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2017年中国消费金融行业发展分析报告 2017-12-14 12:03:54

《2017年中国消费金融行业发展分析报告》主要探究中国消费金融行业的发展概况、对比现金贷与消费分期的分析研究和消费金融领域用户行为研究,并提出了“消费金融发展指数”的概念,建立移动消费金融发展指数模型,发现消费金融领域最有价值应用排名榜单。



截止2017年9月,消费金融借贷规模突破1100亿元,同比增长约1.5倍,日活用户量达到370万,同比增长超三倍。消费金融行业参与者众多,而消费场景是消费金融的核心竞争所在,游戏市场是一个空间超过千亿元规模的庞大市场,游戏中存在多种消费场景,为消费金融提供了一个潜在的蓝海。目前已有金融平台提供游戏消费金融服务,如上海银行与游族网络合作为玩家提供贷款,也有游戏公司意欲布局,如恺英网络(002517)投资互联网金融类公司,搭建“流量+用户+场景”的科技金融平台。


数据统计,中国游戏市场2017年整体营业收入约为2189.6亿元,是一个空间超过千亿元规模的庞大市场,其受消费者欢迎程度,已是电影市场的3倍多,稳坐娱乐消费领域的霸主地位,同样是以拥有无限潜力的90后消费者为消费主力军,消费金融在中国游戏市场的市场空间不容小觑。与此同时,游戏中存在多种消费场景,而消费场景是消费金融的核心竞争所在。从获客层面看,消费场景是批量获取客户的基础,比如京东白条、蚂蚁花呗与电商消费场景充分融合,客群下沉为消费金融导流,这些消费场景自然地成为消费金融机构批量转化客户的入口。从风控角度看,消费场景有助于风险管理。场景中的客户资质、消费需求、交易行为、资金流向等信息,可用来对贷款用途的真实性进行判断,防止欺诈、骗贷;对客户资质水平进行评估,预测客户还款能力;同时,控制交易和资金流向,形成了资金、信息、商品的闭环。



以下是报告内容:



结语:

事实上,近年来已有部分消费金融平台和游戏平台试水游戏消费金融领域,一些游戏公司旗下的游戏产品推出不同类型的线上支付平台,以方便玩家们购买各式各样的游戏装备。例如一些互联网金融APP推出的游戏消费分期产品,与游戏公司联手为用户提供便捷的在线游戏消费金融产品和全面的客服服务体验;还有游戏厂商联合金融机构,如游族网络和上海银行联合推出针对游戏玩家的线上个人贷款,用于游戏消费充值。


当前互联网金融APP(消费金融平台)为游戏玩家提供的消费金融产品主要以游戏币充值、售卖的分期为主,不同平台提供分期的费率不同,期数一般在12期以内,如爱又米和分期乐。其中,由于点卡分期充值/月供业务已经很成熟,技术模块标准化程度高,风控模型可操性强,这类分期产品是目前游戏分期产品中最常见的一类。


而游族网络与上海银行的合作属于在线融资服务,围绕游戏消费金融场景,结合银行的支付结算优势,依托直销银行渠道,推出基于游戏消费场景的e账户线上个人委托贷款服务。这类游戏消费金融目标客户群体主要以青年为主,玩家可在线申请贷款,用于网游或手游消费充值,银行提供资金交易支付结算服务,以提高客户的游戏体验。


此外,还有游戏公司布局互联网金融,意欲搭建“流量+用户+场景”的科技金融平台,试水游戏消费金融领域。游戏公司拥有玩家数据模型,更有进入游戏消费金融场景的能力,比一般金融平台布局游戏消费金融更有竞争力。今年6月,A股上市游戏企业恺英网络(002517)发布公告称拟投资5家互联网金融类标的公司,根据公告,其互联网金融平台建设主要为两大部分:基础设施平台部分(云账户平台、大数据及风控平台、支付系统平台)、以及信用产品平台(对接消费信贷场景及相关信用产品)。恺英网络认为该平台建设能够满足公司在互联网金融领域的支付服务、账户体系、基础设施平台、最终消费场景及信贷产品全产业链的布局。


东北证券分析认为,恺英网络通过外延方式搭建“流量+用户+场景”的科技金融平台,设立小额贷款公司,不断深化公司在互联网金融产业链的布局。而安信证券则认为,恺英网络该项投资预计将与游戏业务形成较强协同效应,强化变现能力。


金融平台的游戏行业消费金融业务不怎么好做,利润薄如摊饼,坏账率奇高,即存在金融平台分成比例过低、风控风险等问题,而在游戏消费金融的市场竞争中,只有游戏行业巨头才有进入游戏消费金融场景的能力,掌握消费场景+金融科技的游戏企业将会胜出。


2017年中国新菁英价值白皮书 2017-12-13 23:19:09




前言:

日前,近1100位世界500强的高管、领导及各界代表汇聚广州,出席2017《财富》全球论坛。在全球经济增长乏力、国际政治黑天鹅频现、全球化趋势出现逆转的背景下,这一问路世界经济的盛会成为了万众瞩目的焦点。在“开放与创新:构建经济新格局”的议题下,各界财富精英重新把脉经济增长的动力,而中国近年来经济的蓬勃发展,无疑为论坛提供了一个最佳样本。


时代公司首席内容官兼《财富》杂志总裁穆瑞澜表示,本届《财富》全球论坛关注三大趋势:人工智能蓬勃发展、世界政治气候变化带来的新冲击以及中国的持续崛起,尤其是中国崛起背后的原因——中国经济实力的显著提升和民族文化自信的空前高涨。而中国经济文化的蓬勃发展也造就了一批精英阶层,他们是驱动中国消费引擎背后的核心动力,由他们所掀起的消费升级、新零售革命等等现象,成为《财富》全球论坛破解中国经济的切入口。事实上,他们身上除了富足、奋进这些常见的精英标签,也开始日益关注社会现象及精神文化,因而又被称为“新菁英”。中国新菁英阶层身上所展现的时代风气,所传递的社会正能量,亦是中国社会进步的社会学动因。他们有着怎样的价值取向,他们又如何看待财富与生活?


五大价值观定义中国新菁英

白皮书对北上广深四个城市新菁英人群进行了定量分析及长达2个多月的定性深访,主要对象为行业权威、创业者/企业主、企业高管等(第一类),以及传承人、文化/艺术领域专家等(第二类)。其中第一类人群月收入在3万-5万占40%,月收入在5万以上 占60%。报告从他们身上概括出代表新菁英的五大价值观,即坚持专注、自我成就、严格自律、文化自信、重视家庭。







白皮书 - 新菁英人群的五大价值观概述

白皮书首次对新菁英阶层的成就驱动力进行了梳理。报告指出,新菁英最为突出的特点——或者说成功秘笈——便在于对专注精神的追崇。在调查中,45%的新菁英人群把自己的成就归功于“专注”,而这一数字是普罗大众的近一倍,近28%的大众人群认为专注是取得成就的原因。相较于其他国家的类似调研,中国新菁英阶层身上的“匠人”特质尤其突出。他们把对某一个领域的精通放在极为重要的位置,同时认为自身的财富得益于时间的沉淀,“坚持一生只做一件事,专注于一方业”是大多数新菁英的信条。在坚持专注的同时,他们重视追求自我的价值,33%的人希望能获得更大的事业成功,“要成为专业领域内的佼佼者,在自己的天地里做到极致”。他们有强烈的使命感和奋斗精神,追求更好自己的内在驱动力促使他们不断创新并提高自身修养。与此相关,新菁英人群对时间管理上有清晰的认知,在工作上提前规划“不打无准备之仗”,在生活和健康上则更为自律。调查显示,新菁英人群平均每周运动高达4.2次,每次运动时间平均51.4分钟。



