金融マーケティング商品とは何ですか? (5大データ取引所の金融シナリオデータ製品:トップデータマーチャントに集中しており、リスク管理やマーケティングアプリケーションが広く利用されている)

金融マーケティング商品とは何ですか? (5大データ取引所の金融シナリオデータ製品:トップデータマーチャントに集中しており、リスク管理やマーケティングアプリケーションが広く利用されている)

5大データ取引所の金融シナリオデータ製品:トップデータマーチャントが集中しており、リスク管理とマーケティングアプリケーションが一般的

著者: 馬家路、卓希文、石子軒

呉暁燕 邱文

編集者:張亜廷


データ取引が成功するには、買い手と売り手が存在する必要があります。オンサイト取引に関わる金融シナリオデータ製品の特徴は何ですか?具体的な用途は何ですか?最近、南方金融データ要素研究チームは「アクティブデータ取引機関の金融シナリオデータ製品分析レポート」(以下、「レポート」という)を作成しました。これは、大規模なデータ交換を研究対象とし、公開されている金融シナリオデータ製品を選別して統計的に分析し、多次元分析を行い、データ製品の開発と流通に参考を提供することを目的としています。


報告書によると、一部のデータ取引所の金融シナリオデータ製品は、トップデータプロバイダーに集中しており、上場時期も集中しており、地域も集中していることがわかりました。単一のデータ取引所に上場されているデータプロバイダーの製品が、その取引所の製品の 60% 以上を占めている場合もあります。信用リスク管理、マーケティングと顧客開発、産業投資は最も広く使用されているアプリケーションシナリオであり、取引所によって重点が異なります。


金融シナリオ データ製品は、ある程度、データ要素と金融サービスのイノベーションとの連携の進捗状況を反映できます。 4月10日に広州市南沙で開催されるグレーターベイエリア「データ要素×金融サービス」サミットフォーラムでは、データ要素、経済、金融など複数の分野の権威ある専門家を招き、データ要素の財務価値の活用に関するアドバイスを提供します。



頭数商集中の特徴は明らかである



データ要素流通市場のリーダーとして、北京国際ビッグデータ取引所(以下、「BDI」という)、上海データ取引所(以下、「SDE」という)、広州データ取引所(以下、「GDE」という)、深センデータ取引所(以下、「SDE」という)、貴陽ビッグデータ取引所(以下、「GDE」という)は、多数のデータ製品を集め、金融シナリオでの応用を模索してきました。


本報告書は、2024年3月18日時点で5大データ取引所に公開されている金融シナリオデータ製品(北京データ取引所171製品、上海データ取引所1,029製品、広東データ取引所629製品、深センデータ取引所75製品、貴州データ取引所156製品)の統計分析を行っています。


Southern Finance Data Elements Research Teamは、2024年3月18日時点のさまざまなデータ取引所の公式ウェブサイトから統計と分析をまとめました。


比較してみると、大手デジタル企業が自社製品を店頭に並べることに集中する現象が見られ、それが最も顕著だったのは北京デジタル技術研究所と深センデジタル技術研究所だった。例えば、紫金成信用情報有限公司は、北京データセンターに金融シナリオ向けの製品を合計102件登録しており、北京データセンターの全製品の約60%を占めています。深セン南方電力網深セン-香港科技創新有限公司は、深センデータセンターに24の金融シナリオデータ製品を登録しており、深センデータセンターの総製品の32%を占めています。


Southern Finance Data Elements Research Teamは、2024年3月18日時点のさまざまなデータ取引所の公式ウェブサイトから統計と分析をまとめました。


より広い視点から見ると、国家レベルのデータ交換はまだ十分に確立されていないものの、5大データ交換の製品データは一定の地域特性を持ち、それに基づいて省(市)を越えてさらに広がっています。この地域的な集中は、広東データ科学研究所で最も顕著で、広東省のデジタルビジネスマンが全体の 74% を占めています。また、北京のデジタルビジネス学生は北京デジタルテクノロジー学院の53%を占め、上海のデジタルビジネス学生は上海デジタルテクノロジー学院の61%を占め、広東省のデジタルビジネス学生は深センデジタルテクノロジー学院の36%を占め、貴州省のデジタルビジネス学生は貴州デジタルテクノロジー学院の39%を占めています。注目すべきは、北京のデータトレーダーが5大データ取引所で活躍しており、上海データ取引所、広東データ取引所、貴州データ取引所では第2位、深センデータ取引所では第3位となっていることだ。


