金融业数据流通交易市场研究报告（2022）

金融业数据流通交易市场研究报告 上海数据交易所研究院 2022年11月 编写人员： 汤奇峰 黄丽华 卓训方 吴蔽余 秦璇 赵蔡晶 夏飞 计丽娜 宋敏兰 安然 曾萍萍 邱诗韵 摘要 数据是开展金融业务的核心要素，在营销与风控领域发挥着基础性作用。由于金融业普遍存在逆向选择与道德风险，其天然属性决定了金融业是数据密集型投入行业。可以说，金融业自从诞生的那刻起，就在进行数据交易。 基于近年来公开采购信息与企业工商数据，本报告分析了金融业作为数据需求方的数据交易行为。第一部分从数据交易规模、采购方式、细分行业交易、数据交易的空间分布等各方面对金融业数据交易进行了分析；第二部分站在金融业数据交易供应商的视角，分析了供应商的基本情况、来源、行业动态。第三部分归纳总结了金融业数据交易的常见数据产品与定价信息；最后，结合数据给出政策建议。 本报告发现，近年来数据采购信息披露的数量持续增长，银行业的数据需求最为旺盛，数据交易和数据供应商集中在北上广三地。以国有企业为代表的优质数据供应商虽然数量不大，但在资金规模、数据来源专有性、知识产权等方面占据主导地位。金融业交易的数据产品以征信类数据为主，包括个人征信与企业征信，近九成的数据产品来源于对公共数据的处理加工。鉴于此，本报告在数据要素市场建设、引导数据交易由场外转向场内、以及相关制度建设方面，提出了若干政策建议。 目录 一、交易概况8 （一）采购项目数量规模年度趋势8 （二）采购项目地区分布9 （三）细分行业数据采购分析12 （四）采购项目月度分析14 （五）金融业数据采购方式分析16 （六）金融业数据交易的区位分布19 二、金融业数据供应商分析21 （一）数据供应商年龄分布21 （二）数据供应商区位分布22 （三）数据供应商企业类型分布25 （四）金融业数据供应商规模26 （五）金融业数据供应商权属分析30 （六）数据供应商多指标分析33 三、金融业数据产品交易情况44 （一）金融业数据交易产品44 （二）数据产品定价45 （三）单一数据来源48 四、政策建议50 图1数据采购项目数年度趋势8 图2数据采购项目金额分布9 图3各实施地数据采购情况10 图4不同地区金融业数据采购金额分布11 图5各实施地数据采购次数逐年情况错误！未定义书签。 图6代表省市数据采购项目数分年度占比11 图7数据采购项目数量行业分布12 图8数据采购金融分部门支出情况12 图9各行业数据采购次数逐年趋势13 图10分部门数据采购金额比例年度趋势14 图11各金融行业数据采购次数占比逐年分布14 图12数据采购次数季节性分析15 图13月度数据采购金额比重15 图14数据采购次数分年度季节性分析16 图15采购方式分布（采购项目数）17 图16采购方式分布（采购金额数）17 图17采购方式年趋势18 图18不同采购方式支出占比年度趋势18 图19数据采购交易跨省与否19 图20数据采购交易跨省与否年度趋势19 图21跨省交易中供方地区分布20 图22数据供应商年龄分布及累计占比21 图23年度新增数据供应企业数量22 图24数据供应商省际分布图23 图25数据供应商四大地区分布图24 图26数据供应商公司类型情况25 图27数据供应商上市情况省际分布26 图28数据供应商注册资本分布27 图29数据供应商实收资本分布28 图30数据供应商人员数量分布29 图31数据供应商参保员工数量分布图30 图32不同权属数据供应商年龄分布31 图33不同权属数据供应商省际分布图32 图34数据供应商权属与规模33 图35数据供应商行政处罚次数分布33 图36不同权属数据供应商行政处罚数量分布图34 图37数据供应商持有软件著作权数量分布35 图38不同权属数据供应商持有软件著作权数量分布36 图39数据供应商持有专利数量分布36 图40不同权属数据供应商持有专利数量分布37 图41数据供应商中立舆情数量分布38 