白皮书 - 新菁英人群的五大价值观之坚持专注



白皮书 - 新菁英人群的五大价值观之自我成就


白皮书 - 新菁英人群的五大价值观之严格自律

此外,白皮书还表明中国新菁英阶层更看重精神层面的充实与满足,积极传承中国传统文化,希望对社会及他人产生积极影响。报告中的一组数据表明,在中国传统文化的传承问题上,中国新菁英阶层的观念显著一致,97%的新菁英提倡保护和弘扬中国文化,96%的新菁英认为此举有助于增强民族文化自信。接近全比例的数据背后,是这一阶层对中国文化的空前自信。这一份信心也促使他们更热衷于文化传承方面的公益与工作。而这一价值取向表现在消费行为上,则是对于具有传承性的品牌的青睐。他们不再一味崇尚奢侈或者洋品牌,反而推崇具有文化底蕴的本土品牌 。




白皮书 - 新菁英人群的五大价值观之文化自信

白皮书还揭示了中国新菁英族群其他的一些特质:比如他们普遍更重视家庭的价值。在深访中,不少新菁英表示“工作不是生活的全部,需要将时间留给生活,留给自己的家庭”。






白皮书 - 新菁英人群的五大价值观之重视家庭

通而观之,中国新菁英有着对财富与经济的奋进追求,也关心历史传统与精神文化,更懂得光阴沉淀、一心一意。他们是蓬勃昂扬的中国新菁英群体,更是中国社会进步、文化发展的动力。


结语:中国新菁英的“表”与“里”

本届《财富》全球论坛以“开放与创新:构建经济新格局”为议题,菁英济济,探路世界经济发展方向。中国技术与实体经济的飞速发展,特别是近几年在数字化和创新领域取得的巨大成果,如共享经济、人工智能、移动互联网等商业模式的迅速发展,使得中国的经济地位和竞争力进一步提升,更成为本届论坛关注的焦点。在经济实力获得肯定的同时,提振全民文化自信也成为社会的重要议题。文化自信来自于中国经济蓬勃发展的底气,更来自于中国博大精深的传统文化和历史。中国新菁英阶层推动中国经济发展,这是中国新菁英外显的表象。而在他们的内里,对于传统文化的关注早已超越物质,精神的富足、能量的充沛,才是新时代财富菁英的本质特征。也正是因为水井坊一直以来都致力于传承中国传统文化。白皮书探求中国新菁英阶层价值观的初衷——在中国新菁英在国际舞台扮演愈发重要的角色之际,深挖这一群体的精神内涵与价值取向,携手新菁英向时代致敬。





金准数据 2017年中国无人零售行业研究报告 2017-12-12 18:41:22


前言:

无人零售是指通过运用机器视觉、深度学习算法、传感器融合等技术,消费者只需在进入商店时扫码并确认身份,挑选自己中意的产品装进购物袋,然后直接走出商店即可完成购买,无需排队,无需等待结账。无人零售不完全无人,是零售行业降本提效的又一次探索;短期来看,无人便利店在房租、人工成本等方面有所优化;无人零售与常规零售业态遵从相同的商业逻辑。


报告对我国无人零售行业的供需状况、发展现状、子行业发展变化等进行了分析,重点分析了国内外无人零售行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力,以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了无人零售行业的整体发展动态,对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。报告对于无人零售产品生产企业、经销商、行业管理部门以及拟进入该行业的投资者具有重要的参考价值,对于研究我国无人零售行业发展规律、提高企业的运营效率、促进企业的发展壮大有学术和实践的双重意义。


一、报告以无人零售为主体,无人零售场景和区域已初步探索

从形态上看,1)自动贩卖机出现的时间较早,目前覆盖的品类也较多。主要以标准化产品为主,国内典型企业如友宝,主要放置在楼宇公共区域等半封闭式场景。2)开放货架出现相对较晚。2016年8月,小e微店在全国已经布下了1500多个网点。目前市场上也推出了大量的开放货架产品,主要放置在企业内部的封闭式场景。3)无人店类似于小超市或者便利店,主要是2016年12月之后开始迅速爆发,虽然之前也有企业开始耕耘无人零售,但市场的火热以国外的Amazon Go和国内的淘咖啡为起点和引爆点,巨头的行动带动了整体市场的快速推进。本报告盈亏平衡点、投资回报周期等财务测算部分以无人便利店作为研究对象,但市场规模包括开放货架、自动贩卖机和无人便利店三类。


从场景来看,早餐、午餐和下午茶是办公人群的常态化需求,而部分临时需求使用率也比较高。主要应用于机场、地铁、高铁枢纽、医院、学校、写字楼、社区、景区、商场、酒店、餐厅、影院等娱乐场所及工厂等。


从区域来看,原本传统便利店以北上广深为核心区域,无人便利店已经开始逐步向全国典型城市进行铺开。目前以缤果盒子为例,截至2017年11月底,已经在华北、华东、华南、东北、西北、西南各地布局,覆盖北上广深、内蒙古、大连、西安、兰州、重庆等多个城市。


1、无人零售消费流程数据化,全产业链升级是核心


当前中国无人零售行业主要呈现五大特点: 以降低人工成本作为无人零售的主要切入点,在重视消费体验,拓展零售场景的同时通过多种技术手段实现大数据的收集、分析与应用,并最终实现消费流程的全面数据化以及整个产业链的智能化升级提效。 金准数据分析认为,零售产业链的全面数据化才是无人零售背后的战略核心,包括客流数据、商品数据、消费数据、金融数据等的全面融合与应用。


2、2017年中国无人零售市场规模近200亿元


无人零售市场目前主要包括三种形式,其中自助贩卖机市场较为成熟,而开放货架和无人便利店主要集中在2017年开始爆发,并且均处于发展前期。


自助贩卖机主要依托安装量进行测算,截至2017年11月底,自助贩卖机存量将达40万左右,整体市场规模约180亿,预计到2020年市场规模将突破450亿。


开放货架主要依托办公室场景,以企业数量为基准进行估算,截至2017年11月底,无人零售市场中开放货架累计落地2.5万个左右,整体市场规模突破3亿元,金准数据预计到2020年会突破百亿量级。


无人便利店主要辐射社区、商区等,主要基于社区服务中心(站)进行推算,截至2017年11月底,无人零售市场中无人便利店店累计落地200个左右,预计2017年全年市场规模在4000万元左右,预计到2020年市场规模将突破30亿元。


金准数据最新统计数据,2017年无人零售市场(含贩卖机)交易规模保守估计将接近200亿元,预计2020年将突破650亿,三年复合增长率在50%左右。


3、内力驱动、外部助力、共同推动无人零售市场火爆


无人零售是依托于贩卖机、货架以及便利店等商业模式,实现降本提效的创新模式。这个新型消费模式如此火爆的原因除了政策上对零售业态转型创新的支持外,还有各方入局者在战略布局上的转变,以及消费者需求变化的驱动。另一方面移动支付的高度普及,智能技术的快速发展,和资本的青睐则成为无人零售行业发展的外部推动力。


3.1 内驱力一: 零售市场竞争激烈,降本增效意识增强

原本竞争激烈的传统线下零售,由于国内电子商务蓬勃的发展和市场新进者(新物种)的涌现,给资产厚重的实体零售企业带来了更大的冲击。在线上线下产品、价格差异不断缩小,并且租金、人工、物流等成本居高不下的情况下,最终零售业态若要实现利润空间的提升,成本效率和用户体验将亟待优化。