Southern Finance Data Elements Research Teamは、2024年3月18日時点のさまざまなデータ取引所の公式ウェブサイトから統計と分析をまとめました。


深センデータサイエンス研究所は、データのソースをより透明に開示しています。統計によると、深センデータ取引所に上場されている金融シナリオデータ製品のうち、製品データの45%は自社業務システムから、32%は元データソースの認可から、9%は外部購入から、8%は公開データクロールから、5%はその他のチャネルから取得されています。一般的には、自社の業務に基づいて、または許可を得てデータを取得することが一般的です。


Southern Finance Data Elements Research Teamは、2024年3月18日時点のさまざまなデータ取引所の公式ウェブサイトから統計と分析をまとめました。


統計によると、金融シナリオ データ製品は、同じデータ プロバイダーによって複数の場所にリストされており、同じ製品が複数の場所にリストされています。詳しい研究内容については、Southern Finance Data Elements Research Team が作成した「アクティブデータ取引機関の金融シナリオデータ製品に関する分析レポート」をご覧ください。



リスク管理、マーケティングなどが一般的な適用シナリオです



データ取引は、根のない木や水源のない水ではありません。 「データ要素×」の価値を引き出すには業界に頼る必要があります。上海データ取引所と広州データ取引所は、「シナリオのない取引はない」という原則を提唱し、実際のシナリオでの実用化を目標としたデータ製品の開発を導いています。


詳細には、信用リスク管理、マーケティングと顧客開発、産業投資が主な適用シナリオであり、その他の適用シナリオにはポリシー収集、データ処理ツールなどが含まれます。異なるデータ交換は異なるシナリオに焦点を当てています。北京データ取引所、上海データ取引所、深センデータ取引所は、信用リスク管理を主な応用チャネルとする製品が最も多く、それぞれ約50%を占めています。広東データ取引所と貴州データ取引所は、プライバシーコンピューティング技術、コンピューティングパワーインフラストラクチャなど、安全で信頼性が高く、効率的で便利な取引環境の構築に重点を置いています。その他の種類の製品は40%以上を占めています。さらに、金融商品のマーケティングや産業投資研究も主流の応用シナリオであり、関連するデータ製品は5大データ交換の10%〜20%以上を占めています。


Southern Finance Data Elements Research Teamは、2024年3月18日時点のさまざまなデータ取引所の公式ウェブサイトから統計と分析をまとめました。


アプリケーションシナリオに応じて、さまざまな目的のデータ製品の配信タイプが異なります。 5大データ取引所の金融シナリオデータ製品のうち、データセットが23%、データサービスが65%、データレポートが12%を占めています。


Southern Finance Data Elements Research Teamは、2024年3月18日時点のさまざまなデータ取引所の公式ウェブサイトから統計と分析をまとめました。


ユーザーの実際のニーズは何ですか?これは、Guishu が公開している訪問数からもわかります。桂樹研究所には、アクセス数が100回を超える金融シナリオデータ製品が6つあり、「中国移動梧通リスク管理ビッグデータ」製品は、アクセス数が2,800回を超え、圧倒的なリードを誇っています。 「携帯電話ネットワーク全体の3要素認証」「国際市場で活発な株式の過去統計データ」「国際市場での商品先物の日々の取引データ」「企業の基本情報照会」や「各種金融機関」というデータ製品も100回以上アクセスされています。



Southern Finance Data Elements Research Teamは、2024年3月18日時点のさまざまなデータ取引所の公式ウェブサイトから統計と分析をまとめました。


詳しい研究内容については、Southern Finance Data Elements Research Team が作成した「アクティブデータ取引機関の金融シナリオデータ製品に関する分析レポート」をご覧ください。 4月10日には、粤港澳大湾区「データ要素×金融サービス」サミットフォーラムが開催され、国家政策の解釈、データ要素と新たな生産性、データ資産の金融属性などのテーマについて、詳細な議論が行われます。


>>>フォーラム登録


スカイライン

この号の編集者:劉雪英 インターン:黄立紅

専門家がデータ資産の金融化を「診断」


国家レベルのデータ交換の競争において、北京、上海、広州、深セン、貴州のうち、どの都市がより大きな可能性を秘めているでしょうか?


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