银行市场规模的大数据分析
| 研究期 | 2019 - 2029 |
| 市场规模 (2024) | USD 858万美元 |
| 市场规模 (2029) | USD 2428万美元 |
| CAGR(2024 - 2029) | 23.11 % |
| 增长最快的市场 | 亚太地区 |
| 最大的市场 | 北美 |
| 市场集中度 | 低的 |
主要参与者
*免责声明：主要玩家排序不分先后 |
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银行市场分析中的大数据分析
银行业大数据分析市场规模预计到 2024 年为 858 万美元，预计到 2029 年将达到 2428 万美元，在预测期内（2024-2029 年）复合年增长率为 23.11%。
基于从投资模式、购物趋势、投资动机以及个人或财务背景等众多洞察中获得的输入，大数据分析可以帮助银行了解客户行为。
- 生成的数据量的大幅增加和政府要求是银行业采用大数据分析的主要推动力。随着技术的发展，消费者使用越来越多的设备（例如智能手机）进行交易，这影响了交易量。鉴于当前的数据增长率，需要更好的数据收集、组织、集成和分析。
- 政府规则和大量数据收集正在影响银行业。随着技术的发展，越来越多的消费者使用更多的设备来开始交易（例如智能手机），从而增加了交易量。这激发了大数据分析的发展，使数据分析师可以在一个位置查看并快速定位所有数据点。借助这一综合图片，团队成员可以交流可以增强银行业的见解。
- 大数据分析解决方案提供了挖掘新业务洞察所需的处理、持久性和分析功能，同时使公司能够将所有数据存储在灵活、经济实惠的环境中。大数据分析工具收集并跟踪结构化和非结构化数据以及用于整理来自不同来源的大量截然不同的数据的技术。
- 大多数遗留系统无法应对不断增加的负担。如果利用过时的基础设施收集、存储和分析必要数量的数据，则整个系统的稳定性可能会受到损害。组织必须提高其处理能力或完全重新设计其系统来解决该问题。
- 由于银行业越来越多地使用和采用来分析和研究消费者数据并实施有效的策略，COVID-19 大流行对银行业的数据分析产生了重大影响。由于技术的快速发展，银行业的数据分析取得了巨大的增长。
银行市场趋势中的大数据分析
全行风险管理与内控见证成长
- 通过使用尖端技术，银行可以降低信用风险并根据各种风险标准做出更好的决策。借助大数据和分析平台，银行可以控制信用风险并避免违约情况。
- 此外，一个明显的指标是零售银行使用大数据分析进行信用风险管理。事实证明，应用基于支付交易行为模式的信用风险指标可以比基于透支账户和逾期付款的传统指标更快地检测信用事件。
- 使用数据和分析工具进行实时欺诈检测，通过密切监控债务人以及预见贷款违约的能力，有助于降低信贷和流动性风险。
- 正如美国银行所证明的那样，大数据可用于识别高风险账户。对于 950 万笔抵押贷款，企业投资集团负责计算违约可能性，这有助于美国银行预测贷款违约造成的损失。通过将计算贷款违约所需的时间从 96 小时缩短至 4 小时，该银行提高了效率。
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欧洲预计将出现显着增长
- 管理金融组织如何交换和保护客户私人信息的最著名的规则仍然是欧盟的通用数据保护规则。
- 此外，由于欧盟支付服务指令 (PSD2)，数据交换可以通过开放应用程序编程接口 (API) 实现。由于数据可以自由共享的环境，收集、处理和分析数据的能力变得越来越重要。
- 此外，预计客户数量和监管修订都将很快增加。因此，对客户分析和智能技术的需求应该会增加。
- 总部位于英国的劳埃德银行集团利用数据分析来满足不同客户类别的需求，同时优化目标细分市场的增长。
- 由于开放银行趋势，欧洲零售银行正在使用大数据分析解决方案，解决传统金融机构数十年来面临的问题。
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银行业大数据分析概述
由于众多全球公司的存在，银行市场中的大数据分析相当分散，这些公司为银行提供一系列针对不同应用的大数据分析解决方案，例如欺诈检测和管理、客户分析、社交媒体分析等。 Oracle Corporation 、IBM 公司和 SAP SE 是主要的市场参与者。
- 2023 年 2 月 - Alteryx 宣布为其 Alteryx Inc 基于云的分析工具提供新的自助服务和企业级功能，以支持客户做出更快、更明智的决策。现在有了对 Designer Cloud 的完全访问权限，该平台得到了改进，可以为所有技能水平的员工提供平易近人、易于使用的拖放界面，而不会影响数据治理或安全标准。
- 2022 年 8 月 - Aspire Systems 推出整体方法来加速实施。这项创新由人工智能提供支持，并提高了实施速度。借助这种新的自主应用程序实施方法，Aspire Systems 致力于帮助企业从 Oracle 云 ERP 应用程序实施中获得最大价值。
银行市场领导者的大数据分析
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IBM Corporation
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SAP SE
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Oracle Corporation
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Aspire Systems Inc.
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Alteryx Inc.
