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2020-2024年中国智慧金融行业深度调研及投资前景预测报告

首次出版:2019年5月最新修订:2020年8月交付方式:特快专递(2-3天送达)

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报告目录内容概述 定制报告

第一章 智慧金融行业概述
1.1 智慧金融的概念及特征
1.1.1 智慧金融的概念
1.1.2 智慧金融的特征
1.1.3 智慧金融的系统
1.1.4 与其他概念区分
1.2 智慧金融演进阶段
1.2.1 金融信息化阶段
1.2.2 互联网金融阶段
1.2.3 金融科技阶段
1.2.4 智慧金融阶段
第二章 2018-2020年智慧金融行业发展环境PEST分析
2.1 经济环境
2.1.1 全球宏观经济
2.1.2 国内宏观经济
2.1.3 经济转型升级
2.1.4 宏观经济展望
2.2 政策环境
2.2.1 人工智能相关政策
2.2.2 金融信息技术规划
2.2.3 金融科技发展规划
2.2.4 金融安全相关政策
2.3 社会环境
2.3.1 居民收入水平
2.3.2 居民消费水平
2.3.3 投资环境状况
2.3.4 人工智能人才
2.4 技术环境
2.4.1 大数据
2.4.2 云计算
2.4.3 人工智能
2.4.4 物联网
2.4.5 区块链
第三章 2018-2020年中国智慧金融行业发展综合分析
3.1 智慧金融产业链结构
3.1.1 智慧金融产业链环节
3.1.2 智慧金融产业链图谱
3.1.3 智慧金融产业链主体
3.2 2018-2020年智慧金融行业运行分析
3.2.1 智慧金融盈利模式
3.2.2 智慧金融应用场景
3.2.3 智慧金融发展现状
3.3 中国金融科技企业竞争分布状况
3.3.1 企业竞争排名情况
3.3.2 成立时间分布情况
3.3.3 企业地区分布情况
3.4 智慧金融相关主体面临的挑战及应对策略
3.4.1 技术提供企业
3.4.2 传统金融机构
3.4.3 行业监管机构
第四章 2018-2020年中国智能投顾行业综合运行分析
4.1 智能投顾行业概述
4.1.1 智能投顾基本定义
4.1.2 智能投顾平台分类
4.1.3 智能投顾主要特征
4.1.4 智能投顾服务范围
4.1.5 智能投顾业务流程
4.1.6 智能投顾技术基础
4.1.7 智能投顾功能风险
4.2 2018-2020年中国智能投顾产业发展现状
4.2.1 政策监管环境
4.2.2 监管新规发布
4.2.3 行业发展演进
4.2.4 市场发展优势
4.2.5 市场发展规模
4.2.6 智能投顾产品
4.2.7 行业发展问题
4.2.8 行业发展对策
4.2.9 总体发展趋势
4.3 2018-2020年中国智能投顾产业竞争格局
4.3.1 市场参与主体
4.3.2 市场竞争格局
4.3.3 竞争排名分析
4.3.4 券商主体布局
4.3.5 银行主体布局
4.3.6 基金主体布局
4.3.7 保险主体布局
4.4 智能投顾行业发展模式
4.4.1 主要模式分类
4.4.2 模式类型分析
4.4.3 模式对比分析
4.4.4 典型公司分析
4.5 智能投顾行业监管体系建设分析
4.5.1 改革证券投资咨询制度
4.5.2 出台智能投顾监管指南
4.5.3 转变金融科技监管理念
4.6 中国智能投顾行业投资价值评估分析
4.6.1 投资价值综合评估
4.6.2 市场机会矩阵分析
4.6.3 进入市场时机判断
