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更新时间:2024-06-21with ecosystem partnerships being recognized and valued, open banking will eventually transition into an Open X phase in which standardized APls, insights from customer data, and effective collaboration prevail。Open X drives data-use excellence that fosters a seamless exchange of resources, improved experience for customers,and expedited product innovation。
As the industry moves from unbundling to rebundling of services, open banking mastery may provide valuable short-term operational advantages。However, four fundamental shifts in the industry are altering the FSparadigm:
1.A move away from products to an emphasis on customer experience
2. Less importance on assets and more on data
3. Shared access instead of ownership
4. Partnering in lieu of building or buying
This new paradigm sets the scene for Open X-and banks need to prepare strategically for the long game versus getting caught up with quick fixes or wins。
Application programming interfaces (APls) are set to play a vital role in the Open X environment, and bank sthatlead APl standardization initiatives and look for real monetization value with indirect models (such as referred business and actionable insights) will extract maximum value。
while some established banks and FinTech firms may not be convinced, Open X is likely to alter the financial services (FS) business spectrum。Moreover, within the new ecosystem banks will not necessarily own the overall customer experience。However, it will be essential that they seamlessly integrate their services as a part of each customer's overall journey and experience。
with FinTechs struggling to scale up operations and some banks fumbling when it comes to effective FinTechcollaboration, structured collaboration offers a pragmatic path forward。
Banks and FinTechs will need to work cooperatively with other ecosystem players to surmount concerns andobstacles around open architecture adoption and implementation。
The open ecosystem of the future will feature emergent new roles that challengetraditional banking assumptions。 Firms will be required to assume a role that alignswith their capabilities and external operating environment。
