1、互聯網新金融產業發展報告互聯網科技 引領未來這的確是最好的時代十年醞釀，中國金融才真正開始線上化信貸是金融的核心，自2007年P2P登陸中國開始，國內的信貸就開始了漫長的線上化進程。但是礙于體制和理念的原因，中國的信貸線上化，始終停留在“電商” 層面，以一種網絡兜售信貸的方式試水線上信貸。這種初級又低效的方式持續了很久，然而對傳統金融機構的促進卻極其有限。導致2007-2017這十年間，中國的 線上信貸始終停留在網絡信貸的層面，互聯網金融無論是非功過，至少都在探索信貸線上化的種種可能。2017年，現金貸的興起是中國金融孕育出的“怪胎”， 它既保留了傳統金融的運作方法和理念，又融入了許多網絡金融

2、的技術元素，更為重要的是，現金貸在網絡平臺出現之后，經過歷次改版升級后的電子銀行產品也 悄無聲息的融入了現金貸的功能。至此，更加深入的信貸線上化，才算正式拉開帷幕，金融業真正進入了互聯網人常說的“最好的時代”。信貸業務的全流程存在四個重要的節點，這四個節點有任何一個節點涉及線上，從更加宏觀的視角審視，都應該涵蓋在中國整體信貸線上化的藍圖中。大數據風控貸后管理中國信貸線上化重要節點示意圖線上獲客通過自身互聯網渠道 營銷、自身互聯網渠 道搭建、與網絡信貸 機構合作等方式，拋 棄線下運作方式，獲 取客源。在信貸用戶信用評估 過程中，使用大數 據、風控引擎、以及 相關數字模型等技 術，結合傳統信用評

3、估方式進行審核。IT系統構建通過PC、手機或其它 網基終端，搭建用戶 享受金融業務的各類 平臺，使用戶能夠從 網絡元素上享受金融 服務。通過網絡的方式，追 繳不良資產，或處理 不良資產。來源：艾瑞研究院自主繪制。逐漸壟斷化的互聯網金融第三方支付PaymentTechnical Maturity品牌吸引流量，流量帶來壟斷市場前 景Market ProspectCR520%20%CR550%50%CR570%來源：艾瑞金融實戰會，中國人民銀行，綜合企業訪談，市場公開資料，根據艾瑞統計模型核算。融合的開始2017網絡信貸超過2萬億2017單用戶信貸突破1萬元互金最小利差要求 4.51%貸來源：中國人

4、民銀行，綜合企業訪談，市場公開資料，根據艾瑞統計模型核算。優質資產的供給是互聯網金融存在的意義經歷了利用模式和“花樣”吸引用戶的階段后，互聯網信貸的核心關注點， 開始回歸金融本源。單純的互聯網金融對運營和利潤要求都非常高，所以互 聯網金融要么選擇依托某一種已經具備的線上優勢展開金融業務，要么選擇 將線下業務的某一個環節互聯網化，以此達到品牌價值的提升。從艾瑞的角度看，之所以我們稱目前為互聯網金融最好的時代，就是看到了互聯網金融和傳統金融不再互相“敵對”。開始真正從業務上思考合作可能 的未來圖景。互聯網信貸進入品牌時代未來互聯網環境將生成更多資產，平臺背書將更加重要盡管增速放緩，但即便未來保持平

5、均每年40%左右的信貸余額增速，在互聯網各行業中也屬于高速成長的行業。因此，未來互聯網環境將繼續承擔“資產工廠”的 角色，高速高效的生成新資產。而在這一過程中，坐擁資金的金融機構如何進行篩選將變成核心課題。在沒有合作風控，或者資本關系的前提下，平臺的品牌積淀 將成為資金端選擇優質資產的重要考量指標。艾瑞認為，以下三點將成為評價互聯網信貸機構品牌實力的指標：第一：成立時間，越長越好。第二，平臺轉化率， 高于同業機構，越高越好。第三，復購率，復購率指用戶再次借貸行為。在沒有深入合作的基礎上，考量以上三個指標，能最大限度的幫助企業鑒別資產質量。704.42676.86633.813482.86179