3.2 内驱力二:传统线下零售亟待转型,不断尝试创新升级


面对中国经济结构的调整加快,消费者诉求在电子商务、移动支付的普及以及智能技术发展的推动下,传统零售企业也在不断尝试着转型升级,主要包括三种转型模式:1)与技术提供商合作开发,如哇哈哈快猫合作的无人便利店;2)与电商巨头合作创建新型零售生态,如百联集团与阿里巴巴合作的针对中高等收入人群的精选超市;3)自主创新探索新增长点,如世纪联华的对标年轻人综合消费的鲸选APP。金准数据认为,传统零售全流程数据化、产品差异化、多业态合作等将会成为新的竞争要素。



3.3 内驱力三:线上流量红利渐失,线下拓展成新增长点


网络购物市场整体来看,品类布局、区域布局甚至跨境布局都已经相对完备,而近年来用户流量红利也逐渐消失,用户增长驱动的模式面临挑战。预计2017年,中国网络购物市场增长率将降至20%以下。新型零售业态成为电商入侵线下市场的切入点之一,如阿里巴巴的淘咖啡及盒马鲜生、京东的无人便利店等。


3.4 内驱力四:消费者结构变迁,高购买力人群崛起


消费者是产品和服务的使用者,如何获取消费者“芳心”成了时下零售参与者最关心的问题。一方面,在第六次人口普查中,80、90后人群约占30.6%,年龄分布在11-30岁之间,2017年这批人群年龄分布在18-37岁之间,是消费领域的主力军。另一方面,中等收入人群持续扩大。金准数据认为,预计到2020年,月可支配收入在8300-24000元之间的中等收入人群将达到1.58亿户,较2015年增长53.9%。


3.5 外驱力一:移动支付普及 加速线下零售业的数字化转型

3.6 外驱力二:资本青睐,助推无人零售市场发展进程


从自动贩卖机、开放货架与无人店这三个赛道整体来看,2017年无人零售的融资金额总量较大,资本市场对无人赛道有所青睐,推动了国内无人零售市场发展的进程。1)自动贩卖机有7家企业进入A轮(及A轮之后)融资,除友宝一家已上市企业外,还有天使之橙、饭美美、甘来等。2)无人货架有8家企业进入A轮(及A轮之后)融资,包括每日优鲜便利购、领蛙、小e微店、哈米等。3)无人便利店有4家企业,分别是便利蜂、F5未来超市、缤果盒子和小麦铺,相较于另外两个赛道来看,都处于融资初期轮次。更多融资信息参见附录。



3.7 外驱力三:智能技术发展与结合,消费体验升级


智能技术的发展是零售行业升级转型的重要推动力,目前市场中的技术流派主要分为三种:二维码技术、RFID标签识别技术以及人工智能。二维码及RFID技术主要应用于支付结算环节,优化收银环节人工成本和结算效率,但随着人工智能技术的不断完善及多环节应用,未来将会成为主流技术,带来更佳的消费体验。



3.8 外驱力四:宏观政策向好 推动零售业态创新转型


国务院及各省政府均出台相应意见支持实体零售创新转型,尤其看重创新技术在推动传统零售创新转型上的作用。而无人零售作为零售创新业态获得了商务部的密切关注。金准数据认为,当前政策依然会保持鼓励支持的态度,支持行业的转型和业态的创新。


4、无人零售优化消费模式,“黑科技”只是手段


无人零售的强调的并非是人工智能、物联网等技术的改变,它所要传递给消费者的信息更多的是消费模式的转变。虽然技术手段改变了企业在经营过程中流程(结算、导购、防盗等)和成本结构(人力、租金和配送等),但相较于运营的优化,零售企业更需要关注的是消费者的需求,为顾客提供更加快捷的生活方式。


整体而言,一类消费者时间成本相对更高,购物目的性更强,更关注商品本身,具体到有没有需要的商品、性价比如何、购买是否方便和快捷。而另一类消费者,更希望购物是一种享受的过程,不仅其对商品品质要求更高,也会看更看重购物的环境和个性化的商品。


金准数据认为,技术手段仅仅是对传统零售进行赋能,仍需要关注的是如何符合消费者需求。类似互联网行业,通过利用数据逐步实现“千店千面”乃至“千人千面”的目标。



二、中国无人零售产业链图谱

三、供应链向网状结构转变,信息传达更高效


传统零售供应链呈现线性状态,各参与方之间依次进行信息交换,效率较低。而无人零售为代表的智能零售则逐渐构建联动网状供应链结构。消费者需求信息通过网状供应链传递给各方参与者,当需求发生变化时,各方联动进行相应的调整。网状供应链有利于消除各方信息不对称,达到高效信息传递,各方都作为链条中的信息枢纽,实现各方的利益最大化。

四、营收以商品差价为主,后期拓展广告收入、数据变现等模式


无人零售企业收入来源以销售商品赚取差价为主,并且通过规模化提高议价能力降低采购成本。此外,从加盟商获取加盟费用的商业模式也已经开始推行。无人零售发展至中后期,企业数据更为庞大,其盈利模式将随之产生更多的想象空间,以互联网思路开展营销服务、数据变现等都是比较成熟的可参考模式。

金准数据认为,初期无人零售运营商需要提升议价能力,如规模化对上游压价,降低进价以提升商品溢价;从长期来看只有实现规模化,运营商才能获取更多广告收入并实现数据的变现。目前来看运营商规模化的方式主要有两种:1. 大规模的自营,需要大量的资本投入;2. 大力发展加盟模式,需要更强的管理运营能力。


五、供应链整合能力是企业发展最重要的核心要素之一


从整体来看,无人零售企业发展最核心的要素中,供应链整合能力、融资能力、提升效率是最为重要的部分。


供应链整合能力: 无人零售主要是在供应链方面进行数据化、智能化改造,供应链整合能力为重中之重。无人零售前端的市场开拓离不开后端供应链整合能力的支持,企业之间最终比拼的是后端供应链整合能力。


融资能力: 市场早期、企业早期发展离不开快速布局,对于资金的需求非常庞大,因此融资能力的强能够使得企业更快更长远的发展。


提升效率: 降本增效是零售升级的核心之一(另一个为提升体验)。无人零售在用户消费流程的简化需企业端大幅提升经营效率作为支撑,因此无人零售企业后台管理系统(包括商品和用户等数据信息)的完善是企业能否稳步发展的重要基石。


六、短期来看,无人便利店在房租、人工上均有优化


参考中国连锁经营协会关于便利店的公开数据,2014年中国便利店销售额增长3.8%,毛利增长2.2%,而同期人工成本增长5.1%,毛利与销售额、房租的增长率相比明显较低,说明主营业务成本增长较快,导致企业毛利空间被压缩。传统便利店面临两高一低(房租成本高、人工成本高、毛利空间持续下降)的问题。如报告前文所述,2016年最新数据显示,便利店租金上涨7.0%,与2014年相比房租上涨明显,未来仍将保持此态势。


无人店对于房租与人工成本均有优化,面积较小的无人店一定程度上节省了房租开支,而选址社区的无人店通过物业协议等方式也降低了租金。人工成本方面,无人店省掉了店长、导购员与收银员的培训成本和工资开支。因此,无人店在房租、人工成本上确实有所优化。