Ecosystem players will strategically decide to act primarily as a Supplier, Aggregator, or Orchestrator-and will work to enhance the value in each of these roles by extensively leveraging data science, as well as venturinginto non-financial products and services。
As the financial services industry heads to an Open X ecosystem, establihed banks may not be suited forthe pivotal Orchestrator role。 Today's incumbents will likely leverage their primary capabilities to add valueas Suppliers and Aggregators。
while banks look to prepare for specialized roles, they will have to prioritize, enhance, and ensure therobustness of their internal integrated model。By leveraging data and technology, as well as the expertiseavailable within the external ecosystem, traditional firms can modernize and optimize internal processesand systems to enable competitive delivery of relevant services。
Regulatory activities are driving open initiatives in select geographies and are on course to affect a moreextensive geographical footprint in the coming years。Wwithin this dynamic environment, it is imperative forFS players to accurately assess their capabilities and external conditions to develop an Open X strategy withmaximum profit potential。
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金融科技投融资
2022年上半年全球金融科技投融资2022年上半年全球金融科技投融资主题数据包包含10项数据(1个数据报告、9个表格数据),数据包的大小为2.02MB。 据零壹智库不完全统计,2022年上半年全球1236个金融科技项目获得1280笔股权融资,同比下降21.7%;公开披露的融资总额达3195.2亿元,同比下降10.7%。本数据包从股权融资、并购/合并、IPO上市、独角兽四个方面对全球金融科技业的投融资情况进行详细的分析与阐述,力求以数据作为论证基础寻求行业发展的健康途径。2022年发布时间:2022-08-19商业银行
商业银行:金融服务多元化,信用创造价值的“存吧”商业银行主题数据包包含113项数据(51个数据报告、62个表格数据),数据包的大小为101MB。商业银行(Commercial Bank),英文缩写为CB,是银行的一种类型,职责是通过存款、贷款、汇兑、储蓄等业务,承担信用中介的金融机构。主要的业务范围是吸收公众存款、发放贷款以及办理票据贴现等。一般的商业银行没有货币发行权,商业银行的传统业务主要集中在经营存款和贷款业务。 受新冠肺炎疫情的影响,世界经济面临1929年大萧条以来“最严重”的衰退,金融市场持续震荡,且短期内难以回归“稳态”,其冲击力将超过2008年金融危机。疫情之下,经济金融环境由相对“稳态”急速地切换为持续“动态”, 2020年中国国内商业银行各类风险程度预计均有所上升,大概率将进入业绩下行期。金融市场股票、利车、汇率、商品价格等均受到疫情的冲击。 该数据包主要介绍了近几年中国商业银行的发展,国家针对商业银行政策的变化及调整,以及新冠肺炎疫情对商业银行经营的影响等数据,有助于用户了解商业银行的现状及发展,做出正确评估。1970-2020年发布时间:2021-08-04亚马逊