6、2.246995.333642.822073.2280.0%147.8%103.2%63.7%52.4%39.7%31.5%2013201420152018e2019e2020e2013-2020年中國網絡信貸余額規模2016網絡信貸余額（億元）2017e增長率（%）來源：中國人民銀行，綜合企業訪談，市場公開資料，根據艾瑞統計模型核算。混合信貸的春天34.1%33.8%48.8%48.5%39.3%3.0%5.2%9.1%0.8%3.9%11.1%17.6%65.6%65.0%41.6%29.5%27.2% 0.1%0.2%1.5%4.2%4.8%0%20%40%60%80%100%20152

7、018e現金貸成為互聯網于傳統金融的紐帶2017年，P2P借貸余額依舊占據最大比重。因為現金貸的出現使網絡小貸這一品類占比下降的速度大幅延緩。在花唄、白條等互聯網產品的壯大下，電商消費金融 在網貸行業中的地位進一步提升。而且，在趣店等當初明確打出消費分期的企業上市并宣布轉型電商之后，網絡分期這一品類有可能失去分類價值，在運營模式上 與電商消費金融極其類似，統計上有可能合并。在未來銀行牌照沒有因為監管而獨攬大權之前，互聯網銀行可能會收到壓制，但其豐富的想象空間，讓我們依然看 好。2013-2020年中國網絡信貸余額規模結構2013P2P借貸2014互聯網銀行2016電商消費金融2017e網絡小貸

8、2019e網絡分期2020e其他現金貸的出現延緩了網絡小貸占比 下降的速度，并且在傳統銀行電子 產品中大舉滲透。其產品形態復更 加混合，不能完全將其劃分為網絡 信貸，亦或者是線下信貸。這是科 技元素與傳統金融的首次完美融合， 具有劃時代的意義。不過礙于監管 懸而未決，行業變數比較大，可能 成為互聯網銀行的機會。中國金融的牌照監管方式影響了互 聯網銀行和P2P兩個行業。P2P無 牌照，所以給金融平臺的不安全感 會更高，未來業務難以爆發。互聯 網銀行則更加期待監管的傾斜。來源：中國人民銀行，綜合企業訪談，市場公開資料，根據艾瑞統計模型核算。線上信貸內涵擴大科技元素在信貸四個環節中的滲透，模糊線上線

9、下的邊界在“線上獲客，大數據風控，IT系統構建及貸后管理”四個領域中，不同程度引入金融科技元素后的泛線上信貸領域，2017年交易規模超過10萬億，到2020年復 合增長率高達57.36%。如此高增速的背后并非網絡信貸單方面的努力，而是傳統信貸與金融科技融合達到的效果。換句話說，在互金與傳統金融機構的雙重推動 下，金融科技開始向傳統信貸滲透，使得大量傳統信貸的交易規模，被納入到互聯網金融的版圖中。這也是，線上信貸內涵擴大的主要原因。390782.110131.616272.328293.820132014201520162017e2018e2019e2020e泛線上信貸規模（萬億元）線上獲客20

10、13-2020年中國泛線上信貸交易規模大數據風控IT系統構建貸后管理CAGR=57.36%248595.6158115.3100283.162012.4來源：中國人民銀行，綜合企業訪談，市場公開資料，根據艾瑞統計模型核算。信貸線上化的倒計時915.01166.41738.82940.64521.76957.710865.416698.315683.116182.816800.017248.017696.418128.918540.718992.449.1%69.1%53.8%53.9%56.2%53.7%3.8%2.7%2.6%2.4%2.3%2.4%20132020e成本支出連年攀升，意味著

