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天翼大数据：2016年中国电信互联网金融大数据报告（12页）.pdf

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天翼大数据：2016年中国电信互联网金融大数据报告（12页）.pdf

1、2017 年中国电信互联网金融年中国电信互联网金融大数据大数据报告报告报告说明报告说明数据来源数据来源天翼大数据，主要涵盖了中国电信运营服务中所产生的各类基本数据及通信娱乐、交互行为、位置轨迹等全域数据。数据周期数据周期 2016 年 1 月-2017 年 1 月概念定义概念定义互联网金融互联网金融传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。第三方支付第三方支付具备一定实力和信誉保障的独立机构，采用与各大银行签约的方式，提供与银行支付结算系统接口的交易支付平台的网络支付模式。互联网理财互联网理财通过互联

2、网工具，获取理财产品信息、购买或管理理财产品的行为。互联网理财应用互联网理财应用平台型的第三方理财应用，不含支付宝等支付类应用。互联网贷款互联网贷款企业通过利用互联网平台向发布贷款服务信息，向客户提供贷款并收取相关利息或费用的服务。互联网保险互联网保险保险公司或新型第三方保险网以互联网和电子商务技术为工具来支持保险销售的经营管理活动的经济行为。互助保险互助保险由一些具有共同要求和面临同样风险的人自愿组织起来，是预交风险损失补偿分摊金的一种保险形式。线下移动支付线下移动支付用户通过支付宝、微信等第三方支付工具进行扫码后，向商户转账或支付的行为。大数据指数基金大数据指数基

3、金以互联网大数据为信息源，以挖掘其中有用信息为主要选股标准和手段的基金。智能投顾智能投顾根据个人投资者提供的风险承受水平、收益目标以及风格偏好等要求，运用一系列智能算法及投资组合优化等理论模型，为用户提供最终的投资参考，并根据市场动态变化对资产配置再平衡提供建议。消费分期消费分期个人在互联网平台购买相关消费品时，向平台申请把该笔消费拆分为几次还款的服务形式。 P2P 贷款贷款个体在互联网平台发布融资信息，获得其他投资人借款的贷款形式。数据定义数据定义网络行为覆盖率网络行为覆盖率数据期间内有某类网络行为的人群/数据期间内的总监测人群。移动互联迁移率移动互联迁移率已经开

4、发移动端 APP 的机构/机构总数。 APP 月活月活过去 30 天内启动过该 APP 的用户数（去除重复登录的用户）。 APP 发展指数发展指数根据电信用户使用该类 APP 的人数综合判定。互联网活跃度互联网活跃度互联网用户的访问频次。互联网用户比例互联网用户比例单月内有访问相关网页或 APP 用户的比例。关注人群关注人群通过访问或搜索行为表达对特定目标关注的网民。 1.1. 互联网金融行业现状互联网金融行业现状 1.1. 核心观点核心观点 1.2. 金融金融垂直垂直场景的移动化已经成为大势所趋场景的移动化已经成为大势所趋随着移动互联网浪潮的兴起，各行业都呈现移动化的趋势

5、，根据统计，移动端用户中金融类网络行为的覆盖率高达 59.6%，仅次于社交通讯、电子商务和生活娱乐。 1.3. 传统金融企业正加快移动互联网转型传统金融企业正加快移动互联网转型面对互联网金融的冲击，传统金融行业正在谋取转型，其中券商准入门槛较高，数量相对较少，同时其开发移动 APP 的比例也相对较高，因此以 80.2%的高迁移率遥遥领先；银行和保险分别以 37.4%和 18.3%的比例紧随其后。从统计结果来看，银行受大量小型规模的城市商业银行的拖累，其整体比例略低，但是针对大型的、全国性的商业银行其移动迁移率极高；保险业目前仍然较为依赖银行、客户经理等传统线下渠道，其互联网转型尚处于起