第五章 2018-2020年中国智慧银行业综合运行分析
5.1 中国智慧银行业发展综述
5.1.1 智慧银行基本概述
5.1.2 智慧银行驱动因素
5.1.3 智慧银行的产业链
5.1.4 智慧银行发展现状
5.1.5 智慧银行发展趋势
5.2 2018-2020年智慧银行具体应用场景分析
5.2.1 用户识别
5.2.2 刷脸支付
5.2.3 智慧网点
5.2.4 智能客服
5.2.5 智能风控
5.3 中国智慧银行业参与者典型案例分析
5.3.1 5G+智慧银行
5.3.2 济宁银行
5.3.3 眼神科技
5.3.4 达观数据
5.3.5 同盾科技
5.3.6 竹间智能
第六章 2018-2020年中国智能保险行业综合运行分析
6.1 传统保险行业发展面临的挑战分析
6.1.1 保险业运行状况
6.1.2 保险业发展变化
6.1.3 保险业内部变化
6.1.4 保险业外部变化
6.2 2018-2020年中国互联网保险行业运行分析
6.2.1 市场运行情况
6.2.2 企业竞争格局
6.2.3 企业案例介绍
6.2.4 市场政策环境
6.2.5 市场发展趋势
6.3 2018-2020年中国智能保险行业发展综述
6.3.1 智能保险业态分析
6.3.2 智能保险运作体系
6.3.3 智能保险业务变化
6.3.4 保险企业变革建议
6.3.5 智能保险发展前景
6.4 智能保险行业变革发展及相关案例分析
6.4.1 市场高效运营
6.4.2 产品更加兼容
6.4.3 体系稳定运行
6.4.4 产品更加人性
第七章 2018-2020年中国智能支付行业综合运行分析
7.1 2018-2020年中国第三方支付行业发展状况
7.1.1 行业基本概述
7.1.2 产业发展图谱
7.1.3 行业交易规模
7.1.4 细分业务结构
7.1.5 行业监管状况
7.1.6 行业发展趋势
7.2 2018-2020年中国刷脸支付行业发展状况
7.2.1 行业基本概述
7.2.2 技术基础分析
7.2.3 市场发展规模
7.2.4 企业布局状况
7.2.5 行业政策环境
7.2.6 行业面临挑战
7.2.7 行业发展趋势
7.3 2018-2020年中国智能支付终端市场发展状况
7.3.1 智能支付概述
7.3.2 市场发展环境
7.3.3 商业模式分析
7.3.4 市场发展规模
7.3.5 企业布局状况
7.3.6 市场发展趋势
第八章 2018-2020年中国智能营销行业综合运行分析
8.1 2018-2020年智能营销行业发展综述
8.1.1 智能营销概念界定
8.1.2 智能营销重要作用
8.1.3 智能营销发展历程
8.1.4 智能营销的产业链
8.1.5 智能营销布局分析
8.1.6 智能营销投资状况
8.1.7 智能营销模式优化
8.2 智能营销核心技术分析
8.2.1 数据获取技术
8.2.2 自然语音处理
8.2.3 机器学习技术
8.3 智能营销落地场景分析
8.3.1 用户属性分析
8.3.2 产品内容创作
8.3.3 用户行为预测
8.4 中国智能营销行业未来发展趋势
8.4.1 营销流程效率优化
8.4.2 组织架构效率优化
8.4.3 用户数据效率优化
第九章 2018-2020年中国智能风控行业综合运行分析
9.1 智能风控行业基本概述
9.1.1 智能风控发展背景
9.1.2 传统风控存在问题
9.1.3 智能风控概念界定
9.1.4 智能风控作用分析
9.1.5 智能风控业务流程
9.2 中国智能风控行业发展环境分析
9.2.1 行业政策环境
9.2.2 行业经济环境
9.2.3 行业技术环境
9.3 2018-2020年中国智能风控行业发展分析