亚马逊综合经营发展数据(电商、云计算AWS、发展史)亚马逊综合经营发展数据(电商、云计算AWS、发展史)主题数据包包含138项数据(55个数据报告、78个表格数据和5个数据图说),数据包的大小为230MB。 亚马逊成立于1994年,是美国最大也最早经营电子商务的公司之一。亚马逊的发展史就是一部电商对传统商业的冲击史,所以回顾它的历史能够帮助我们更好理解渠道格局变迁。2021年亚马逊营收1131亿美元,几乎持平苹果和Facebook的营收总和,环比增长27%。阿里巴巴作为与之比肩的数据商业帝国,从最底层的“使命、愿景和价值观”,到驱动公司长期增长的飞轮模式都具有极强的相似性。二者以客户中心,以电商业务作为底层飞轮,基于电商业务同时服务C端客户和B端商户的双边网络效应,直接塑造了两者“赋能者”的底层性格,最终造就了中美两国的B端之王。 本数据包从多角度复盘了亚马逊的发展史,从中美电商角度深度比较了电商平台、会员体系、金融、物流体系、云计算产业、loT物联网等方面的差异;从云计算角度讨论了AWS的业务营收发展状况,及其云计算在全球的领航作用;从市场角度展现了亚马逊会员的购买力、交易频率、满意度以及亚马逊市场份额及增长状况,旨在帮助用户快速全面地了解亚马逊的发展历史、竞争优势及未来市场空间。2000-2021年发布时间:2022-07-29北京薪酬
北京薪酬情况(金融教育、技术IT、制造与房地产、医疗与法律)北京薪酬情况(金融教育、技术IT、制造与房地产、医疗与法律)主题数据包包含124项数据(7个数据报告、117个表格数据),数据包的大小为64.9MB。 《2021年北京市人力资源市场薪酬大数据报告》显示,2020年北京市克服新冠肺炎疫情的不利影响,多数行业薪酬中位值较上年度有不同程度的增长。2020年度行业薪酬中位值排名前五位的是货币金融服务(28.54万元)、资本市场服务(27.06万元)、互联网和相关服务(21.01万元)、新闻和出版业(20.25万元)、保险业(17.54万元)。年度薪酬调查数据表明,北京市在金融、科技等行业薪酬具有较强的竞争力。 本数据包整理了北京不同行业薪酬的数据,涵盖财务与会计、采购与供应链、房地产与建筑、工程与制造、技术与IT、教育、银行与金融、医疗保健与生命科学、销售与零售、法律、营销、人力资源等行业的薪酬数据;旨在为北京就业的用户或者北京企业招聘提供薪酬参考数据。2018-2019年发布时间:2021-12-15中国便利店发展
中国便利店发展情况数据中国便利店发展情况数据主题数据包包含51项数据(16个数据报告、33个表格数据和2个数据图说),数据包的大小为76.4MB。 本数据包内容为中国便利店发展情况的数据和报告。其中包含《2021年中国便利店发展报告》、《2021便利店创新案例集》、《2020中国便利店景气指数报告》等垂直研究报告,涉及具体数据如中国便利店门店数量情况、行业销售额、样本企业平均单店日销售额、主要城市便利店密度、企业门店数量前十便利店品牌等。2015-2021年发布时间:2022-02-21广州薪酬
广州薪酬情况(金融教育、技术IT、制造与房地产、医疗与法律)广州薪酬情况(金融教育、技术IT、制造与房地产、医疗与法律)主题数据包包含138项数据(20个数据报告、118个表格数据),数据包的大小为144MB。 2021年10月12日,智联招聘公布了第三季度《中国企业招聘薪酬报告》,报告显示广州薪酬水平排名第五,为1.04万元/月。成为了新晋万元月薪城市,非常具有竞争力,吸引了不少人前往广州就业。 本数据包整理了2018-2019年广州不同行业薪酬的数据,涵盖财务与会计、采购与供应链、房地产与建筑、工程与制造、技术与IT、教育、银行与金融、医疗保健与生命科学、销售与零售、法律、营销、人力资源等行业的薪酬数据;也通过2020和2021年的相关报告分析判断了未来广州薪酬的发展趋势,旨在为广州就业的用户或者北京企业招聘提供薪酬参考数据。2018-2021年发布时间:2021-12-21学前教育
中国学前教育发展数据中国学前教育发展数据主题数据包包含30项数据(5个数据报告、24个表格数据和1个数据图说),数据包的大小为18.9MB。 本数据包主要关注了中国学前教育的发展情况。数据和报告内容包括中国历年学前教育的入学人数、毕业生人数,学前教育发展的前景等。数据和报告来自中国教育部、Mob研究院、亿欧智库等国家部门和专业的咨询机构。2011-2021年发布时间:2022-02-14上海薪酬
上海薪酬情况(金融教育、技术IT、营销与零售、医疗与法律)上海薪酬情况(金融教育、技术IT、营销与零售、医疗与法律)主题数据包包含145项数据(19个数据报告、126个表格数据),数据包的大小为138MB。 2021年7月2日,上海市人力资源和社会保障局公布上海市2020年度全口径城镇单位就业人员平均工资。2020年上海市城镇单位就业人员平均工资为12.41万元/年,上海的薪资在全国位列前茅,非常具有竞争力,也吸引了不少人前往上海就业。 本数据包整理了上海2018-2019年不同行业薪酬的数据,涵盖财务与会计、采购与供应链、房地产与建筑、工程与制造、技术与IT、教育、银行与金融、医疗保健与生命科学、销售与零售、法律、营销、人力资源等行业的薪酬数据;同时通过2020年和2021年相关的薪酬报告,分析判断了上海薪酬的发展趋势,旨在为上海就业的用户或者上海企业招聘提供薪酬参考数据。2018-2021年发布时间:2021-12-21深圳薪酬