6、步阶段；而相比于银行和保险，券商移动端的用户活跃度在同花顺、大智慧等互联网第三方平台的集中度更高。传统金融行业移动互联迁移率银行券商保险37.4%80.2%18.3%*备注：1.迁移率是指传统机构开发移动端APP占所有机构数量的比例，迁移率=已经开发移动端APP的行业机构/行业机构总数2.统计中的银行有政策性银行3家，国有大型银行5家，股份制银行12家，邮政储蓄1家，外资银行总行机构43家，城市商业银行132家，民营银行6家，总计202家3.统计中传统券商数量为125家；4.统计中保险公司数量为154家，不包括再保险公司。来源：天翼大数据数据时间为2016年12月2.2. 互联网金融大数

7、据解析互联网金融大数据解析 2.1. 互联网互联网第三方支付第三方支付 2.1.1. 行业集中度极高行业集中度极高从第三方支付的月度活跃用户来看，虽然 BAT 依然占据前三的位置，但是百度钱包在月活上明显落后，整个第三方支付的行业集中度极高，支付宝和财付通在排名前五的月度活跃用户中占比超过 90%，其行业领导地位更加突出，暂时未发现有能够在短期内挑战二者地位的支付应用。 2.1.2. 支付类支付类 APP 发展指数一年来增长发展指数一年来增长超三倍超三倍目前，在移动端，得益于市场大力推广，尤其是受线下移动支付的大力推广所影响。在过去一年中，支付类 APP 应用的发展指数增长了 3 倍，

8、截止 2016 年11 月份增长曲线上升势头较为强劲，之后发展趋于平缓。 2.1.3. 第三方第三方支付支付向向高年龄层高年龄层群体群体扩散扩散，覆盖基数提高，覆盖基数提高随着智能手机和移动支付的不断普及，第三方支付正在向高年龄层人群扩散。根据最新数据显示，在过去一年中，35 岁以上的人群其第三方支付的使用比例提升了 8.1 个百分点，随着年龄层次的横向迁移，必然导致更多长尾用户，为行业的高速增长创造条件。 2.1.4. 在地域人群分布上呈在地域人群分布上呈东高西低趋势东高西低趋势受经济规模和经济活跃度的影响，目前第三方支付在各省份的人群覆盖上呈现明显的由东向西不断衰减的趋势，其中浙江

9、、江苏、北京三省的人群覆盖度最高。相比于发达的东部沿海地区，在广大中西部第三方支付依然还有广阔的提升空间。 2.1.5. 移动支付移动支付用户较其他用户的互联网活跃度用户较其他用户的互联网活跃度更更高，高，O2O 领域领域尤甚尤甚移动支付人群的互联网活跃度普遍高于非移动支付人群 30%以上，其对使用场景的依赖较为强烈。由于移动支付具有天然的 O2O 属性，因此经常使用移动支付的用户在以外卖团购和生活娱乐为代表的 O2O 领域，其活跃度与非移动支付用户的差异度极大，接近 50%。而在金融领域紧随其后，其互联网活跃度的差异高达 43.3%。移动支付人群与非移动支付人群的活跃度对比（%）来源

10、：天翼大数据73.695.372.393.147.87098.754.732.936.22447.329551235.965.522.49.815.549.64843.338.135.834.133.232.323.120.700020406080100120外卖团购生活娱乐金融交通出行生活服务新闻资讯电商商旅教育培训汽车求和项:移动支付用户求和项:非移动支付用户求和项:差额数据时间为2017年01月2.2. 互联网理财互联网理财 2.2.1. 货币基金货币基金相比其他理财产品相比其他理财产品获得更多获得更多用户用户青睐青睐理财产品主要由货币基金和包括股票、P2P、基

11、金、消费分期等在内的其他理财产品组成。在发展速度上货币基金相对成熟，扩张速度趋于平缓。截止目前，货币基金用户规模达 3.7 亿，占互联网用户比例为 26.17%。在其他理财产品方面，相比于货币基金，其用户占比差距较大。 2.2.2. 东部沿海地区人群东部沿海地区人群投资理财偏好比较投资理财偏好比较强烈强烈从地域分布来看，发达地区尤其是东部沿海地区在人群覆盖 10 强名单中占据 6 席，可见其对投资理财的热情高涨。传统一线城市北上广也均位居榜单 10强，其中上海位居榜首 2.2.3. 大数据大数据提供提供指数基金的的优化选股指数基金的的优化选股服务服务大数据可通过对海量行为数据的分