11、全社會剛剛開始構建基礎設施因為時間的原因，銀行線下網點的成本支出的總規模始終比較固定，每年保持3%左右的增幅，這個數字未來的變化非常不固定，因為一方面線上金融產品的發跡，使得線下網點的作用有所降低；而另一方面線下網點的互聯網改造又可能帶來投入的提升。這兩個互相沖突的元素作用力的大小取決于未來銀行內部角力的結 果，如果互聯網部門說服領導，那么相應的投入就會更多。反觀網絡信貸這一端，成本支出連年提高，而且未來增速依然會保持較高水平。這是互聯網信貸終于產生影響力的標志，意味著社會逐步注重線上基礎設施的投 入。不過這也給全中國的信貸線上化進程加上了時間限制，如果未來線上信貸的規模增速低于成本支出的增速

12、，那么線上信貸就極有可能胎死腹中。2013-2020年中國銀行業線下網點成本及線上信貸成本支出規模27.5%3.2%20142015中國泛線上信貸成本支出（億元）20162017e線下網點成本規模（億元）2018e線上增速（%）2019e線下增速（%）來源：中國人民銀行，綜合企業訪談，市場公開資料，根據艾瑞統計模型核算。互聯網的流量特質尚未扭轉短期難以成熟的風控和萬變不離其宗的獲客按照“獲客、風控、系統、貸后”四個結構拆分，中國泛線上信貸成本支出的結構如下。2013年甚至于更早的時候，線上信貸幾乎不存在，所以那個時候絕大部 分的投入，都集中在從零開始搭建的系統上。但是隨著時間的推移以及技術能力

13、超強的延展性，使得系統開支逐漸向系統升級方向轉變。投入占比相應減小。取而 代之的是更加核心的風控，和互聯網基礎屬性流入層面的投入。22.9%29.5%36.3%47.2%49.6%5.4%5.5%5.5%6.5%11.5%57.3%49.5%39.8%29.4%24.5%14.4%15.5%18.4%16.8%14.4%0%20%40%60%80%100%20132014201520162017e2018e2013-2020中國泛線上信貸成本投入規模結構線上獲客大數據風控IT系統構建貸后風控大數據及技術風控，被業界寄予 厚望。但在實際的應用過程中困難重重，這一方面在于線上信貸的理念與傳統信貸尚

14、無明顯區分，導致數據審核維度沒有本質差異；另一方面也在于監管和維穩的心理干涉。在線上獲客領域的投入呈現出占比逐年擴大的趨勢，這來源：中國人民銀行，綜合企業訪談，市場公開資料，根據艾瑞統計模型核算。在互聯網金融領域并不是一個好事，因為這意味著互聯網流量的基礎屬性，并沒有跟隨產業的深化而扭轉，而且很多所謂的互聯網信貸平臺，做的生意也是引流的初級工作。在流量費用越來越高的環境下，會給中國線上信貸進程帶來阻礙。2019e2020e商業本質的內生危機“背靠大樹”依然是網絡信貸最經濟的發展方式在中國整體金融業務開展方式下，傳統金融機構依托網點的經營成本，只占全部個人信貸和中小微企業信貸總規模的1%多一點。

15、而線上信貸開展過程中，投入的 成本卻占到了線上信貸總規模的4.5%左右。所以傳統銀行信貸3%左右的利差，足以覆蓋這1%的成本。因此邏輯上，傳統金融的商業本質是成功的，可維系的。 但如果互聯網金融的內涵與金融無異，亦或者是金融科技想服務于金融，在行業視角上看，其至少需要5%的利差，才能將商業本質跑通。這在長期看來，幾乎是 不可能的。因此現在中國市場上，發展較好的網絡信貸平臺均采用“背靠大樹”的方式發展。但本文所述的“大樹”并非資本集團，而是在“獲客、風控、系統、貸后”四個 方面某一方面或某幾方面存在的固有優勢。這些公司基于這些優勢，搭建起來自己的金融帝國，而這種方式追溯到金融本質，就是通過消除網