七、长期来看,无人店与传统店均需平衡成本与利润


从实际运营的角度来看,无人便利店前期建设需要考虑硬件设施、配套软件、许可证获取等,并且需要针对企业定位和用户场景化需求设置相应品类,完成初步的选址和选品。随着无人店技术的成熟,市场竞争者会逐渐增多。 后期无人零售会逐渐与传统零售趋同,均需面临点位争抢、客流争夺、品类选择、价格竞争等问题,成本控制仍是盈利的关键。 金准数据认为,归根到底无人店本质上还是零售,虽然在场景和体验上有所优化,但与传统零售都需考虑成本与利润的平衡。



八、无人便利店一般日均800元即可盈亏平衡,投资回本约需1年


15平方米,采用RFID技术的无人便利店为例,单个门店日销售额达到每天800左右元时可实现盈亏平衡,此时坪效为2.0万元/平米/年,约为小型超市(2016年红旗连锁平效1.2万元/平米/年)的两倍,当然,由于模式间差异较大,坪效不具有直接对比的意义。在无追加投资的情况下,从第8个月起无人店开始为投资者带来价值,回收初始投资约需一年(典型无人便利店企业投入均在10万元左右,回本周期10-14个月不等)。金准数据认为,以项目期60个月(5年)来看,无人店项目投资回收时间相对较快,约为总项目期的五分之一,项目有一定的投资潜力。

九、无人零售市场企业合作,兼并收购初现


目前无人零售市场中已出现企业间合作与合并的现象。企业合作多集中于供应链/物流、商业地产和社区等,对无人零售企业来说资源优化配置,形成稳定的经营模式,必不可少。兼并收购可使无人零售企业优势互补,有利于双方的场景扩充,技术升级等,目前仅发生一例由果小美和番茄便利的战略合并。



结语:无人零售市场整体看好,但发展仍受到一定困阻


基于报告前面各章节的内容,金准数据分析认为,典型优质企业能够起到很好的示范作用,整体无人零售市场有发展前景。但目前来看,不容忽视的是市场刚刚经历一年左右的发展,还处于前期探索阶段,因此还存在一些比较共性的发展困阻,主要集中在产品技术优化、区域市场拓展、企业规模化发展、企业开放加盟和供应链的协同效应。


其中,产品技术方面的提升是无人店规模化的先决条件。无人便利店面积大多小于传统便利店且店内少有备货,因此店内商品补货频次较高,需要对供应链要求更高。业内人士曾指出,便利店市场需要持续至少五年以上的投入才可能产生显见增长。因此,市场的发展需要经历时间的积淀,逐步向好发展。















麦肯锡报告分享 数字中国引领全球 2017-12-11 13:53:29

从一些传统的衡量方法来看,目前中国的数字技术发展水平和普及率在全球仅仅居于中游,在2016年世界银行“数字技术普及应用指数”中位列50(共131个国家),“网络就绪指数”第59(共139个国家)。这是以以全国平均发展水平作为衡量依据的。

然而,从数字化应用和创投体量来看,中国已经成为全球领先的数字化大国,在数字服务领域已经实现了净出口(过去五年连续保持年均100-150亿美元的贸易顺差),并正在改写全球数字化的格局,并为远在海外的创业公司提供支持和启迪。

1

▲中国的数字经济引领全球

电子商务和数字化支付方面:十年前中国的电商交易额还不到全球总额的1%,如今占比已超过40%,据估算已超过英、美、日、法、德五国的总和;移动支付在中国互联网用户群体中的渗透率也在迅速增长,从2013年的25%提升到2016年的68%,与个人消费相关的移动支付交易额高达7900亿美元,相当于美国的11倍。

2

▲中国对关键数字技术的风险投资位居世界前三

创业和投资方面:全球262家“独角兽”中,三分之一是中国公司,占全球独角兽公司总估值的43%;在金融科技领域,全球每23家非上市“独角兽”中就有9家是中国企业,而且占据了全球金融科技企业总估值的70%以上;中国风投行业从2011-2013年的120亿美元(占全球6%)迅速增至2014-2016年的770亿美元(占全球19%),此间对外风险投资总额达到380亿美元(80%流向发达经济体,75%流入了数字化相关行业)。

中国有多数字化?

9

▲中国各领域数字化指标(资产、用例和劳动力三大维度)

上面的麦肯锡的中国数字化指标,揭示了中国22个领域的5大数字化发展阶段:

1、ICT(信息通信技术 )、媒体(数字内容提供商和出版商)和金融(客户关系管理解决方案等)是中国数字化程度最高的领域,与其他发达国家持平。

2、面向消费的行业数字化程度,如票务和二手交易等各类数字渠道销售、电子商务的渗透等,领先国际。

3、政府相关产业(电力等公共事业、卫生保健、政务、教育等)大举投资数字化,其在整体产业数字化指数的排名要高于美国或欧盟(整体规模仍落后),部分行业(如智能电网)超过了美国。

4、资本密集型产业(如先进制造业、石油和天然气制造、化工、医药等)数字化程度排名相对靠后,这是因为数字化在总支出中占比相对较小。

5、本土化和碎片化产业(如房地产,建筑,农业,个人和地方服务等)的数字化程度落后,巨大的数字化空间将使这些行业竞争更加激烈。

总的来看,中国的数字化产业经济落后于发达国家,但正在迅速缩小差距(2013年美国数字化程度是中国的4.9被,2016年降至3.7倍)。此间 ,政府的政策支持(互联网+产业、智造产业等)和投资推动(IT基础设施等)起了很大的作用。

10

▲中美之间的数字化差距正在缩小

从资产、用例和劳动力来看,信息通信技术、媒体和金融部门是最数字化的领域,农业、地方服务和建筑业等数字化程度相对较弱。从均衡性来看,中国数字化程度前三的企业数字化指标是末三的6.5倍(美国5.8倍,应该6.1倍)。

8

▲中国各领域的生产率增长与整体数字化呈正相关

数字潜力的背后逻辑

庞大的受众池,BAT强势引领的数字产业生态圈,加上大力推动前沿技术的投资和应用,导致中国的数字化潜力远超许多关注者的预期。

3

▲移动用户达6.95亿,数字原住民达2.82亿,中国拥有显著的规模优势

受众池方面:中国规模优势明显,特别是在北京上海等大城市(超过90%的家庭联网,与纽约基本持平,略高于旧金山),网民们对数字化的热情(2016年7.31亿网民,83%使用过O2O服务)以及移动端的便利(2016年6.95亿移动网民,移动电商占总体电商销售额的70%,北京打车APP出行的次数是纽约居民的8倍),不仅吸引了众多投资者(2016年流入北京的风投高达209亿美元,伦敦仅34亿美元,洛杉矶仅30亿美元)和企业家,更为企业试水数字化技术提供了有利条件。

4

▲与美国相比,中国企业需要应对的规模及波动性挑战更大,因此有利于发展出更强大的技术处理能力

5

▲中国企业已开发了面向消费者的超级App — 一站式解决方案

6

▲中国互联网巨头为数字经济贡献了资金和人才

数字产业生态圈方面,庞大的客户规模与使用强度让中国成为孕育前沿数字技术的实验场。BAT占据了国内数字产业的统治地位,也拓宽了多行业、多元化的数字化生态圈(包含不断增长的独角兽和各类创企,以及数字化转型中的传统企业,其中1/5创企由BAT或前BAT员工创立,另外还有30%的企业获得过BAT的投资),并在过去两年间达成35笔跨国交易。其他其他数字化企业(如小米、网易、平安集团等)也在积极布局生态系统。此外,中国硬件制造能力使其在互联网和物联网方面都有得天独厚的优势(国产手机在国内市场占有率已达90%,2016年70-80%的可穿戴智能手表产自中国 )。