深圳薪酬情况(金融教育、技术IT、制造与房地产、医疗与法律)深圳薪酬情况(金融教育、技术IT、制造与房地产、医疗与法律)主题数据包包含106项数据(19个数据报告,87个表格数据) ,数据包的大小为132MB。 深圳是中国国务院批复确定的中国经济特区、全国性经济中心城市和国际化城市。2020年,深圳实现地区生产总值2.77万亿元。2021年,华顿经济研究院发布的中国百强城市排行榜中,深圳排名第三。作为一个高速发展的超大城市,深圳一直以来都吸引着各地的人才。智联招聘发布的《2021年夏季深圳雇主需求与白领人才供给报告》显示,“深圳地区2021年夏季求职期的平均薪酬为11498元/月,较上一季度薪酬上升4.7%,同比增速达到8.8%,在全国38个主要城市的薪酬水平中仍然排在第三位。”引发了众人对深圳薪酬的羡慕。 本数据包整理了深圳不同行业薪酬的数据,涵盖财务与会计、采购与供应链、房地产与建筑、工程与制造、技术与IT、教育、银行与金融、医疗保健与生命科学、销售与零售、法律、营销、人力资源等行业的薪酬数据;旨在为深圳就业的用户或者深圳企业招聘提供薪酬参考数据。2018-2021年发布时间:2021-12-28互联网出海
中国互联网企业出海经营数据(游戏、科技金融、电商、短视频、社交)中国互联网企业出海经营数据(游戏、科技金融、电商、短视频、社交)主题数据包包含37项数据(22个数据报告、12个表格数据和3个数据图说),数据包的大小为117MB。 本数据包主要包含了中国互联网企业出海相关的经营数据,包含了2015年-2021年游戏、社交、科技金融、短视频、电商等行业中中国企业出海相关的数据,具体包括市场规模、营销手段、跨境经营风险等细分内容,另外还囊括了22个互联网企业出海相关的深度研究报告,以便深入研究互联网企业出海的逻辑。2015-2021年发布时间:2021-11-16网络综艺
中国网络综艺发展概况中国网络综艺发展概况主题数据包包含64项数据(22个数据报告、42个表格数据),数据包的大小为138MB。 强娱乐、重垂直、深互动、年轻态,网络综艺一路乘风破浪、高歌猛进的同时,能否深挖广拓,真正进入主流话语渠道?从《中国有嘻哈》、《这!就是街舞》、《偶像练习生》、《创造101》等先后成为现象级综艺,到“Freestyle”“Pickme”“C位出道” “菊外人”等流行词的爆火,动辄破亿次的播放量,昭示了中国网综已经进入了全民话题带流量的时代。各视频平台对网综的持续发力,开启了IP体系化运营和网综生态营销的新模式;网综节目的受众也由浅层互动到深度参与,发生了从观众到用户的变迁。 本数据包数据展示了中国网络综艺的发展概况,从用户群体画像、各个平台网综的发展、网综在网络的影响力和热度、热门综艺的具体分析等侧重点进行了具体的分析,以期给用户勾勒出近五年来中国网络综艺迅速发展的图景和未来网综发展的趋势。2015-2021年发布时间:2021-11-03中国城镇化发展进程
中国城镇化发展进程数据中国城镇化发展进程数据主题数据包包含38项数据(22个数据报告、14个表格数据和2个数据图说),数据包的大小为61.4MB。 本数据包内容为中国城镇化发展进程的数据和报告。其中包含新时代城镇化系列研究报告、新一线城市居住报告、第七次人口普查包含中国城镇化分析的报告如《从人口普查观察近年来我国人口流动的新变化》等、房地产行业角度看城镇化等,涉及具体数据如中国常住人口城镇化率、中国城镇常住人口数量、中国城镇居民收支基本情况等。2015-2021年发布时间:2022-02-21广东省薪酬
广东省薪酬情况(金融教育、技术IT、制造与房地产、医疗与法律)广东省薪酬情况(金融教育、技术IT、制造与房地产、医疗与法律)主题数据包包含127项数据(20个数据报告、107个表格数据),数据包的大小为143MB。 中国南方人才市场发布的《2020-2021年广东地区薪酬趋势》显示,广东省不同地区的平均薪酬同比增幅集中在-3.02%~4.38%之间。其中,广州薪酬同比增幅最大,为4.38%;随后是深圳、珠海、中山、佛山,分别为3.27%、3.04%、2.78%、2.01%。 本数据包整理了2018-2019广东省不同行业薪酬的数据,涵盖财务与会计、采购与供应链、房地产与建筑、工程与制造、技术与IT、教育、银行与金融、医疗保健与生命科学、销售与零售、法律、营销、人力资源等行业的薪酬数据;同时对2021年薪酬概况做出了相关的分析判断,旨在为广东省就业的用户或者广东省企业招聘提供薪酬参考数据。2018-2021年发布时间:2021-12-21微信小程序