*免责声明：主要玩家排序不分先后
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银行市场新闻中的大数据分析
- 2023 年 3 月 - Alteryx 宣布其已成功获得 Google Cloud Ready - AlloyDB 称号。客户可以使用 Alteryx 不断增长的连接器库访问各种数据库中的数据，从而使他们能够使用比以往更多的数据。 Cloud Ready - AlloyDB 是 Google Cloud 技术合作伙伴提供的与 AlloyDB 交互的产品的新名称。通过获得这一认可，Alteryx 与 Google Cloud 密切合作，将对 AlloyDB 的支持纳入其解决方案，并微调其当前功能以获得最佳结果。
- 2023 年 1 月 - Aspire Systems 宣布晋升为 AWS 高级咨询合作伙伴级别，通过该级别的合作，Aspire 利用 AWS 资源增强其云解决方案，为政府和航天机构、教育领域的领导者和非营利组织提供支持。利用从备受追捧的 APN Immersion Days 中收集的资源，Aspire 为其客户提供独家、最先进的 AWS 解决方案。
银行业市场大数据分析报告 - 目录
1. 介绍
1.1 研究假设和市场定义
1.2 研究范围
2. 研究方法论
3. 执行摘要
4. 市场洞察
4.1 市场概况
4.2 行业吸引力 - 波特五力分析
4.2.1 新进入者的威胁
4.2.2 买家/消费者的议价能力
4.2.3 供应商的议价能力
4.2.4 替代产品的威胁
4.2.5 竞争激烈程度
4.3 行业价值链分析
4.4 COVID-19 对市场的影响
5. 市场动态
5.1 市场驱动因素
5.1.1 政府举措的执行
5.1.2 全行风险管理与内控见证成长
5.1.3 银行生成的数据量不断增加
5.2 市场挑战
5.2.1 缺乏数据隐私和安全
6. 相关案例研究和用例
7. 市场细分
7.1 按解决方案类型
7.1.1 数据发现和可视化 (DDV)
7.1.2 高级分析 (AA)
7.2 按地理
7.2.1 北美
7.2.2 欧洲
7.2.3 亚太
7.2.4 拉美
7.2.5 中东和非洲
8. 竞争格局
8.1 公司简介
8.1.1 IBM Corporation
8.1.2 SAP SE
8.1.3 Oracle Corporation
8.1.4 Aspire Systems Inc.
8.1.5 Adobe Systems Incorporated
8.1.6 Alteryx Inc.
8.1.7 Microstrategy Inc.
8.1.8 Mayato GmbH
8.1.9 Mastercard Inc.
8.1.10 ThetaRay Ltd
9. 投资分析
10. 市场的未来
银行业细分中的大数据分析
大数据分析可以帮助银行根据从各种洞察中获得的输入来了解客户行为，包括投资模式、购物趋势、投资动机以及个人或财务背景。随着大数据分析的改进，银行可以分析市场趋势并制定与降低或提高不同地区个人利率相关的决策。在大数据分析的帮助下，随着电子记录数量的增长，金融服务机构正在积极使用它来存储数据、获取业务洞察并提高可扩展性。
银行市场的大数据分析按解决方案类型（数据发现和可视化（DDV）和高级分析（AA））和地理（北美、欧洲、亚太地区、拉丁美洲、中东和非洲）进行细分。上述所有细分市场的市场规模和预测均按价值（百万美元）提供。
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银行市场研究中的大数据分析常见问题解答
银行业大数据分析市场有多大？
银行业大数据分析市场规模预计到 2024 年将达到 858 万美元，复合年增长率为 23.11%，到 2029 年将达到 2428 万美元。
目前银行业大数据分析市场规模有多大？
2024年，银行业大数据分析市场规模预计将达到858万美元。
谁是银行市场大数据分析的关键参与者？
IBM Corporation、SAP SE、Oracle Corporation、Aspire Systems Inc.、Alteryx Inc.是银行市场大数据分析的主要公司。
银行市场大数据分析增长最快的地区是哪个？
预计亚太地区在预测期内（2024-2029 年）复合年增长率最高。
哪个地区在银行市场大数据分析方面占有最大份额？
2024年，北美在银行业大数据分析市场中占据最大的市场份额。
银行市场大数据分析涵盖了哪些年份？2023 年的市场规模是多少？
2023年，银行业大数据分析市场规模估计为697万美元。该报告涵盖了银行业大数据分析市场的历史市场规模：2019年、2020年、2021年、2022年和2023年。该报告还预测了银行业大数据分析市场的规模：2024年、2025年、2026年、2027年、2028年和 2029 年。
银行业大数据分析报告
由于数据生产和监管要求的增加，银行分析，特别是银行大数据，变得越来越重要。该技术使银行能够了解客户模式和趋势，从而做出更富有洞察力的决策。改进数据收集、组织、集成和检查的必要性推动了银行业数据分析的采用。然而，许多传统系统发现管理不断升级的数据负载具有挑战性，需要增强处理能力或对整个系统进行改造。银行数据分析解决方案提供所需的处理、持久性和分析功能，以揭示新的业务见解。这些工具可以监视和排列来自各种来源的结构化和非结构化数据。市场按解决方案类型和地理位置划分，解决方案涵盖数据发现、可视化和高级分析。银行业的大数据还被用于银行间的风险管理和内部控制，有助于最大限度地降低信用风险并实时检测欺诈。为了更全面地了解这些趋势，可以免费下载该报告的 PDF 版本。