16、貸某一環節的投入成本，拉低自己利差的基本要求，進而擴大業務規模。9.03%7.17%6.15%4.74%4.51%4.40%4.37%4.27%2.07%1.85%1.98%1.33%1.17%1.04%0.98%0.95%2013201420162017e2019e2020e2013-2020中國泛線上信貸與線下網點成本占比2015線上（%）2018e傳統（%）來源：中國人民銀行，綜合企業訪談，市場公開資料，根據艾瑞統計模型核算。爭奪的分立2017網絡資管接近 3.5萬億2017單用戶理財近7000元 互金資產主導權發生變更存來源：中國人民銀行，綜合企業訪談，市場公開資料，根據艾瑞統計模型核

17、算。多樣化的資產處理方式，加速傳統金融互聯網進程自余額寶之后，網絡理財行業發展比較緩慢，主要問題在于模式上的創新難 以突破想象力的天花板。并且隨著傳統金融也對優質資產的渴求，網絡金融 生態面臨“外來”勢力的侵蝕。部分互聯網金融平臺，為求低價連續的現金 流，選擇將資產向外輸出。從宏觀大環境上看，這有利于提高我國金融行業 的活性，促進線上線下融合。但從網絡金融的視角看，一旦全行業完全依賴于傳統金融機構的資金供給，有可能進一步抑制網絡理財行業的創新能力。普惠性正在減弱的網絡理財當網絡資產逐漸普及之后，金融中介將重新掌握主動權2017年，中國網絡資產規模接近3.5萬億，相比于信貸市場的火爆，網絡資管增

18、速有所下滑。部分原因在于，中國互聯網金融在理財這一端的普惠性正在跟著網絡 資產的普遍性而逐漸減弱。普通用戶享受網絡資產帶來的財富增值效應，其渠道在過去兩年內均沒有大幅度拓寬。雖然網絡理財并不完全局限于網絡資產，但是在 網絡資產相對處于弱勢的情況下，網絡理財的資金補充，是支持整個互聯網金融最大的資金源。但是當網絡資產逐步普及后，資本的嗜血性和監管要求的雙重作用 下，大多有能力生成網絡資產的機構，均采取了某種金融中介的形式。所以在網絡理財這一端，過去一年創新并不明顯，導致增速下滑。4548.511433.517983.127468.834491.041692.550693.063200.3151.

19、4%57.3%52.7%25.6%20.9%21.6%24.7%2013201420152018e2019e2020e2013-2020年中國網絡資管規模2016網絡資管規模（億元）2017e增長率（%）來源：中國人民銀行，綜合企業訪談，市場公開資料，根據艾瑞統計模型核算。國家在有意保護“現金流”68.2%59.5%44.5%43.5%39.7%15.4%23.1%33.4%38.2%42.5%6.4%7.5%12.4%8.4%7.5%0.1%0.2%9.9%9.7%9.5%9.6%10.0%0.3%0.2%0.2%0%20%40%60%80%100%201420162018e2019e行業結

20、構相對穩定，缺乏創新的古老市場非常值得一提的是網絡股權投資的前景，因為股權眾籌在中國遇阻，所以傳統互聯網金融的發展模式均受到了限制。所謂的“去中介化”在中國金融穩定的大前提 下，顯得勢單力薄。在中國，居民的可投資資產十分珍貴，是維系經濟運營，維系傳統金融體制正常運轉的核心資源。無論是資本市場，還是其它投資市場，居民 可投資資產都是保證市場流動性的根源。所以，從國家意志的層面，維持金融穩定，與保護“現金流”不分流有著千絲萬縷的聯系。未來能夠打破現在市場格局的 事件依然是創新。2013-2020年中國網絡資管規模結構2013基金電商保有量2015非標理財2017e泛互聯網保險網絡股權投資2020e