9.3.1 智能风控生态主体
9.3.2 智能风控企业竞争
9.3.3 智能风控企业分布
9.3.4 金融科技风控投资
9.3.5 智能风控企业布局
9.3.6 智能风控面临挑战
9.3.7 智能风控发展趋势
9.4 智能风控应用服务案例剖析
9.4.1 个人信贷风控
9.4.2 企业信贷风控
9.4.3 具体应用案例
第十章 2018-2020年智慧金融其他细分场景发展分析
10.1 智能客服
10.1.1 智能客服体系架构
10.1.2 智能客服应用现状
10.1.3 智能客服竞争格局
10.1.4 智能客服案例分析
10.1.5 智能客服发展问题
10.1.6 智能客服市场空间
10.1.7 智能客服发展趋势
10.2 智能投研
10.2.1 智能投研定义分析
10.2.2 智能投研产业链关系
10.2.3 智能投研的参与者
10.2.4 智能投研商业模式
10.2.5 智能投研底层技术
10.2.6 行业市场空间及趋势
10.2.7 智能投研案例分析
10.3 金融大数据
10.3.1 金融大数据基本概述
10.3.2 金融大数据应用场景
10.3.3 金融大数据发展回顾
10.3.4 金融大数据市场规模
10.3.5 金融大数据平台建设
10.3.6 金融大数据公司发展
10.3.7 金融大数据发展趋势
第十一章 2018-2020年智慧金融行业重点企业案例分析
11.1 蚂蚁金服
11.1.1 企业基本概况
11.1.2 企业业务体系
11.1.3 企业经营状况
11.1.4 企业SWOT分析
11.1.5 企业布局场景
11.2 京东金融
11.2.1 企业基本概况
11.2.2 企业产品分析
11.2.3 企业经营状况
11.2.4 企业发展战略
11.3 度小满金融
11.3.1 企业基本概况
11.3.2 企业业务分析
11.3.3 企业布局状况
11.3.4 企业合作项目
11.3.5 企业发展战略
11.4 平安科技
11.4.1 企业基本概况
11.4.2 企业核心技术
11.4.3 企业经营状况
11.4.4 企业业务布局
11.4.5 企业发展动态
11.5 同盾科技
11.5.1 企业基本概况
11.5.2 企业核心技术
11.5.3 企业经营状况
11.5.4 企业业务布局
11.5.5 企业发展战略
11.6 文因互联
11.6.1 企业基本概况
11.6.2 企业核心技术
11.6.3 企业融资动态
第十二章 中投产业研究院对智慧金融行业投资价值综合评估
12.1 中投产业研究院对智慧金融行业投融资状况分析
12.1.1 全国投融资环境状况
12.1.2 智慧行业投融资状况
12.1.3 金融行业投融资状况
12.2 中投产业研究院对智慧金融行业投资壁垒分析
12.2.1 人才壁垒
12.2.2 数据壁垒
12.2.3 业务壁垒
12.3 中投产业研究院对智慧金融行业投资价值评估
12.3.1 行业进入时机分析
12.3.2 市场投资机会剖析
12.3.3 行业投资风险预警
第十三章 中投顾问对2020-2024年智慧金融行业发展前景和趋势预测分析
13.1 中国智慧金融行业未来发展趋势与前景
13.1.1 市场格局发展趋势
13.1.2 金融服务普惠趋势
13.1.3 行业科技监管强化
13.1.4 行业政策监管趋势
13.1.5 未来技术应用展望
13.1.6 金融新基建前景
13.2 中投顾问对2020-2024年中国智慧金融行业预测分析
13.2.1 2020-2024年中国智慧金融行业影响因素分析
13.2.2 2020-2024年中国金融IT解决方案行业市场规模预测