图42不同权属数据供应商中立舆情数量分布38 图43数据供应商正面舆情数量分布39 图44不同权属数据供应商正面舆情数量分布40 图45数据供应商负面舆情数量分布40 图46不同权属数据供应商负面舆情数量分布41 图47数据供应商综合评分分布图42 图48不同权属数据供应商综合评分分布图43 图49金融业数据产品交易情况44 表1各地区开展金融业数据采购项目数9 表2数据供应商年龄分布及累计占比21 表3数据供应商省际分布22 表4数据供应商四大地区分布表24 表5数据供应商上市情况省际分布25 表6数据供应商注册资本分布27 表7数据供应商实收资本分布27 表8数据供应商人员数量分布28 表9数据供应商参保员工数量分布29 表10数据供应商省际分布31 表11数据供应商综合评分分布41 表12工商数据与价格信息46 表13公安数据与价格信息46 表14航旅数据与价格信息47 表15数据单一类来源供应商48 金融业数据交易流通报告 一、交易概况 （一）采购项目数量规模年度趋势 金融业数据要素采购规模呈指数增长。公开的招投标信息显示，近五年来，金融业数据要素采购项目数量复合年均增长率达40%，远超金融业采购总项目数量复合年均增长率26%，显示出金融业数据交易市场规模发展迅速。 图1数据采购项目数年度趋势 从数据采购金额规模看，数据采购金额主要分布在10万元至100万元之间，此间的数据采购项目约占全部数据采购项目的一半；其次是百万级别的数据采购项目，约占总数据采购项目的三分之一，如图2所示。 图2数据采购项目金额分布 （二）采购项目地区分布 从数据采购项目的实施地分析，数据采购活动主要在北京市、上海市、广东省、江苏省、河南省等地区进行，其中在北京市开展的数据采购次数最多，占比27.18%；在北京市、上海市、广东省开展的数据采购次数合计占比47.85%，如表1所示。 表1各地区开展金融业数据采购项目数 省份 采购项目数量 省份 采购项目数量 北京 2809 湖北 152 上海 1093 重庆 139 广东 1044 山西 135 江苏 574 江西 131 河南 462 黑龙江 122 河北 431 广西 120 山东 367 吉林 112 浙江 351 陕西 107 湖南 336 新疆 66 天津 290 甘肃 65 贵州 253 内蒙古 55 四川 242 宁夏 45 福建 208 海南 36 云南 192 西藏 27 辽宁 191 青海 27 安徽 154 图3各实施地数据采购情况 从采购金额看，金融业数据采购金额最多的地区有北京市、贵州省、广东省、上海市、河北省等；其中北京市发生的数据采购金额占全国数据采购金额的29.47%；贵州省和上海市发生的数据采购的金额分别占去工商局采购金额的额10.98%和8.57%，如图4所示。 图4不同地区金融业数据采购金额分布 对数据采购项目数最高的北京市、上海市、广东省的数据采购次数逐年分析，2016年至2018年，北京市和上海市的数据采购次数占比都呈现下降态势，广东省的数据采购次数占比呈现上升态势，三个省市的数据采购次数合计占比也呈现下降态势；2018年至2021年，北京市的数据采购次数占比相对稳定，上海市则经历了上升以后略微下滑，广东省在2021年之前增长幅度较大，贡献了三地区合计占比 上升的主要力量。如图6所示。 图6代表省市数据采购项目数分年度占比 （三）细分行业数据采购分析 数据采购项目最多的行业是银行业，占全部数据采购次数的69.22%；保险和证券的数据采购次数占比分别为14.74%和7.7%，如图7所示。 图7数据采购项目数量行业分布 数据采购金额方面，银行部门的数据采购金额最多，占数据采购金额总额的76.86%；保险部门和证券部门的数据采购金额分别占数据采购金额总额的12.22%和4.38%；还有6.54%的数据采购金额来自其他部门，如图8所示。 