21、其他網絡理財的創新相對困難，因為 理財這件事的模式和流程非常簡 潔。參考余額寶給網絡理財帶來的改 變，未來網絡理財市場需要的是 不同機構間更深層次的賬戶合作， 與目前主流網絡借貸模式所采取 的策略相同，即讓用戶在沒有深 刻感知的情況下，完成理財行為。進入2018年，中國基金加速電商化將進入第五年，如果來源：中國人民銀行，綜合企業訪談，市場公開資料，根據艾瑞統計模型核算。行業內非貨幣基金不能崛起，則基金將失去黃金發展期。與銀行達成戰略合作緩 解資金壓力網絡資產ABS市場容量1500億互聯網金融平臺通過構 建資金閉環，將自身資 產向市場輸出經過進一步金融加工， 形成非標資產與貸后資產處置公司合作，

22、剝離不良資產競爭帶來的資產爭搶銀行買斷ABS自營網絡資產Financial Assets好資產Prime Assets壞資產Secondary Assets自營衍生品資產處置“以貸帶存”的發展模式，使得網絡資產兩極分化中國現存的市場來看，在傳統金融機構擅長的領域，相對已經被充分開發，四大行和其它商業銀行的競爭格局比較穩定，很難發生大規模的信貸源轉移。而銀行間 為了生存的競爭壓力，無形中向互聯網金融傳導。對于網絡商業生態來說，是一片亟待開發的“凈土”，當然陌生的信貸環境勢必會考驗銀行的風險承受能力，但 是競爭壓力迫使銀行不得不直面這種壓力，最終達到一種市場均衡。這種奇妙的均衡，讓本來需要網絡理財

23、作為行業閉環的資金提供方，產生了兩極分化。一部分 優質資產通過傳統金融渠道流入社會，剩下的資產在網絡上自行消化。在基金和保險等傳統理財產品線上化進程遭遇瓶頸的當下，網絡理財生態逐漸形成了，好資 產與壞資產的區分。理論上這對于各家互聯網金融平臺的影響并不大，但是對網絡理財生態來說是一種侵蝕，優質資產向傳統金融渠道的流出，會限制網絡理財行 業自身的創新力。網絡資產消化示意圖來源：中國人民銀行，綜合企業訪談，市場公開資料，根據艾瑞統計模型核算。內部的變革支付公司角色變成“銀行”，支付行業內部職能重構中國第三方支付行業內，移動支付發展勢頭依舊迅猛。但是伴隨著移動支付 向線下的拓展，支付牌照所涵蓋的七大

24、業務中，各種業務的定位也隨即開始 改變。隨著政策的變動，聚合支付公司開始向企業服務平臺轉變，其“雇傭軍”角 色愈加明顯。而銀行卡收單與移動支付的連接更加緊密，也給幾乎“瀕死”的業務帶來一線曙光。除非未來支付寶與財付通一家獨大，或二者合并，否 則短期內移動支付的發展，將受到傳統銀行卡收單優勢企業的制約。匯2017移動支付規模近100萬億2017非銀支付筆數4500億筆280元來源：中國人民銀行，綜合企業訪談，市場公開資料，根據艾瑞統計模型核算。2017支付筆均交易技術脈沖式的促進作用人口和資本紅利殆盡的支付行業，受到技術推動繼續增長用戶、資本和技術，是推動互聯網產業發展的三個重要動力。其對行業促

25、進的方式也各不相同，用戶推動行業爆發式增長，資本推動從業者增多，這兩種元素對行 業的推動都遵循邊際遞減效應，隨著時間的推移，這二者的促進將逐漸降低。而技術對行業的促進方式則有所不同，由于無法預估下一輪技術的爆發點，所以技術 對行業的促進是“脈沖式”的，某一時刻的促進會將行業增速提高，而后自然衰退。而下一次技術推動會產生和上一輪相似的數據表現。因此行業到了以技術為推 動的階段時，增速的變化相對比較跳躍，目前中國第三方支付行業就處在這樣一個歷史背景中。16.932.252.3107.3154.9230.4302.2388.690.3%62.6%105.1%44.3%48.8%31.2%28.6%2