图表目录

图表1 智慧金融行业特征
图表2 智慧金融生态系统
图表3 金融科技和互联网金融示意图
图表4 中国人工智能+金融行业研究报告分析主体界定
图表5 智慧金融演进阶段
图表6 科技赋能金融业的发展历程
图表7 金融科技创新服务类型
图表8 智慧金融行业发展环境PEST分析
图表9 2015-2019年国内生产总值及其增长速度
图表10 2015-2019年三次产业增加值占国内生产总值比重
图表11 2020年GDP初步核算数据
图表12 2015-2020年GDP同比增长速度
图表13 2015-2020年GDP环比增长速度
图表14 2015-2019年中国人工智能重点政策梳理
图表15 《充分发挥人工智能赋能效用 协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情倡议书》内容
图表16 2020年地方层人工智能重点策略汇总
图表17 2020年金融安全相关政策汇总
图表18 2018年与2017年居民人均可支配收入平均数与中位数对比
图表19 2019年全国居民人均可支配收入平均数与中位数
图表20 2020年居民人均可支配收入平均数与中位数
图表21 2018年居民人均消费支出及构成
图表22 2019年全国居民人均消费支出及构成
图表23 2020年居民人均消费支出及构成
图表24 2020年全国居民收支主要数据
图表25 2020年城乡居民收支主要数据
图表26 中国人工智能人才培养重点政策汇总
图表27 人工智能人才培养情况
图表28 人工智能+金融行业技术关系图
图表29 人工智能相关技术在金融行业的应用
图表30 大数据的“4V”特征
图表31 大数据体系及技术
图表32 国内云计算相关政策
图表33 云计算的三种服务模式
图表34 云计算工作原理
图表35 人工智能发展历程
图表36 人工智能技术分类
图表37 物联网技术连接维度
图表38 物联网技术特征
图表39 物联网的组件
图表40 区块链模式分析
图表41 区块链发展阶段
图表42 区块链技术的特征
图表43 区块链核心技术
图表44 智能金融产业链环节
图表45 智能金融参与主体全景图
图表46 2018年中国智慧金融行业图谱
图表47 智慧金融产业链主体
图表48 人工智能+金融行业技术参与主体及服务盈利模式
图表49 智慧金融应用场景
图表50 人工智能+金融行业应用场景概览
图表51 2019年中国金融科技创新企业30强榜单
图表52 2010-2017年上榜企业成立数量分布
图表53 上榜企业所在地区分布
图表54 技术提供企业面临的挑战及应对措施
图表55 传统金融机构面临的挑战及应对措施
图表56 监管机构面临的挑战及应对措施
图表57 智能投顾与传统投顾的对比
图表58 智能投顾依托算法基础提供投资管理全价值链服务
图表59 智能投顾业务流程
图表60 智能投顾技术基础
图表61 投顾和资管业务监管实践国际对比
图表62 科技驱动投顾服务走向3.0时代
图表63 智能投顾优势
图表64 2016-2022年我国智能投顾资产管理规模估算
图表65 国内智能投顾的主要参与者
图表66 中国智能投顾产业市场竞争格局
图表67 2019年智能投顾平台排行榜
图表68 部分券商智能投顾产品
图表69 2019年10大券商AI人才招聘及应用场景分布情况
图表70 “中银慧投”、“摩羯智投”、“AI投”对比分析
图表71 基金公司部分智能投顾产品
图表72 国内智能投顾模式的主要分类
图表73 智能投顾模式分析
图表74 智能投顾五种模式对比分析
图表75 智能投顾五种模式的国外典型公司
图表76 国内智能投顾三大类公司
图表77 智能投顾行业投资价值四维度评估表
图表78 智能投顾行业市场机会整体评估表
图表79 中投市场机会矩阵:智能投顾行业
图表80 智能投顾行业进入时机分析
图表81 中投产业生命周期:智能投顾行业
图表82 智慧银行产业链
图表83 人工智能在银行业的相关应用场景
图表84 用户识别业务分析
图表85 银行生物识别特征
图表86 商业银行智慧网点业务
图表87 2019年国有四大银行布局“5G+智慧银行”
图表88 眼神科技智慧银行解决方案
图表89 达观数据智慧银行解决方案
图表90 保险业的变化与挑战
图表91 2011-2019年中国互联网保险行业发展阶段
图表92 2011-2019年中国互联网保险保费收入情况
图表93 2014-2019年中国互联网人身保险保费规模
图表94 2014-2019年中国互联网财产保险保费收入情况
图表95 2018-2019年互联网人身险规模占比前五大企业
图表96 2018-2019年中国互联网财产险CR3与CR8比较
图表97 微保业务模式分析
图表98 微保业务布局
图表99 众安五大生态布局
图表100 众安五大科技产品线
图表101 量子保发展历程
图表102 2011-2019年中国互联网保险相关监管政策
图表103 新保险体系
图表104 智能保险运作体系
图表105 制定成功的AI战略需考虑的四个核心要素
图表106 科技对保险行业带来的影响
图表107 供应链金融领域的信用保证保险
图表108 中国平安“智能闪赔”
图表109 OBD车险
图表110 小爱保险
图表111 泰康在线“人脸识别”与太平洋保险“e农险”
图表112 蚂蚁金服供车险分、定损宝
图表113 再保险区块链与区块链技术航空保险“Fizzy”