12、析，全面的了解市场情绪变化，从而挖掘市场热点，了解市场动向，提前预计市场的走势变化。根据市场冷暖及时提出优化策略，协助理财服务提供商构建更优、更好的投资组合。 2.3. 互联网互联网融资融资 2.3.1. 消费金融发展势头迅猛消费金融发展势头迅猛消费金融的创新式发展不仅成为了推动经济的重要引擎，同时也改变了国人大数据指数基金建立逻辑ST删除上市时间来源：天翼大数据东方红京东大数据混合嘉实腾讯自选股大数据策略股票博时招财一号保本博时中证淘金大数据100A国金鑫安保本广发百发大数据精选混合A广发百发大数据成长混合A8.35%7.06%3.14%2.35%0.42%-1.09%-2.00%-

13、12.00% -8.00% -4.00% 0.00%4.00%8.00% 12.00%n沪沪深深3 30 00 0指指数数近近一一年年收收益益为- -1 11 1. .3 3% % 公公开开资料料收收集集，，数数据据区区间为2 20 01 16 6年年1 1月月至至2 20 01 16 6年年1 12 2月月的消费观念，提前消费或成为常态。根据 2017 年 1 月的数据显示，人们对消费金融的关注热情高涨。 2.3.2. 融资融资借贷人群的消费偏好较强借贷人群的消费偏好较强融资借款类人群对旅游、房产、装修的关注度明显高于普通人，尤其是旅游偏好，关注度达 40.9%，远超普通人群的 26.

14、7%，上述数据说明，融资借款类人群对生活品质有更高要求。 2.3.3. 融资借款人群融资借款人群分布分布与与地区经济发展水平呈正相关地区经济发展水平呈正相关融资借款人群多集中在沿海省份，该类地区经济发达，对借贷的需求也很旺盛，其次是中部地区的内陆省份，北京和天津位列前两名，福建、江苏和浙江超越上海、广东挤进前五。总体来说挣得越多的地方，借的越多。 2.3.4. 大数据大数据金融产品金融产品可以有效降低金融企业的贷前风险可以有效降低金融企业的贷前风险目前基于大数据的金融风控产品已经成熟并日益完善，且获得了市场的广泛认可。运营商在日常积累了大量用户的业务数据，例如手机号-姓名-身份证三联信息

15、、号码在网状态、号码入网时长等。数据发现，部分字段与金融业务的不良率有着显著相关关系，验证不一致的用户违约率更大。 - -手机号+ 身份证+姓名不不匹匹配配在网状态停停机机/ /不不在在网网重重合合人人群群1 10 00 0% % 为信信用用卡卡逾逾期期客客户手机号+ 身份证+姓名不不匹匹配配在网时长小小于于6 6个个月月重重合合人人群群8 80 0% % 为信信用用卡卡逾逾期期客客户来源：天翼大数据2.3.5. 大数据金融产品还可以监测贷后的大数据金融产品还可以监测贷后的行为行为异动异动基于大数据的风控产品还可以对个人客户的贷后行为异动进行监测。通过大数据建立风控模型，实时洞察其还款意

16、愿与还款能力变化，为贷后风险监控提供有效支持。数据显示，在信用卡人群高风险类字段搜索中， “信用卡逾期还款后果”的比例最高，达 3.4%，其次是“信用卡套现” ，达 1.7%。 2.4. 互联网保险互联网保险 2.4.1. 保险关注保险关注人数持续增加人数持续增加我国人口基数庞大，互联网保险需求旺盛，关注人数超过 6000 万，其中健康险的关注度最高，达 25.7%。这表明，国人对保险越来越关注，对个人和家庭的风险管理意识逐年提高。 2.4.2. 香港保险香港保险受受青睐青睐保持高热度保持高热度香港保险因其保费低、保障广、收益高等一系列特性收到青睐，虽然 2016年政策收紧，6-9 月关注人群走低，但 10 月份恢复了之前水平，总体关注热度并未发生明显变化。此外，在关注香港保险的省份中，以北京、广东为代表的经济发达地区排名靠前，是关注度的主要来源。

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