7

▲在移动支付领域,政府政策为创新企业提供了试水空间

监管方面,中国政府对数字技术的发展一直采用“有所为有所不为”的监管策略,从“先试水、后监管”发展成数字化的积极推动者,发布了一系列配套政策,积极打造互联网产业基地,推动数字化投资,为双创提供资金支持(减税、基金等形式),主导高新科技研发和应用(如墨子号、AI政务等)。

由于政府监管滞后于市场发展,中国的互联网巨头可以相对自由地测试和推广产品和服务,并获得可观的市场占有率,使得数字化企业呈指数级猛增,其中领先的数字化企业正在向海外拓展其商业模式(如Ofo、摩拜、Musical.ly),并为全球合作伙伴提供技术(如今日头条的机器学习和个性化定制之于印度最大的本土语言内容聚合平台Dailyhunt,蚂蚁金服之于韩国首家互联网银行K Bank)。

但这也引发了监管和消费者保护的问题(倒闭了三分之一的P2P借贷平台,牵连大量消费者蒙)。随着中国的数字化环境愈加成熟,政府也相应推出了多项新的监管规定,如2017年6月正式生效的《中华人民共和国网络安全法》。

随着中国的数字化进程逐步推进,各个行业的价值链都将经历营收和利润池的彻底变革。虽然这种创造性变革将发生在世界每一个角落,但由于中国的传统行业效率低下、拥有巨大的商业化潜能,因此这一变化在中国将尤为迅猛和激烈。经历这次转变脱颖而出的企业很有可能拥有庞大体量,足以影响全球数字化格局,并且能够带动中国境外的创业者。

价值链的重组

11

▲2030年,数字化或可转变并创造10-45%的行业总收入

宏观层面:麦肯锡2014年调研认为,2014至2025年间,中国经济增长和生产力提高的五分之一将来源于数字化;2015年的调研显示,创新将在2025年贡献近一半的GDP增长,即每年3到5万亿;2016年的报告则指出:中国的数字经济占了全国GDP的30%,预计2020年这一比例将达到35%。

微观层面:美国价值前十的企业中有5家是互联网技术企业,腾讯和阿里巴巴也在中国十大最具价值企业(剩下的是6家银行和两家能源企业)。

无疑,随着数字化的进展,整个行业的价值链都将产生变化,缩短了供应商和客户之间的距离,匹配供应和需求,进一步拆分产品和业务流程,产生输家和赢家(比如零售界的在线平台、新出世的3D打印、VR/AR等产业,汽车界的数字解决方案提供商)。

12

▲数字化带来三类价值链重组

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▲非中介化和分散是价值链重组的主要力量

为量化数字经济的价值,麦肯锡提出了数字化带来的三类价值链重组:

1、去中介化(Disintermediation):用例包括电子商务、在线出游等渠道利润率高,缺乏客户透明度和供应商,碎片化的产业);

2、分散化(Disaggregation):用例包括汽车共享、办公室/公寓共享等相对高价值的资产固定的产业);

3、非物质化(Dematerialization):用例包括电子书、音乐流媒体等将产品/服务转换为数字格式的产业)。

到2030年,基于这三者的数字经济(消费和零售、汽车和移动、医疗健康、货运和物流)或可转变并创造10-45%的行业总收入。

从零售行业来看

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▲数字化或可转变并创造1/3的消费和零售行业收入

15】

▲三类数字力量重组消费者和零售价值链

17

▲非中介化可以将零售行业的价值转移到在线平台上

16

▲基于数字化的全渠道零售带来高期待

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▲基于数字化的全渠道汽车销售拉近制造商和客户

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▲数字化带来的生产力提高将影响3%到10%的消费和零售利益池

从汽车行业来看

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▲数字化或可转变并创造30%的汽车行业收入

19

▲三类数字力量重组汽车价值链

23

▲非中介化和反聚合可以改变传统汽车厂商的价值

21

▲数字化带来的V2X期待

22

▲数字化带来的汽车综合移动解决方案

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▲数字化带来的生产力提高将影响5%到14%的汽车和移动利益池

从医疗行业来看

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▲数字化或可转变并创造45%的医疗行业收入

26

▲三类数字力量重组医疗价值链

29

▲数字化可以改变传统医疗价值链

27

▲数字化(可穿戴)带来的疾病预防、诊断和病患行为改善

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▲数字化(大数据)使病患成为医疗业务的核心

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▲数字化带来的生产力提高将影响3.0%到5.5%的医疗健康利益池

从物流行业来看

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▲数字化或可转变并创造1/3的货运和物流行业收入

31

▲三类数字力量重组货运和物流价值链

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▲数字化可以改变传统货运和物流价值链

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▲数字化为打通各个快递环节提供解决方案

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▲数字化带来的生产力提高将影响4%到9%的货运和物流利益池

政策和商业环境

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▲中国政府在数字化进程中的角色

中国政府在整个数字化进程中的很多方面有着非常重要的作用。在基础设施领域,政府主导的大量投资建设,以及企业合作(中国前50的创企中有一半与BAT合作),为消费、医疗等重要的数字化领域提供了基础,推动了互联网(5G)的普及和人工智能等新兴科技的发展。截至2016年,中国城镇互联网普及率差距为36%。

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▲劳动市场过渡计划

此外,政府还推动着数据的的开放,使数字化进程中的企业竞争更加公平(在全球144个国家的数据开放排行榜中位列71)。麦肯锡认为,政府还需要针对人口年龄结构和数字化需求,设计过渡计划,构建终生学习体系,鼓励再学习和再就业,尝试零工经济等,避免数字化进程中的工种不适应性和劳动力市场的诸多问题。

与此同时,政府还应注重协调全球数字化致力,致力于网络安全、数字标准、知识产权保护、数字主权、数字经济量化等领域达成全球共识

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▲在中国,数字战略超重要

商业环境方面,快节奏的经济转型和大规模的消费市场导致中国的数字行业竞争将极为激烈,麦肯锡提出了以下六大有效措施:

1、策略大胆:数字解决方案的巨大空间不仅存在于核心业务,更存在于跨部门的工作,特别是碎片化行业的价值链整合。

2、巧用生态:数字平台的影响力将扩大,BAT不仅在传统核心业务上优势明显,更会通过资金和人才支持渗透多个行业的多个部门,支持创业公司,发展超级应用。

3、价值最大化:信息/数据即财富,特别是基于中国有7.31亿网民,50亿次百度在线搜索,日均66分钟的微信使用,日均1.75亿笔支付宝交易等。

4、组织灵活:需要构建一个更为开放的工作氛围,麦肯锡调研显示,在员工激励方面,中国企业似乎只懂得砸钱。

5、数字化运营:调研显示,只有44%的中国老总准备好面向工业4.0,但的德国可已经有68%了。

6、紧跟政策:政府已经明确表示,经济数字化是首要任务,并已有290个城市启动了智慧城市试点项目。

金准数据认为,数字经济的本质是信息变革,即将数据转化为可用的资源驱动生产力的提高,创造新的价值。这一变革覆盖了方方面面,包括工业、能源、零售、汽车、医疗、物流等诸多领域,即将带来经济增长和效率提升,又将带来价值转移,有输有赢。对于政府而言,其在基础设施、数据环境等方面的作为至关重要;对于企业而言,科技巨头主导的数字生态将推动各行业价值链的充足,传统企业必须跟上转型的步伐,胆大心细,小步快跑,新兴创业也纷纷选择站队;对于资本而言,由于监管滞后导致应用层的创新,初期几乎是自由生长,洗牌节奏非常快。