图表114 基因检测、基因治疗:童安保——儿童基因身份证
图表115 State Farm启动车险改革计划
图表116 重案精灵和Lemonade
图表117 第三方支付分类及业务流程示意图
图表118 第三方支付机构业务类型
图表119 中国第三方支付行业发展图谱
图表120 2019-2020年中国第三方支付综合支付交易规模
图表121 2020年中国第三方支付综合支付市场交易份额
图表122 智能支付关键实现流程
图表123 人脸识别与指纹识别支付的特征对比
图表124 人脸支付终端厂商布局
图表125 刷脸支付厂商产品推广方式
图表126 支付宝、微信、银联刷脸支付产品、推广补贴政策对比
图表127 刷脸支付多维场景深化
图表128 智能支付产业链
图表129 人脸识别技术发展进程
图表130 生物识别技术发展状况
图表131 支付终端智能化升级进程
图表132 智能支付终端厂商核心商业模式分析
图表133 2008-2019年全国联网POS机数量
图表134 2008-2019年跨行支付系统商户规模
图表135 2015-2019年中国联网POS机与智能POS机数量
图表136 2015-2019年中国智能POS机占联网POS机的比例
图表137 智能支付终端厂商布局
图表138 智能支付终端厂商数字化经营趋势
图表139 企业竞争趋势
图表140 智能营销定义
图表141 传统营销渠道与智能营销典型流程
图表142 营销技术应用发展历程及阶段特征
图表143 智能营销产业链图谱
图表144 AI+营销市场产业链结构分析
图表145 AI+营销激活广告主自有数据
图表146 部分媒体方在AI+营销上的技术探索
图表147 部分媒体方在技术和数据开放上的实践
图表148 部分第三方服务商智能营销平台实践情况
图表149 2011-2019年中国MarTech行业融资企业数量情况
图表150 AI+营销主要痛点及优化效果
图表151 AI+营销核心技术:数据获取
图表152 AI+营销核心技术分析:自然语言处理
图表153 AI+营销核心技术分析:机器学习
图表154 AI+营销落地环节:用户洞察
图表155 AI+营销落地环节:内容创作
图表156 AI+营销落地环节:行为预测
图表157 营销流程优化对比
图表158 组织架构优化情况
图表159 用户数据效率优化,智能推荐从行为洞察到需求预测
图表160 2011-2018年金融科技大事件及百度搜索指数
图表161 风险控制流程图
图表162 各机构对智能风控的定义
图表163 智能风控与传统风控的互补和革新
图表164 传统业务面临的问题与智能风控流程图(以信贷为例)
图表165 智能风控行业PEST环境
图表166 智能风控领域主要政策文件及官方报告
图表167 2012-2018年我国互联网消费金融放贷规模统计及增长情况预测
图表168 智能风控主要技术
图表169 主要人工智能技术
图表170 智能风控生态主体
图表171 智能风控企业图谱
图表172 2020中国智能风控企业Top50榜单
图表173 2012-2020年我国金融科技风控服务商融资情况
图表174 2019年我国金融科技风控融资事件和金额变化
图表175 2018年金融高智能风控企业其他金融科技布局情况
图表176 未来3-5年企业金融科技布局情况
图表177 智能风控发展趋势
图表178 个人信贷业务全流程
图表179 企业信贷业务全流程
图表180 智能客服系统服务体系架构及主要功能
图表181 代表性智能客服企业介绍
图表182 中国客服产业存量及增量空间
图表183 传统投研与智能投研对比
图表184 广义的智能投研范畴
图表185 智能投研的流程及功能
图表186 国内外主要的金融数据服务商
图表187 自然语言处理的四个层面
图表188 自然语言生成的三个功能
图表189 情感分析的步骤
图表190 知识图谱技术的层析
图表191 建立知识图谱的步骤
图表192 2014-2018年主要上市金融数据公司的营业收入
图表193 2014-2019年资产管理业务总规模
图表194 海外典型智能投研创业公司
图表195 贝莱德阿拉丁平台的五大功能
图表196 2013-2018年贝莱德的打拉丁平台的收入及增速
图表197 文因互联的知识图谱能力
图表198 大数据技术在中国金融行业的应用分类
图表199 大数据技术在中国金融行业的应用产业链
图表200 2014-2018年大数据技术在中国金融行业应用市场规模(以销售额计算)
图表201 蚂蚁金服主营业务
图表202 蚂蚁金服的三大业务板块与国际化示意图
图表203 蚂蚁金服SWOT
图表204 蚂蚁金服AI+金融应用场景及典型案例
图表205 度小满金融AI Fintech解决方案
图表206 平安科技核心AI技术
图表207 平安科技金融领域核心业务及研发优势
图表208 同盾科技核心技术
图表209 同盾科技金融科技产品与解决方案
图表210 文因互联核心技术及主要产品
图表211 2019-2020年全国投融资数据汇总
图表212 2019-2020年全国月度投融资数据汇总
图表213 2020年国内智慧行业投融资次数及金额统计
图表214 2020年国内各行业投融资情况
图表215 人工智能+金融行业未来市场格局
图表216 未来金融行业向普惠化演变
图表217 金融行业科技监管体系强化
图表218 金融数据分级结构
图表219 中投顾问对2020-2024年中国金融IT解决方案行业市场规模预测

