中国金融数据处理行业现状及发展趋势预测

金融数据除了具有数据的一般特性外，还具有自身的一些特性：广泛性、综合性、可靠性、连续性;金融数据的特殊性使得对金融数据进行的处理也有其特殊的地方，有着特殊的要求，它的输入审核更严格、存储容量更大、网络传输更广泛、数据维护更频繁。

(相关资料图)

金融数据处理既反映了金融机构自身的经营状况，也从宏观和微观的不同层面上反映了国民经济的运行状况。

根据中研普华产业研究院发布的《2022-2026年中国金融数据处理行业竞争格局及发展趋势预测报告》显示：

金融数据的特点要求金融数据的传输有一个宽泛的网络，这一网络从全局看应覆盖一个地区、一个国家甚至是是世界范围;从局部看，应渗透到每个企业和家庭。只有这样，金融企业才能连通所有的微观主体，面向全社会提供全方位服务。也只有这样，金融计算机网络才能发挥出最大的效益。

金融数据的特点决定了金融数据必须经常维护。对绝大多数数据要做到每天维护，以防止数据由于各种原因而受到破坏，并保证数据一旦被破坏，能较容易恢复。正是因为金融企业是面向全社会提供各种资金服务的，其数据的真实性和可靠性就更为重要，这也使得数据的维护在数据处理中处于非常重要的位置。

金融企业为全社会提供各种金融服务，既是一种服务关系，也是一种合同关系，尤其是金融企业提供的资金服务所反映的是信用、保管、代理等关系，这就要求金融企业在服务中不得有失误，在其经营中所反馈的数据必须真实、可靠。

金融数据无论是关于金融业务活动的数据还是关于国民经济活动的数据，都是整个经济活动的动态反映。随着经济活动的持续展开，金融数据不断产生，并且连续、系统地反映着经济活动的发展变化。

金融机构要高度重视金融数据处理工作。在金融数据处理数据共享方面，坚持最小必要、专事专用原则，探索应用多方安全计算、联邦学习等技术，在保障原始数据不出域前提下规范开展数据共享，实现数据可用不可见、数据不动价值动。

央行在北京、江苏、浙江、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、重庆、四川、贵州、甘肃、新疆等14个省(区、市)组织商业银行、清算机构、非银行支付等开展金融数据处理行业综合应用试点，旨在探索运用人工智能、大数据、物联网、金融数据处理隐私计算等新一代信息技术，在安全合规的前提下推进金融数据高效治理、安全共享，实现跨层级、跨机构、金融数据处理行业数据融合应用，提升金融核心竞争力和惠民利企能力。

本报告在总结中国金融数据处理行业发展历程的基础上，结合新时期的各方面因素，对中国金融数据处理行业的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实，图表丰富，既有深入的分析，又有直观的比较。

了解更多行业数据详情，可以点击查阅中研普华产业研究院的《2022-2026年中国金融数据处理行业竞争格局及发展趋势预测报告》。