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2016年9月大数据投融资分析报告:大数据在金融行业的赚钱能力堪称第一

【数据猿导读】 根据不完全统计,2016年9月大数据行业共计发生34起投融资事件,相比上个月环比增长3%,其中已披露具体金额的有28起,涉及金额52.69亿人民币。其中,金融保险行业发生5起,医疗和体育行业各3起,其他行业相对比较分散

2016年9月大数据投融资分析报告:大数据在金融行业的赚钱能力堪称第一

来源:数据猿 作者:朱鸿菊

根据不完全统计,2016年9月大数据行业共计发生34起投融资事件,相比上个月环比增长3%,其中已披露具体金额的有28起,涉及金额52.69亿人民币。

图表 1:2015年7月-2016年9月大数据领域投融资情况

数据来源:数据猿基于公开数据整理

从公布融资轮次来看,本月获融资的企业有16家为A轮,10家为天使轮,4家为B轮,2家为C轮,1家IPO融资,1家战略投资。

图表 2:2016年9月大数据企业募资轮次分布

数据来源:数据猿基于公开数据整理

从投融资领域的分布看,2016年9月,大数据行业应用方面,发生了20起投融资事件,其中,金融保险行业发生5起,医疗和体育行业各3起,其他行业相对比较分散;在大数据技术应用方面,共发生14起投融资事件,其中数据分析方向远远高于其他方向,共发生10起投融资事件,大数据工具方向发生3起,大数据应用方向发生1起。

图表 3:2016年9月大数据募资企业领域分布

数据来源:数据猿基于公开数据整理

从金额上看,2016年9月,大数据行业应用领域比大数据技术应用领域更胜一筹,获得了80%以上的资金青睐。大数据行业应用领域共获得44.43亿元,占比高达84%,大数据技术应用领域,获得融资8.26亿元,占比仅16%。

在行业应用方面,金融保险和汽车行业成为前两大亮点行业,其中,金融保险行业获得25.9亿元,占整体行业应用的58.3%,汽车行业获得16.67亿元,占整体行业应用的37.5%。在技术应用方面,数据分析方向独树一帜,获得6.53亿元,占整体技术应用的79.1%。

图表 4:2016年9月大数据企业募资金额领域分布(亿元)

数据来源:数据猿基于公开数据整理

大数据在金融行业的赚钱能力堪称第一

从本月投融资金额来看,金融行业成为最大的投融资方向,共有5家金融类的企业进行了融资,4家已公布的金额就达到25.90亿元。

大数据在金融行业的应用主要在四个方向:风险管控、精准营销、客户画像和运营优化。本月的5家企业中,有3家企业业务涉及贷款的风险管控,2家业务涉及理财产品的精准营销,这是大数据在金融行业最主要的两个应用方向,也是直接降低成本和创造价值的方向。

1、风险管控,最大限度降低金融企业的不良率

目前我国社会信用体系建设还不够完善,还远远达不到经济社会发展对信用体系的要求,目前中国还存在着大量不诚信的问题,据统计,每年我国因企业诚信缺失造成的经济损失超过了6000亿元。在大数据的应用基础上,银行可通过企业的生产、流通、销售、财务等相关信息,纵向结合企业对供应商的采购数据,下游经销商的销售数据等,可以对企业进行贷款风险分析、量化企业的信用额度,更有效的开展中小企业贷款。在个人信用方面,银行可以利用持卡人基本信息、卡片信息、交易流水、交易模式等信息,来判断销售当前用户的交易是否属于正常行为,是否存钱欺诈和洗钱等犯罪行为。

金融业内专家表示,在大数据的应用下,未来五年,中国银行业的不良率将至少下降50%。中国银监会发布《中国银行业监督管理委员会2015年报》的数据显示,2015年银行业的不良贷款余额新增5100万元至1.96万亿元,不良贷款率为1.94%,逼近2%。可见大数据风险管控方面,可为金融企业降低巨大的损失。

2、精准营销,带来最直接的收益提升

在金融行业,可以说得客户者得天下。在大数据的帮助下,金融企业可以了解用户的背景信息如潜在客户是谁、客户联系方式、客户的需求,客户的习惯爱好、客户关注的金融产品等等,然后为客户提供实时的、准确的、个性化的产品和服务,直接提升成单率。比如某银行可根据客户使用信用卡采购的孕婴产品,可推断用户是否育有小孩,孩子多大,男孩女孩等信息,后期可时时向该用户推送该年龄段幼儿/儿童的商品信息。

据统计分析,精准营销相比于传统营销,可将银行理财产品的成单率提升50%-200%,大大提高了银行的收益和运营效率,这也是各大企业在精准营销方面大量投入的原因。

3、产品/运营优化,最本质的产业升级

对产品和运营方面的优化,可以说是大数据给金融行业带来的最伤筋动骨的改变。自古以来,只有弃旧才能迎新,只有改革才能升级。金融企业可根据大数据,分析客户的个性与爱好,预测客户的需求,从而对产品和服务进行创新与优化;根据市场情况和各渠道的推广效率,对现有渠道进行整合和优化,开拓新的渠道。通过这些改变,实际上就是金融行业的一次次升级。

整体来说,大数据在金融行业的应用具有重大的价值,也为我国社会信用体系的建设奠定了坚实的基础。

注:2016年9月大数据领域投融资列表


来源:数据猿

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