最具影响力的数字化技术在线社区

168大数据

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

1 2 3 4 5
打印 上一主题 下一主题
开启左侧

毕马威发布中国金融科技50强榜单 大数据类公司占14席

[复制链接]
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2016-9-21 20:34:08 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

马上注册,结交更多数据大咖,获取更多知识干货,轻松玩转大数据

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x

来源:毕马威KPMG

  毕马威中国于今天首次发布了中国领先金融科技50榜单及报告,报告中阐述了毕马威对金融科技行业的理解,金融科技应用趋势的观察,并提供了上榜企业的简介。

  本次毕马威中国领先金融科技50的评比历经数月,在开展了大量工作基础上最终评选得出。专家评委由毕马威全球及中国区20多位资深合伙人组成,这些评委在信息技术、数据分析、资本市场、风险管理、企业运营、财税管理、风险投资及创业指导等领域,拥有多年的专业积累和丰富的市场经验。毕马威对金融科技公司Fintech的理解为非传统企业以科技为尖刀切入金融领域,用更高效率的科技手段抢占市场,提升金融服务效率及更好地管理风险。因而本次评选的六个评审维度是:1)领先信息技术应用与突破;2)科技驱动数据归集、挖掘、使用;3)模式创新和对传统金融颠覆度;4)痛点解决与金融效率提升度;5)估值及资本市场认可度;6)具备未来发展潜能与广阔发展前景,这六个核心维度覆盖了金融科技领域的关键要素。

  中国领先金融科技公司50中的上榜企业致力于以科技创新推动金融服务的变革,他们积极探索并运用领先的信息科技技术(如大数据、风险模型、云计算、区块链等),并以颠覆式创新提升金融服务的效率。

  毕马威中国银行业主管合伙人王立鹏表示:“我们欣喜地发现,这些创新企业正在推动中国金融业的变革,新的金融业生态经过重构后正在慢慢形成。我们认为,在新一代的金融格局中,这些推动者会发挥重要的作用。”

  王立鹏称:“我们认识到中国正在快速地成为全球主要的金融科技市场之一,也是金融科技领域重要的创新中心。本次上榜企业均积极开展创新业务,善于以技术为手段解决金融服务领域存在的问题。技术的应用助力金融服务行业实现重点突破,例如:采用有助于缩短消费贷款审批时间的风险量化模型,以及采用大数据技术更加快速有效地的识别欺诈风险。”

  在上榜的50家公司中,几乎所有企业都在一定程度上运用了大数据和数据分析技术,其中超过半数表示大数据及其应用是其核心技术之一。而移动计算、机器学习和云计算也同样是金融科技公司采纳的主流技术。这些上榜公司的业务多样化,涵盖了大数据及征信、网络借贷、支付服务、综合金融服务、智能投顾及互联网保险等多个领域。

  毕马威中国管理咨询合伙人张峻铭认为:“消费金融的未来取决于金融科技公司在客户分析方面充分利用大数据的能力。这使公司能够为客户提供更加个性化的信贷服务,提升场景化服务水平,以及扩大客户基础,使传统模式上可能会被忽视的客户获得更好的金融服务。”

  毕马威中国信息技术咨询合伙人麦高仕(JamesMcKeogh)说:“许多公司尝试运用金融科技,更多地是出于效率和创新考虑,目的是为了改善他们现有的流程和数字化能力。”

  他补充道:“金融科技公司如果开展金融业务,需要符合监管要求,获得牌照或与持牌机构合作才能经营。因此,许多金融科技公司开始与持牌的金融服务机构如银行、证券公司和保险公司等建立正式的伙伴关系。”

  这些关系也可以让传统金融服务机构受益,例如:可以改善其客户服务、优化信贷评估流程,或与擅长数据建模的公司合作以提升其风险量化能力。

  同时,金融科技公司越来越多地使用移动应用去记录用户行为,并分析他们的兴趣。这使金融服务机构能够提高个人金融、投资和财富管理领域的客户服务水平。

  张峻铭总结称:“未来随着与互联网金融相关的监管政策变得更加清晰,金融科技公司和传统金融机构将开展更多的合作。毕马威作为传统金融机构与金融科技公司之间的桥梁,将继续积极地进行金融科技领域的研究和探索,致力于为引领和服务新的金融业态发挥更大的作用。”

  附:毕马威2016中国领先金融科技公司50榜单

  

  

  

  

  

  *上榜公司按照其公司中文名称拼音的首字母排序,本榜单排名不分先后。



楼主热帖
分享到:  QQ好友和群QQ好友和群 QQ空间QQ空间 腾讯微博腾讯微博 腾讯朋友腾讯朋友
收藏收藏 转播转播 分享分享 分享淘帖 赞 踩

168大数据 - 论坛版权1.本主题所有言论和图片纯属网友个人见解,与本站立场无关
2.本站所有主题由网友自行投稿发布。若为首发或独家,该帖子作者与168大数据享有帖子相关版权。
3.其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和168大数据的同意,并添加本文出处。
4.本站所收集的部分公开资料来源于网络,转载目的在于传递价值及用于交流学习,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。
5.任何通过此网页连接而得到的资讯、产品及服务,本站概不负责,亦不负任何法律责任。
6.本站遵循行业规范,任何转载的稿件都会明确标注作者和来源,若标注有误或遗漏而侵犯到任何版权问题,请尽快告知,本站将及时删除。
7.168大数据管理员和版主有权不事先通知发贴者而删除本文。

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

关于我们|小黑屋|Archiver|168大数据 ( 京ICP备14035423号|申请友情链接

GMT+8, 2024-4-24 05:13

Powered by BI168大数据社区

© 2012-2014 168大数据

快速回复 返回顶部 返回列表