值服务，对存量流量进行再获取，管理和商业化成为互联网巨头的主要着眼点。
对于互联网和科技巨头而言，金融市场显然是具备足够体量和盈利能力的潜在市场，基于个人客户和小商户的数据挖掘和逐渐积累沉淀的风险定价能力有希望成为其在金融领域的竞争优势。
我们判断，数据金融可能在互联网盛宴的下半场绽放光彩。
中国互联网巨头以支付为入口，以数据为底层支持，基于大数据的理财产品、信贷、保险等的设计、发行、分销；嵌入场景的消费金融和供应链金融；以区块链、云计算为代表数据金融技术能力的输出，综合来看，数据金融初具雏形。
互联网巨头的获客成本持续低于传统金融机构，逐渐成熟的互联网征信体系将进一步释放巨大的金融衍生场景，互联网巨头重构金融的机会正在到来。
与传统的征信数据相比，互联网数据能够更全面地反映用户消费及资金状况，海量数据在互联网各项平台中不断积累，信用生态合作者也可以提供后续反馈，形成新的行为和交易数据回路，在反馈中不断更新个人征信状况。
深度契合需求，互联网金融增量市场空间巨大
需求端：个人客户和小商户对金融服务的需求持续存在。
传统金融公司很难满足长尾曲线中后部客户对于金融服务便利性、可得性和性价比的需求。
互联网公司依靠庞大用户基础、用户数据持续跟踪分析和渠道优势，对更大范围的客户进行信用评估和金融服务，如京东金融等。
中国个人消费贷款余额在4万亿量级，长期有望增长至10万亿以上，对应高达数千亿的利息收入。
综合考虑保险、投资、众筹等其他业务，个人金融服务市场空间有望达万亿规模。
数据金融公司有机会在增量市场中占据较大份额。
据央行统计，目前传统的金融机构对国内个人征信的覆盖率仅为28%，而美国个人征信市场的覆盖率为92%，以fico信用分为主要依据的美国个人征信系统已经有了十多年历史，而央行的征信系统还存在查询难、记录少、个人信息在不同银行割裂等情况。
作为个人金融业务发展的基石，个人征信数据是衡量个人风险和金融服务定价的最关键要素。
在个人信贷数据偏少的情况下，我国传统金融机构无法对长尾用户进行其他维度的数据交叉验证、分析，导致了个人金融服务市场存在大量空白，需要互联网巨头及科技公司进行填补。
长期以来，中国的传统金融服务局限于以抵押为主的工业制造业和房屋贷款。
