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中国征信大数据行业市场行情动态及投资规模预测报告
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中国征信大数据行业市场行情动态及投资规模预测报告

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    目前我国正在积极推进个人征信系统的完善,从个人征信系统覆盖的自然人数量来看,正处在稳定增长阶段,日均查询次数快速提高。同时中国人民银行征信中心已试运行新版个人征信报告,近期可能正式上线。新版报告采集信息将更细化、更全面、更精准,展示更多的个人信用记录。在此基础上,我国个人征信查询市场规模会逐步提高,年均增速维持在20%左右,预计到2024年达到440亿元。

 

第一章、征信行业投资逻辑概述   

 

第二章、我国征信业市场化进度加速

2.1 征信--现代金融体系的“基础设施”   

2.2、公私并行,我国征信业市场化进度加速   

2.3、首批个人征信牌照发放在即,8家机构抢滩登陆   

2.3.1、背靠互联网巨头    

1)芝麻信用管理有限公司   

2)腾讯征信有限公司   

2.3.2、强大股东背景 + 丰富数据源    

1)拉卡拉信用管理有限公司    

2)北京华道征信有限公司    

3)深圳前海征信中心股份有限公司   

2.3.3、拥有业内经验的老牌征信公司   

1)鹏元征信有限公司   

2)中诚信征信有限公司   

3)中智诚征信有限公司

 

第三章、全球征信发展状况    

3.1、全球范围内逐渐形成四大征信模式    

3.1.1、公共征信模式—法国   

3.1.2、行业协会模式—日本   

3.1.3、混合经营模式—德国    

3.1.4、市场主导模式—美国    

3.2 、美国市场化模式对我国民营征信发展颇具指导意义   

3.3、对比海外,我国征信业的成长性要素凸显    

3.3.1、法律监管方面,立法有待完善    

3.3.2、数据采集方面,亟待统一标准    

3.3.3、覆盖范围方面,可扩展空间巨大 

3.3.4、产品种类方面,丰富程度有待提高

 

第四章、当征信遇上大数据时代,行业步入黄金发展期    

4.1 多重视角观我国征信业,黄金时代来临   

4.1.1、需求视角:需求端形态趋于多元化,市场边界不断扩张    

1)企业及个人贷款保持较快增长   

2)互联网金融众多业态迅速扩张,倒逼“基础设施”跟上发展步伐   

3)共享经济浪潮来袭,信用价值进一步提升    

4.1.2、技术视角:大数据为征信业发展提供技术“新利器”   

1)大数据技术迅速崛起,国家大数据顶层设计雏形已现   

2)以大数据为代表的新兴技术为征信产业链注入新活力    

3)大数据征信典范—ZestFinance专攻市场盲区以实现互补   

4)与传统征信模式相比,大数据征信拥有全新特征    

1、数据来源    

2、评价思路    

3、分析方法    

4、服务人群    

5、应用场景    

4.1.3、政策视角    

4.2、公私混业+寡头垄断成为未来我国征信行业发展格局   

1)企业征信   

2)个人征信    

3)规模经济+高壁垒,征信行业呈现寡头垄断格局   

4.3、大数据时代下的个人信息保护成为行业健康发展“双刃剑”    

1)个人征信牌照延迟发放,个人信息保护或是原因之一    

2)我国隐私保护立法滞后,信息安全现状不佳    

3)企业信用信息采集和使用相对规范    

4)个人信用信息采集和使用改进提升空间较大    

5)互联网大数据征信引发个人信息保护诸多争议    

6)法律监管尺度成为影响征信行业发展的“双刃剑”    

4.4、征信行业市场空间预测   

4.4.1、企业征信市场规模约为100亿    

4.4.2、个人征信市场规模约为675亿    

第五章、主要公司分析   

5.1、银之杰    

5.2、航天信息    

5.3、广联达   

5.4、飞利信

 

图表目录:

图表 1:征信行业产业链   

图表 2:我国征信行业发展历程   

图表 3:目前我国征信体系   

图表 4:近几年央行个人征信系统收录自然人数量及信贷人数   

图表 5:近几年央行个人征信数据库收录信息构成   

图表 6:央行企业与个人数据库收录信息   

图表 7:民营征信牌照发放情况   

图表 8:芝麻信用的数据来源   

图表 9:首批入围个人征信牌照的8家机构    

图表 10:国际上4种主要征信模式对比   

图表 11:日本征信业模式   

图表 12:德国征信业模式   

图表 13:美国征信行业发展历程   

图表 14:美国征信业形成寡头垄断的市场格局   

图表 15:美国征信行业产业链   

图表 16FICO评分系统的评分项   

图表 17:美国征信行业主要企业财务指标    

图表 18Experian提供多元化的信用产品   

图表 19Experian近几财年收入结构—产品    

图表 20Experian近几财年收入结构—客户行业    

图表 21:我国征信行业的成长性要素   

图表 22:近几小微企业贷款余额及增长预期    

图表 23:近几个人贷款余额(万亿)及增长预期    

图表 24:近几年P2P平台月成交量和月环比增速   

图表 25:近几年新增问题P2P平台数和累计问题P2P平台数    

图表 26:国内外共享经济案例   

图表 27:大数据产业发展与政府数据公开   

图表 28:大数据技术为征信产业链注入新活力   

图表 29FICO评分的人群分布   

图表 30:美国的差异化金融服务   

更多图表见正文……


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报告研究方法

报告主要采用的分析方法和模型包括但不限于:
- 波特五力模型分析法
- SWOT分析法
- PEST分析法
- 图表分析法
- 比较与归纳分析法
- 定量分析法
- 预测分析法
- 风险分析法
……
报告运用和涉及的行业研究理论包括但不限于:
- 产业链理论
- 生命周期理论
- 产业布局理论
- 进入壁垒理论
- 产业风险理论
- 投资价值理论
……
数据来源
报告统计数据主要来自智研瞻产业研究院、国家统计局、地方统计局、海关总署、行业协会、工信部数据等有关部门和第三方数据库;
部分数据来自业内企业、专家、资深从业人员交流访谈;
消费者偏好数据来自问卷调查统计与抽样统计;
公开信息资料来自有相关部门网站、期刊文献网站、科研院所与高校文献;

其他数据来源包括但不限于:联合国相关统计网站、海外国家统计局与相关部门网站、其他国内外同业机构公开发布资料、国外统计机构与民间组织等等。


报告研究基于研究团队收集到的大量一手和二手信息,研究过程综合考虑行业各种影响因素,包括市场环境、产业政策、历史数据、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等。


通过对特定行业长期跟踪监测,分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等方面的内容,整合行业、市场、企业、渠道、用户等多层面数据和信息资源,为客户提供深度的行业市场研究报告,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、细分数据、进出口及市场需求特征等,并根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预测。


智研瞻产业研究院建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,需严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算得相关产业研究成果。