金准数据 人工智能与金融科技研究报告 2017-12-08 16:33:16

引言:

毋庸置疑,2018年人工智能将继续处于市场炒作周期的顶端。按照国家建设力度,人工智能技术成熟度,以及金融行业 IT 投入领先程度,保守估计,若 2020 年渗透率能够达到 15%,金融 IT 应用投资规模保持 5%的增速,则 2018 年人工智能在金融领域市场资本开支规模将达到 166 亿,2020 年将超过 200 亿人民币。


一、人工智能在金融行业的市场空间

人工智能将优先用于辅助传统金融机构,包括提升数据处理效率和替代简单人工服务。2020 年金融 IT 应用投资中,人工智能相关应用 IT 资本开支预计将超过 200 亿人民币,而智能投顾业务带来的管理费用未来可达千亿 。

优先应用包括智能量化交易、智能投顾、智能客服、身份鉴定。优先使用较成熟的人工智能技术:机器学习、自然语义处理、语音和人脸识别技术。


中国产业信息网报告显示,2016年中国人工智能市场规模达到239亿,目前人工智能在金融 IT 领域的渗透率不足 1%,2016 年四部委发布目标明确指出到 2018 年形成千亿级的人工智能市场应用规模。按照国家建设力度,人工智能技术成熟度,以及金融行业IT投入领先程度,保守估计,若2020年渗透率能够达到15%,金融IT应用投资规模保持 5%的增速,则2018年人工智能在金融领域市场资本开支规模将达到 166 亿,2020年将超过200亿人民币。

智能投顾:国内智能投顾管理费用市场可达千亿。假设按目前金融资产占个人财富比例40%的水平将存量现金及存款 57.5 万亿再分配,并选择智能投顾的方式,将约有 23 万亿现金将转投智能投顾,按市场上收费的智能投顾产品 0.5%左右的管理费率计算,管理费用可以达到 1150 亿元。瑞信预测,我国个人财富还在按 12%的增速逐年增长,在金融资产上配置的比例也呈上升趋势。

二、人工智能技术对金融业的辅助

随着技术进步,未来金融知识图谱将带来至少百亿收入规模,其应用将 给行业带来明显震动。以 IBM Watson 对标,金融知识图谱收费模式多样,保守估计,仅知识图谱在金融行业每年就可获得百亿收入。金融搜索引擎可产生更多商业模式。

证券行业人员总数达到 310288 人,对标Watson 的 Knowledge Studio 产品,若按年费 3 万/人/套测算,券商行业贡献收益每年可达97 亿。私募基金按管理费用分成,预测每年贡献收益为 112 亿元。现阶段,人工智能技术提供数据处理类和客户服务类的辅助型工具和信息服务,让金融业务回归本质,用技术提高业务效率,将工作者从数据工作和重复劳动中解放。未来,基于知识图谱的金融搜索引擎会打破专业壁垒,机器将具备同时高效服务长尾客户的能力,对金融行业造成冲击。

信息技术驱动产业变革,每一次信息技术的升级都能带动劳动生产率飞跃式提高。在金融业中,信息技术可以有效降低个人和小微企业的征信及资金分配的边际成本,大幅度提高“信用”的量化效率,从而服务于长尾客户。

三、全球对 Fintech 的关注度提升


Fintech 是 Financial Technology 的缩写,是金融行业与信息技术融合形成的产业。

Fintech 不是一个全新的概念,随着信息技术的不断进步,Fintech 产业中融合的技术也在不断升级,在业务模式上不断进步。目前来看,运用在金融行业中的技术主要是指:大数据、人工智能、区块链等最前沿技术。

Fintech 领域之一就是互联网、移动互联网和金融的结合,即互联网金融,人工智能和互联网对金融行业产生的影响各不相同。从技术融合进程来看,互联网金融实现了金融行业在渠道上的技术改造,从而实现了商业模式的创新。人工智能和金融业务的结合仍聚焦于传统的金融业务,使用技术手段辅助工作,替代部分重复性的脑力劳动,最终实现工作效率的提升。


-最近几年金融科技发展趋势

四、开源深度学习对金融科技的意义

大量深度学习平台和框架的开源推动行业快速发展。人工智能平台、工具包和框架的开源大幅降低了开发深度学习系统的相关应用门槛。 Google、Facebook、百度和微软等科技巨头公司先后开源其人工智能平台,许多深度学习框架也逐渐开源,世界各地的开发者们可以免费获得优质机器学习算法源码,开源软件可以让规模更小的组织用先进的算法和代码进行试验。2016 年 3 月,两位退休的对冲基金的金融工程师(此前没有使用人工智能软件工作的经验),设计了根据核磁共振成像(MRI)图片诊断心脏病的算法。尽管这些创新者对人工智能较为生疏,他们仍然可以从开源网站 GitHub 下载软件,设计推动产业变革的应用。




金融业对数据的强依赖性为人工智能的介入做好了准备

金融业对数据极其依赖。金融业需要从大量数据中评估风险和做出投资决策。根据麦肯锡的研究,金融业和保险业的工作者的一半时间都花在了处理和收集数据上,这是各种行业中比例最高的。


---各行业收集处理数据时间比

金融机构在开展业务的过程中积累了海量的高价值数据,其中包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等数据。BCG 研究报告统计,以银行业为例,其数据强度高踞各行业之首—银行业每创收100万美元,平均就会产生820GB的数据。彭博社指出,金融服务以及使用互联网服务等数据密集型的行业可能会首先迎来人工智能的冲击。用于识别模型的机器学习和深度强化学习等工具可以更容易地被应用在数据丰富的垂直领域。

金融行业的数据强度在一定程度上决定了金融机构的技术强度。BCG 数据显示,以银行业为例,在海外成熟市场,银行平均将营业收入的 8%左右投入 IT 系统建设;而这一比例在国内稍低,但也可达到 3%左右。

BusinessInsider 报道,高盛 33000 名全职员工中,9000名是工程师和程序员,这比例如 Facebook 和 Linkedin 等互联网巨头的 IT 员工人数都要多。


国内金融牌照逐渐开放,互联网公司和金融 IT 企业积极布局金融行业,进一步推进术进步。一方面,金融 IT 提供商通过直接申请牌照、间接收购或参股有牌照公司或者进行紧密业务合作等方式,开始布局金融业务。另一方面,大型互联网公司为丰富生态,也积极布局金融业务。2016 年上半年,平安集团旗下一站式投资理财平台陆金所,京东集团旗下子平台京东金融,以及阿里巴巴旗下互联网金融公司蚂蚁金服完成融资。


五、中国居民对金融服务的需求提升

存款进入低利率时代,房地产投资进入长周期,占财富配置品种一半以上的房地产和储蓄配置转移到大类资产。根据中国社科院统计,2014 年中国居民总资产达到了 253.7 万亿,其中金融资产为 103 万亿,房地产、汽车等非金融资产为 150 万亿。受经济社会各方面因素影响,我国居民长期以来形成了“重储蓄、轻投资、轻配置”的特点;在投资方向上, 以房养老”的观点和保守的投资理念。

存款进入低利率时代,房地产投资进入长周期,资金寻找其他投资标的。利率市场化使得存款的投资回报率大幅降低;人口结构变化、不动产登记实施临近、限购并未完全解禁、购房投资机会成本较高,房地产投资进入长周期。