“智能金融”指人工智能技术与金融服务和产品的动态融合。通过利用人工智能技术,创新金融产品和服务模式、改善客户体验、提高服务效率等;其参与者不仅包括为金融机构提供人工智能技术服务的公司,也包括传统金融机构、新兴金融业态以及金融业不可或缺的监管机构等;这些参与者共同组成智能金融生态系统。

金融发展与科技是密切相关的,回顾其发展历程,金融机构一直是信息技术最积极的应用者。总体来看,科技驱动金融经历了金融电子化和信息化、金融网络化和移动化、金融自动化和智能化三个阶段。目前,我们正处于金融自动化和智能化阶段。

金融领域天然的数据属性与智能化需求为人工智能的应用提供了基础,加之政策和资本的驱动,人工智能落地金融场景已成为不可逆转的趋势。借助AI技术实现金融场景创新是行业普遍关注的课题,当前,人工智能技术在银行、理财、投研、信贷、保险、风控、支付等领域得到实践,并呈现出向各个领域渗透的趋势。

当前,参与到“AI+金融”应用场景的企业大致分为传统金融机构、各类互联网公司(如:京东金融、百度金融等)和人工智能技术类公司等。

近年来,国务院、科技部、工信部和民政部等各大国家机关不断推出加快人工智能发展的有关政策,加快人工智能在重点领域落地情况。2017年7月,国务院印发的《新一代人工智能发展规划》专门提出了“智能金融”的发展要求,指出要建立金融大数据系统,提升金融多媒体数据处理与理解能力;创新智能金融产品和服务,发展金融新业态;鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备;建立金融风险智能预警与防控系统。2019年9月6日,中国人民银行印发《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》(以下简称《规划》),明确提出进一步增强金融业科技应用能力,实现金融与科技深度融合、协调发展。2020年央行又相继出台了其他安全管理规范,如《商业银行应用程序接口安全管理规范》、《网上银行系统信息安全通用规范》、《金融分布式账本技术安全规范》等等。这三个规范和《移动金融客户端应用软件安全管理规范》性质类似,属于偏向具体应用的规范。

有了大数据、云计算及人工智能等先进技术的辅助,金融服务将做到“千人千面”,更透彻地感知客户需求和识别客户行为模式,实现“个性化”定制;并将更及时地预测金融市场价格变化,洞察金融市场的风险,提供更加便捷的支付结算、更加综合的金融服务、更加安全的财富管理,打造一个开放透明、充盈着丰富信息资源的金融世界。2020年“新基建”中运用到的5G、大数据人工智能云计算、区块链等新技术,同样是银行发展金融科技会经常运用的技术。因此,“基建”的兴起,也让银行业金融科技的转型动力加强。

中投产业研究院发布的《2020-2024年中国智慧金融行业深度调研及投资前景预测报告》共十三章。首先介绍了智慧金融相关概念特征及发展阶段,接着中国智慧金融行业发展环境及运行状况。随后,报告详细解析了智慧金融的应用场景:智能投顾、智慧银行、智能保险、智能支付、智能营销、智能风控等行业的发展状况,并对智慧金融行业重点企业案例进行了分析。最后,报告对智慧金融行业的投资价值进行了评估,并对其未来发展前景做出了科学的预测。

本研究报告数据主要来自于国家统计局、中国人民银行、中国证券监督管理委员会、中国银行保险监督管理委员会、上海证券交易所、深圳证券交易所、中投产业研究院、中投产业研究院市场调查中心、中国互联网金融协会、中国证券业协会以及国内外重点刊物等渠道,报告数据权威、详实、丰富,同时通过专业的分析预测模型,对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对智慧金融行业有个系统深入的了解、或者想投资智慧金融行业,本报告将是您不可或缺的重要参考工具。

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