图8数据采购金融分部门支出情况 2016年开始，银行业进行数据采购的规模逐年大幅增加，保险业、证券业及其他行业进行数据采购的规模也在不断增加，但总体还是呈现银行业数据采购规模大大领先，保险业和证券业次之的格局，如图9所示。 图9各行业数据采购次数逐年趋势 从部门间数据采购金额的结构方面看，银行部门的数据采购金额占比呈现出逐渐下降的趋势，但仍为数据采购最主要的部门；保险部门的数据采购金额占比经历了从减小到增大到减小的过程，是除了银行部门以外最重要的部门；近年来其他非银保证部门的数据采购也在不断发展，数据采购的主体越来越多元化。 图10分部门数据采购金额比例年度趋势 部门间数据采购项目数量的关系上，银行业的数据采购次数占比从84.38%减少到65.03%，保险业的数据采购次数占比从5.21%增长到14.95%，证券业和其他行业的数据采购次数占比也在也呈上升态势，如图11所示。 图11各金融行业数据采购次数占比逐年分布 （四）采购项目月度分析 金融业数据采购月度平均项目数在全年呈现出逐渐增加的态势， 2月与10月较为特殊。第四季度的平均采购次数最多，占数据采购次数的33.32%，如图12所示。 图12数据采购次数季节性分析 从数据采购金额的月度分布来分析，2-5月数据采购金额较少，但总体呈增加趋势；6月数据采购金额较多，位列全年第二；7-9月数据采购金额呈现出与2-5月相似的趋势；10-12月数据采购金额较多，但总体呈减少趋势，如图13所示。 图13月度数据采购金额比重 如图14展示了不同年份采购项目数的月度规模，2016年至2021 年的数据采购次数大致呈现2月和10月减少，4月至8月增长，10 月至12月增长的趋势，且都体现出第四季度的采购次数占比最多。 图14数据采购次数分年度季节性分析 （五）金融业数据采购方式分析 从数据采购方式分析，采用公开招标的方式进行数据采购的项目最多，占数据采购项目总数量的67.03%；采用单一来源或竞争性的方式进行数据采购的项目分别占数据采购总额的16.61%和10.99%；而通过询价或者邀请招标进行数据采购的项目最少，仅占4.08%和1.30%，如图15所示。 图15采购方式分布（采购项目数） 数据采购金额的71.71%来自公开招标，17.22%来自单一来源，4.98%来自竞争性，3.55%来自询价，2.54%来自邀请招标，如图16所示。 图16采购方式分布（采购金额数） 2017年至2021年，采用公开招标一直是数据采购的最主要方式，占比在64.08%至74.90%之间；单一来源、竞争性、询价、邀请招标的方式被使用的次数依此递减，如图17所示。 图17采购方式年趋势 对不同采购方式下数据采购的逐年支出趋势进行分析，2017年、 2018年总体的数据采购金额较少，主要以公开招标为主；2019年至 2022年的数据采购金额较多，2020年采用单一来源进行数据采购的金额大幅增加，接近于采用公开招标进行数据采购的金额，可能是受到新冠疫情的影响，企业公开招标条件受限带来的结果。如图18所示。 图18不同采购方式支出占比年度趋势 （六）金融业数据交易的区位分布 如果采购双方的注册地在同一省内，则定义此次交易为省内交易，反之则为跨省交易。在搜集到的数据采购交易信息中，有46%的交易是跨省交易，54%的交易是省内交易，如图19所示。 图19数据采购交易跨省与否 从数据采购交易跨省与否的年度趋势来分析，2016年至2021年，数据采购跨省交易与省内交易占比上相差不大，从2019年起，省内 交易的数量略高于跨省交易，如图20所示。 图20数据采购交易跨省与否年度趋势 跨省的数据交易中，数据供应商大部分集中于北京市、上海市、广东省三地区，分别占比37.78%、23.09%、12.02%，三个地区合计占比72.89%，如图21所示。 图21跨省交易中供方地区分布 二、金融业数据供应商分析 （一）数据供应商年龄分布 通过对招投标等公开信息的整理，我们搜集到金融行业的数据供应商共2216