更多的个人居民需要金融业服务,我国居民的资产配置向资本市场产品、理财产品、保险等金融资产转移。2014 年至今,我国公募基金的资产管理规模已经增长超过 100%,基金数量增幅也超 50%。从 2007 年到 2016 年,银行理财规模的年复合增长率高达 40%。银行业理财总规模在 2015 年底达到 23.5 万亿元人民币,2016 年一季度超过了 26 万亿人民币。



金融机构需要提高效率服务低客单客户,我国银行用户进一步增加,初始用户大部分为来自农村居民和老年人的低客单价用户。世界银行 2015 年发布的《全球普惠金融指数》中提到,中国的银行账户拥有者相对全部成年人的比例从 2011 年的 64%飙升至 79%,其中大部分来自农村居民和老年人。按照 2011年第六次人口普查数据,我国 15-59 岁人口约 9.4 亿,推算 3 年间银行新增初始用户增加1.41 亿。利率市场化加速金融业竞争,银行收入结构需要调整。自 2014 年第 4 季度起,国内银行的净息差就在不断下降。2015 年 10 月中国人民银行决定对商业银行和农村合作金融机构等不再设置存款利率浮动上限,这是国内首次开放存款利率上限,利率市场化接近完成。比较各上市银行的营业收入结构可见,净利息收入依然是主要来源。然而,为了应对利率市场化的挑战,各上市银行均大力推动转型,加快中间业务的发展,手续费及佣金收入为主的非主营收入。

证券行业面临日益增加的业绩压力。随着市场行情回落,证券行业 2016 年上半年业绩较 2015 年出现较大幅度回落。从收入构成变化情况看,对小客单价客户的争夺日趋激烈。

一方面,由于我国 A 股散户占主导的格局在相当长时间内仍会维持,经纪业务收入未来仍将占据券商总收入最重要部分,券商仍需要巩固和扩大传统经纪业务收入。而目前随着行业交易佣金费率不断降低,以及一人多账户的放开,各家券商对散户资源的争夺将日趋激烈。以智能交易、智能客服、智能识别为代表的创新性人工智能产品能够为广大长尾散户提供更为便捷和个性化的服务,极大增强用户体验,将成为维系散户资源、增强粘性的重要法宝。

另一方面,投资顾问和投资咨询业务比重呈逐年上升趋势,也体现出广大客户对定制化投资方面的需求日益增加,也将使得以智能投顾为代表的人工智能产品具有更广阔的市场前景。


证券业收入

结语:

目前我国金融业人工智能渗透率尚低。中国产业信息网报告显示,2014 年中国金融业IT 应用投资规模 1140 亿元,同比增长 5.2%,另据艾瑞咨询数据,2015 年中国人工智能市场规模约 12 亿人民币,据此推算,目前人工智能在金融 IT 领域的渗透率不足 1%。2020 年金融 IT 应用投资中,人工智能投资规模预计将超过 200 亿人民币。考虑未来国家在人工智能的投入建设力度,机器学习等人工智能技术以开始成功应用,以及金融行业 IT建设的领先基础,保守估计,若 2020 年渗透率能够达到 15%,金融 IT 应用投资规模保持5%的增速,则 2018 年人工智能在金融领域市场规模达到 166 亿,2020 年将超过 200 亿。




金准数据 工业机器人行业研究报告 2017-12-06 15:08:32

前言:

①工业机器人行业概况及发展趋势

②核心零部件制造商、本体制造商、系统集成商、机器人应用和下游服务商5大产业链布局

③我国工业机器人主要集中在本体和集成端,其根源在于哪个环节?

④知名投资机构布局及地域分布

⑤437家工业机器人行业企业介绍及融资信息


1-9月我国工业机器人产量同比增长69.4%


《2017年世界机器人报告》称,中国机器人行业正在以前所未有的速度迅猛发展,正成为全球机器人行业的领先者。

2016年,中国销售工业机器人增长了27%,达到8.7万台,占全球的近1/3。同时,中国的机器人制造商正在扩大其在国内市场的份额,2018年~2020年,中国机器人的年销售量预计每年平均增长15%~20%。

2017年8月23日,中国电子协会发布报告称,预计今年中国将销售超过11万的工业用途机器人,同时2017年中国工业机器人市场规模将达到42.2亿美元。


2017年1-9月,我国工业机器人产量达到95351台(套),同比增长69.4%,9月当月产量为13085台(套),比上年同月增长103.2%,继续保持高速增长态势。


2018机器人十大趋势:工业机器人大受宠

未来1-3年内可能影响机器人行业的ICO和企业高管做出决断的关键性预测。如到2019年,有60%的高新技术制造商将专注于工业机器人的部署;到2020年,全球移动安全机器人市场将增长近3倍等等。


2018年全球机器人行业十大发展预测:


预测1:到2019年,机器人的应用量将增加三分之一,而60%的G2000高新技术厂商将专注于工业机器人的部署。


预测2:到2020年,新安装的工业机器人中将有45%至少配备了一个智能功能,如预测性分析、自我诊断、健康状况意识、同行学习或自主认知。


预测3:到2021年,负责监督和协调智能机器人代理的出现,将有效刺激整个工业机器人行业效率提升30%。


预测4:到2021年,30%的G2000制造商将部署网络物理机器人系统,从而使生产力提高10-20%。


预测5:到2020年,全球移动安全机器人市场将增长近300%,而在增强人类安全上,又将有30%的移动安全机器人将配备机载无人机以进行必要部署。


预测6:到2019年,25%的移动机器人将部署包括添加模块化组件的能力,并在同一移动平台实现多种应用,从而帮助生产力和效率提升30%。


预测7:到2020年,前100家零售商中将有30%在店内采用或试点部署机器人,从而使订单成本降低20%。


预测8:到2021年,移动机器人部署的45%将通过Raas(Robot as a service:机器人即服务)的方式,使设备能够在需求波动期间迅速扩大和缩小,并使机器人部署从资本支出转移至运营成本。


预测9:在无人机行业部署的软硬件和服务方面的投入,将有助于绘制和规划石油、天然气和煤炭等开采地区的基础设施,以及调查和监测数千英亩的农作物,预估其产业价值在2020年将达到1亿美元。


预测10:到2021年,消费类机器人市场将翻一番,下一代基于AI的机器人将减少对物理性任务的关注,而更多的参与家庭成员的教学和互动当中,并开始走进家庭,提高人类生活质量。


目前我国工业机器人主要集中在本体和集成端


工业机器人产业链由核心零部件制造商、本体制造商、系统集成商、工业机器人应用和下游服务商构成,其中本体是机器人产业链的核心。


目前,国内的机器人企业多为系统集成商。从国内机器人市场发展现状看,有两类企业将在未来行业大发展的背景中胜出:一类是有很强技术研发底蕴,项目经验丰富的行业企业,另一类是在某些行业有一定的项目经验,拟在自身行业推广工业机器人的企业。

截至2017年11月,参照系优质企业数据库共收录437家工业机器人行业关联企业。从产业链布局来看,主要集中在系统集成领域,有278家相关企业,占全产业链的64%。


产业分析——核心零部件制造商

从成本上来看,核心零部件占工业机器人总成本约72%左右。多轴工业机器人的成本构成中,机械本体约占22%;伺服系统约占24%;减速器系统约占36%;控制系统约占12%;其他外设约占6%。


部分关联企业介绍

产业分析——本体制造商

工业机器产业链的中游为机器人本体制造商,主要负责工业机器人支柱、手臂、底座等工业机器人主体机械结构部分的生产与组装。根据机械结构形式,工业机器人可以分为直角坐标型机器人,圆柱坐标型机器人,并联机器人,关节型机器人等。