26、013201420152019e2020e2013-2020年中國第三方支付綜合支付交易規模20162017e第三方支付綜合支付交易規模（萬億元）2018e增長率（%）來源：中國人民銀行，綜合企業訪談，市場公開資料，根據艾瑞統計模型核算。貴族的更替不同支付業務商業職能的變化，促進更多內部合作移動支付的線下擴張，極大的改變了過去支付行業的商業業態，也幾乎顛覆了全社會的支付習慣。過去銀行卡收單對支付行業交易規模的貢獻始終最高，占比大于50%。而2015年之后，隨著社交支付的興起，銀行卡的使用頻率驟降，這對銀行卡收單行業中的傳統業務產生了巨大打擊，相當于釜底抽薪。但是也隨之為古老 的銀行卡收單業務帶

27、來了新的活力，智能POS和豐富的線下布局，使得他們天生的成為移動支付線下擴張中的良好助力。60.2%55.9%53.4%26.5%19.4%31.8%25.1%23.0%18.5%16.8%7.2%18.6%23.3%54.8%63.7%0%20%40%60%80%100%201420162019e2013-2020年中國第三方支付交易規模結構2013銀行卡收單2015互聯網支付2017e移動支付2018e預付卡發行2020e其他技術的變革給整個第三方支付行業帶來了新的活力，移動支付交易規模占比超過50%，意味著移動支付已經成為新支付業態中絕對的領導者，由移動支付引導的第三方支付，在未來會影響

28、支付行業利潤分配方式，生產力和生產關系的重新劃分，甚至于監管政策的科學制定。并且未來移動支付內部也會受技術變革影響，NFC，生物識別等技術有潛力引領下一輪支付騰飛。目前銀行卡收單行業憑借對傳統POS機具的智能化改造，監管政策的輔助，以及豐富的線下資源，暫時成為了移動支付線下拓展過 程中的重要助力。但未來有可能 因為移動支付自身的商戶轉化戰 略而降低價值。來源：中國人民銀行，綜合企業訪談，市場公開資料，根據艾瑞統計模型核算。貴族的更替商戶Merchant聚合支付Supplies銀行卡收單Smart POSSettlement網聯清算移動支付Mobile Payment銀行卡A 銀行卡B計入銀行卡

29、收單業務的資金流計入移動支付業務的資金流目前央行要求不具備支付資質的公司均不能展開支付業務，所 以聚合支付公司僅作為“地推”團隊存在，本身不會涉及支付 資金流。這也變向促進了銀行卡收單機構的重要性目前網聯尚未真正落地，其職能暫由銀行代行從產業發展的視角看，未來移動支付與銀行卡收單之間的合作并不會持續太久，因為這依然不符合“輕資產”運營的經營思路。并且目前主流移動支付公司已經開始推動商戶的直接轉化，比如：收款碼。不同支付業務商業職能的變化，促進更多內部合作在整條線下支付的商業版圖中，銀行卡收單是在移動互聯網新趨勢下，發揮獨特歷史作用的“古老貴族”。近年來，互聯網商業領袖及互聯網巨頭的戰略，都不約

30、 而同的集中在線下實體經濟。但實際上線下商業環境非常復雜，擅長輕資產運營的互聯網公司，在進軍線下的過程中并沒有想象中那么順利。比如：線下團隊管 理、績效、監督、營銷和服務等，每一項都和線上有區別。而互聯網公司的不足，卻是銀行卡收單機構的優勢，這也造就了中國移動支付線下支付獨特的圖景，移 動支付公司通過兩條渠道完成業務，一條是利用自身資源，聯合聚合支付公司幫助商戶直接轉化；另一條是與銀行卡收單機構合作。而當銀行卡收單機構的智能POS協助完成了移動支付業務后，這筆業務產生的交易規模既計入移動支付，又計入銀行卡收單。移動支付與銀行卡收單的合作方式示意圖來源：中國人民銀行，綜合企業訪談，市場公開資料，