微信小程序生态发展概况微信小程序生态发展概况数据包含42项数据(11个数据报告、31个表格数据),数据包的大小为46.4MB。 本数据包主要呈现了2020年和2021年与微信小程序生态发展现状有关的数据,其中涵盖微信小程序整体月活跃规模,小程序用户画像和使用习惯,包括电商、政务等在内的具体行业小程序发展洞察。2020-2021年发布时间:2021-11-01中国妇女教育发展与性别平等
中国妇女教育发展与教育性别平等(初等教育、中等教育、高等教育、特殊教育、中国妇女发展纲要)中国妇女教育发展与教育性别平等(初等教育、中等教育、高等教育、特殊教育、中国妇女发展纲要)主题数据包包含43项数据(10个数据报告,30个表格数据和3个数据图说) ,数据包的大小为22.7MB。 本数据内容为中国妇女教育发展与教育性别平等的相关数据报告。主要为不同教育阶段(初等教育、中等教育、高等教育)和特殊教育的女学生数和女学生占学生总数的比重,及不同年份《中国妇女发展纲要》统计监测报告。1991-2020年发布时间:2021-12-23智能音箱
智能音箱:人工智能还是人工智障?完美智能音箱的发展之路智能音箱主题数据包包含65项数据(13个数据报告、52个表格数据),数据包的大小为41.8MB。智能音箱是音箱升级的产物,是家庭消费者用语音进行上网的工具,其主要功能为语音交互、内容服务、互联网服务和智能家居控制等,比传统音箱在安全性、传输距离、延迟时间等性能上更优秀。 2018年中国国内智能音箱的出货量为1625万台,但渗透率仅为1.02%,与美国41%的普及率相比仍有较大差距,但是市场发展前景广阔。大批中国互联网及科技巨头纷纷入局,直观地反映了众多企业对智能音箱市场前景的看好。 本数据包涵盖多个维度下智能家居的数据。从市场层面来看,可以了解中国智能音箱和全球范围的出货量、市场规模、市场格局、销量增长情况;从消费人群的角度来看,可以了解智能家居消费者的所在城市、年龄、性别、使用场景/功能、使用频次、价格期望、朋友推荐等;从品牌角度来看,可以了解天猫精灵、小度音箱、小爱同学、华为小艺、叮咚音箱等各品牌智能音箱的消费者印象和市场占比,旨在让用户全面地了解智能音箱领域的现状与未来发展。2014-2020年发布时间:2021-07-14零售药店市场
中国零售药店市场发展情况中国零售药店市场主题数据包包含23项数据(10个数据报告、10个表格数据和3个数据图说),数据包的大小为28.5MB。 本数据包呈现了截止2021年中国零售药店市场发展情况,其中包括中国连锁药店规模数据,线下线上药店市场规模数据,以及亿欧EqualOcean、西南证券等机构对中国药店新零售市场的深度分析报告。2019-2021年发布时间:2021-11-03城市与旅游
城市与旅游(城市发展、旅游产业、交通情况)城市与旅游(城市发展、旅游产业、交通情况)数据包包含154项数据(77个数据报告、77个表格数据) ,数据包的大小为394MB。 2021年,中国国内旅游总人次32.46亿,比上年同期增加3.67亿,增长12.8%(恢复至2019年的54.0%)。国内旅游收入(旅游总消费)2.92万亿元,比上年同期增加0.69万亿元,增长31.0%(恢复到2019年的51.0%)。其中,城镇居民旅游消费2.36万亿元,增长31.6%;农村居民旅游消费0.55万亿元,增长28.4%。城市的发展是多方面因素共同作用的影响,快速发展的城市不仅能吸引更多的人选择它成为旅游目的地,也可能随着旅游行业的发展进一步推动城市的壮大。 本数据包内容涵盖了2013年以来中国旅游产业的发展情况,及城市发展,人口流动,城市影响力指数等具体方向的数据额及报告内容。旨在帮助用户通过对城市及其活力的分析,判断其中的旅游出行价值和城市成长潜力。2013-2022年发布时间:2022-03-22AIGC
AIGC行业发展数据(ChatGPT、AI企业、AI技术)AIGC行业发展数据(ChatGPT、AI企业、AI技术)主题数据包包含127项数据(80个数据报告、41个表格数据、6个数据图说),数据包的大小为449MB。 本数据包展示了当前AIGC行业的整体发展势态。以ChatGPT为主要研究对象,分析了ChatGPT的技术发展路径,解析了ChatGPT背后的技术演进,研究了AI模型框架的内部逻辑。AI新技术如何在商业场景中落地,当前中国AI企业的组建与融资情况,AI独角兽的IPO情况,都可以从数据中窥一斑而知全豹。2020-2030年发布时间:2024-03-06新烘焙食品
中国新烘焙食品行业发展数据新烘焙食品主题数据包包含30项数据(3个数据报告、26个表格数据和1个数据图说),数据包的大小为9.12MB。 本数据包主要涵盖了截至2021年中国新烘焙食品行业发展数据,新烘焙是指以年轻“新新”消费者为主要客群的烘焙品牌,它们在食材、技术、品牌塑造上进行了升级。具体数据包括行业整体市场规模、增速、用户分布和消费习惯等,同时还囊括了多篇烘焙食品行业发展趋势报告。2015-2021年发布时间:2021-11-03