部分关联企业介绍

产业分析——系统集成商

机器人系统集成是指在机器人本体的基础上,根据机器人的不同应用类型为其安装不同的执行装置,将机器人本体和附属设备进行系统集成。


部分关联企业介绍

产业分析——应用

工业机器人应用于行业自动化生产线,是利用以机器人为主的自动化设备,完成搬运、分拣、上下料、装配、焊接、喷涂、检测等一部分或大部分生产线上工作,尽量减少人员使用,实现的自动化生产,它的最高形式是自动化技术和信息数字化技术结合的智慧工厂。


部分关联企业介绍

产业分析——下游服务商

下游服务商主要分为:第三方服务商、代理商。第三服务商主要负责工业机器人的使用、维护、教育培训等。代理商指承担国内外工业机器人品牌的代理、分销等工作。


部分关联企业介绍

投资动向分析

437家工业机器人相关企业中,公开企业资本市场状态的有87家,其中新三板上市的有63家,A股上市的有14家。


最受投资机构追捧企业

金准数据 上市公司规模研究报告 2017-12-05 17:10:27

引言:

在互联网时代,市值已经替代收入或利润,日益成为衡量上市公司综合实力的最好标尺。

今年以来,腾讯股价几乎翻一倍,目前3.66万亿港元的市值已是中国乃至亚洲最高,前不久更是首次超过Facebook跃居全球第5。金准数据选择在上海、深圳、香港、纽约等全球15个交易所上市的所有中国公司,对它们的最新市值进行加总换汇计算,从结果来看,腾讯控股、阿里巴巴、工商银行占据前三甲。本次榜单入围门槛为市值306.72亿人民币。过去十年的数据发现,期间中国上市公司数量从2847家到6589家,增长了1.31倍,整体市值目前逼近122.8万亿,则3.54倍于十年前。

而进入500强的市值门槛,从2008年12月的42.62亿到最新的306.72亿,剧增了6倍之多,明显跑赢中国上市公司的增长速度。

不仅如此,500强占中国上市公司总市值的比例也逐年增长,从此前的59.41%到目前的接近8成,达到79.44%。截至12月1日,2017中国市值500强的总市值为97.56万亿。

图说最新中国市值500强:哪些公司入榜了?各行业龙头曝光(名单)

千亿市值巨头连续3年过百

从市值分布来看,4成的500强公司市值在300亿到500亿之间。最新市值超过千亿的中国上市公司一共有131家,其中中国内地93家、香港特别行政区25家、澳门特别行政区2家、台湾地区11家。

这些千亿市值巨头的总市值合计43.44万亿,占据了整个中国上市公司市值的35%,主要分布在金融、房地产、信息技术等行业。

图说最新中国市值500强:哪些公司入榜了?各行业龙头曝光(名单)

千亿市值巨头的数量已经连续3年超过100家,而在10年前不到30家。

与此同时,万亿市值巨头的数量也在不断增加,今年首次突破10家。

图说最新中国市值500强:哪些公司入榜了?各行业龙头曝光(名单)

腾讯蝉联中国“市值王”

截至2017年12月1日,占据500强前两位的腾讯控股、阿里巴巴总市值分别为30935亿、29179亿,差不多高出第三名工商银行50%。

值得一提的是,十年来首次,互联网科技公司包揽前两名。而在2008年至2014年,中国石油一直雄踞市值榜首,占据第二名的基本是工商银行;2015年则由工商银行、中国移动领先。

除了这几家公司外,目前万亿俱乐部成员还有建设银行、台积电、中国平安、农业银行、中国银行。这些巨无霸们今年强者恒强,都有不错的涨幅,大涨89%的中国平安市值首次突破万亿。

图说最新中国市值500强:哪些公司入榜了?各行业龙头曝光(名单)

如果连续看这10年榜单变化不难发现,以银行为主的金融板块依然强者恒强。而腾讯以及阿里的兴起,不仅是互联网科技蓬勃发展的缩影,也是民企越来越来走向中国舞台的一个体现。

图说最新中国市值500强:哪些公司入榜了?各行业龙头曝光(名单)

86家公司新晋2017年市值500强

从上图中可见,2017年市值前20和2016年市值前20相差不大,仅位次有所变化。上市公司市值一方面呈现出这种“大者恒大”的特征,另一方面“大浪淘沙、新人辈出”。

相比2016年底,这次一共有86家新面孔跻身中国市值500强,既有顺丰控股、中油资本这类通过资产重组市值暴增入榜,也有众安在线、华大基因、浙商证券这类新上市的公司。另外还有一些公司靠股价上涨带动市值快速提升,如方大炭素、赣锋锂业、大族激光等今年股价翻倍的牛股。

新晋500强主要集中在电子元器件(8家)、非银金融(8家)、房地产(8家)、医药(8家)、信息技术(6家)、有色金属(6家)、汽车(6家)等行业。

21数据新闻实验室注意到,腾讯“撑腰”的独角兽公司阅文集团、众安在线、易鑫集团纷纷在新晋名单内。

图说最新中国市值500强:哪些公司入榜了?各行业龙头曝光(名单)

科技、金融业成市值担当

那么,这些500强有着什么样的行业特征?

从千亿市值巨头的行业分布情况已见端倪,范围进一步扩大到500强,非银金融(57家)、房地产(47家)、信息技术(35家)、医药生物(33家)四大行业入围公司最多,均超过30家。

但如果从行业市值占比来看,则信息技术行业占据榜首,该行业的500强市值总和为10.69万亿。紧随其后的银行业总市值也突破10万亿,两大行业在500强中占比均超过10%。

值得注意的是,这也是十年来首次,信息技术行业在中国公司市值500强中的总市值超过银行业。

而2008年,信息技术行业入榜公司才23家,且总市值不到3500亿,占比仅1.7%。可见,这十年,信息技术行业无论是入榜数量还是市值方面都实现了较大的飞跃。

图说最新中国市值500强:哪些公司入榜了?各行业龙头曝光(名单)

A股占据500强半壁江山

目前,中国上市公司遍布在纳斯达克、伦敦、巴黎等全球15个交易所,以香港联交所、深圳交易所上市的公司最多,均超过2000家。

60%的500强选择在A股上市,其中上海交易所上市的为181家,深圳交易所上市的为120家,合计301家。

不过,香港联交所上市的500强贡献了最多的市值,这是因为大多高市值巨头为AH股,且伴随港股今年连创新高,在港交所上市的500强数量和市值也水涨船高。

统计显示,500强中,港股高达213家,较去年底增加21家,合计市值35.66万亿元,超过沪深上市的500强市值之和。而作为港股市值王,腾讯贡献了8.68%的市值。

值得注意的是,在美国上市的500强虽然只有31家,但总市值超过深圳上市的500强,其中阿里贡献了26.83%的市值。

京港粤三地500强最多

一个地方市值500强的多少,一定程度上代表着其区域资本竞争力的强弱。

从市值500强总部所在地区域分布来看,北京市、香港特别行政区、广东省无论在数量还是市值上,均遥遥领先其他省(市、区)。其中,91家500强在北京市,80家在香港特别行政区,55家在广东省。

北京市、广东省更是进入10万亿市值俱乐部,当地500强总市值分别为18.29万亿、10.10万亿。此外,香港特别行政区、浙江省、上海市、台湾地区、江苏省、福建省的500强总市值也纷纷在万亿以上。

这些500强覆盖全国109座城市,以北京、香港、上海最多,此外广州、深圳、台北、杭州、南京等城市的500强数量均超过10家。

图说最新中国市值500强:哪些公司入榜了?各行业龙头曝光(名单)

附完整榜单:

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