31、根據艾瑞統計模型核算。150.0663.31200.01800.02400.03000.037.8215.3153.3334.0398.6970.52300.05000.09000.043.5%55.1%98.6%80.9%50.0%33.3%160.0%143.5%137.0%117.4%80.0%55.6%25.0%14000.0201520162017e2018e2019e2020e20132014非銀機構互聯網支付交易筆數（億筆）非銀機構移動支付交易筆數（億筆）互聯網支付增長率（%）移動支付增長率（%）來源：中國支付清算協會，中國人民銀行，綜合企業訪談，市場公開資料，根據艾瑞統計模型核

32、算。互聯網金融的終級命題模式創新是企業生存的根本，但改變世界還是遵循大數原則2016年，監管機構對互聯網金融政策趨嚴，理論上這對互聯網金融全行業不會產生負面影響，因為至今為止，并沒有任何一家優質互金平臺因為監管趨嚴而倒閉。業界對中國監管機制的擔憂源于兩個方面：一方面，中國本身比較“紅”，而金融本身又是現代全球國家間競爭的主要戰場；另一方面，和傳統金融相比，互 金在各類業務運營模式上均比較新，所以任何關于合規方面的政策變動，都會讓業內非常關注和緊張。而這種“驚弓之鳥”式的發展環境，給互金帶來了一種重要 變化。互聯網的商業本質是流量轉化，而互金行業的模式創新，有最大的可能使企業行為轉化為社會事件，

33、進而吸引一大批用戶。之后的用戶經營，就是改變社會認知的 過程，所以說模式創新是互金行業生存的根本，但是遵循大數原則的社會認知改變，才是企業品牌價值逐漸積累的過程。互金行業中一系列宏觀環境的變化，使得互金行業進入了“拼品牌”的時代，不同機構間，同樣的業務同時推向市場，品牌優勢最大的機構所形成的流量轉化最大。支付在這個品牌時代中所起的作用最 大，原因在于支付是金融業務中，用戶需求頻率最高的，而用戶日常使用最多，無形之中就積累了自身對這個品牌的忠誠度，“熟悉”是這個時代以至未來，互聯 網金融的終極命題。2013-2020年中國第三方支付交易筆數及增長情況305.9%08 云計算云計算與人工智能、大數

34、據相輔相成云計算解決系統架構問題，大數 據解決業務架構問題，大數據是 連接云計算和客戶具體需求的紐 帶。來源：艾瑞咨詢研究院根據公開資料自主研究及繪制。大數據的體量大、維度多和 實時性等特點，使傳統的IT架 構難以適應，從而提高了云 計算的用戶接受度。大數據處理中的新需求促使 云計算的軟硬件不斷發展， 例如GPU主機，SSD硬盤 等。大數據的數據分析結果同時反作用于云計算，例如云安全中的態勢感知等。大數據中的分布式計算和存 儲本身即是云計算的重要組 成部分。云計算為前沿科技的應用發展提供強大支撐云服務、大數據、人工智能已經儼然成為行業內“前沿科技”的代名詞；而三者之間也密不可分，呈現出相輔相成

35、的發展關系。其中，云計算與大數據的聯系最為 緊密：在產生海量數據的信息社會中，云計算與大數據共同為數據的存儲、提取、處理、利用貢獻力量。除此之外，在人工智能、生命科學、物聯網等前沿科技 中，其數據量之龐大都必須依賴于云計算、云存儲等底層云服務。可以說，云服務業已成為各類前沿科技中不可或缺的基礎性服務。云計算與大數據聯系緊密云服務整體產業圖譜IaaS層PaaS層SaaS層網盤ERPSCM MESIM會議 云客服業務垂直CRM SFA營銷 CMS外勤管理OA文檔協作原型設計財務云代記賬 費控法務電子合同電子簽名HRMITOM&安全APM ITSSM云測試BI行業垂直餐飲美業酒旅汽車電商外貿房地產教育醫療物流零售通信推送統計語音識別位置服務云視頻容器云服務器FPGA計算GP