1. 如何推動互聯網金融業發展的調研報告
《2015-2020年中國互聯網金融行業領航調研與投資戰略規劃分析報告》由中咨領航資深專家在大量周密的市場調研基礎上撰寫，主要依據中國國家統計局、國家海關總署、國務院發展研究中心、相關行業協會、國內外相關報刊雜志的基礎信息以及專業研究單位等公布和提供的大量資料。報告首先分析政策、經濟等環境對互聯網金融行業的影響；接著從國內外互聯網金融行業發展現狀、發展熱點、市場規模把握行業整體現狀；然後從互聯網金融行業市場供需、細分市場及時發現機會點和增長點；進一步從互聯網金融市場競爭、重點企業搜集競爭情報，進行競爭定位；最後從互聯網金融行業發展前景及趨勢進行戰略預判；而且綜合了互聯網金融行業投資風險和投資機會制定投資戰略規劃。
2. 金融營銷按調研方法分為哪幾種
按調研方法分類，金融營銷調研可以分為定性調研和定量調研。
定性調研一般使用較小的樣本組，常用的方法有焦點小組訪談法、深度訪談法、觀察法、投射法等。
定量調研一般需要進行大規模的調研活動，以便達到統計學上的要求，主要方法有各種訪問方法、觀察法和實驗法等。
3. 金融市場調研有幾種方法 你認為金融市場調研最有效的方法是什麼
金融市場調研的方法一共有三種最有效的方法就是直接推銷。
4. 金融營銷調研從搜集資料的方法分為哪幾種類型
金融營銷調研從搜集資料的方法分類，金融營銷方法可分為直接調查法、訪問調查法、報表法、問卷調查法。
1.直接調查法：直接調查法是指調查人員親自到現場對調查項目進行直接清點、測量，以取得資料的一種方法。
2.訪問調查法：訪問調查法是指派訪問員向被調查者提問，根據回答情況來搜集資料的一種調查方法。
3.報表法：報表法是指由報告單位根據原始記錄，依據一定格式及要求，由下及上報送資料的調查方法。
4.問卷調查法：問卷是根據調查目的設計，由一系列問題、答案、代碼表組成的文件，是調查中常用的工具。根據不同場合使用的情況，可設計不同類型的問卷，問卷可長可短，方便實用，使用頻率很高。
5. 簡述金融市場的調研有哪些
市場調研的方法
市場調查有許多方法，企業市場調查人員可根據具體情況選擇不同的方法。市場調
查方法可分為兩大類，第一類按選擇調查對象來劃分，有全面普查、重點調查、隨機
抽樣、非隨機抽樣等;第二類是按調查對象所採用的具體方法來劃分，有訪問法、觀
察法、實驗法。下面簡要分析每一種調查方法特徵。
(1) 按調查對象劃分
1. 全面普查:__ 全面普查是指對調查對象總體所包含的全部個體都進行調查
。可以說對市場進行全面普查，可能獲得非常全面的數據，能正確反映客觀實際，效
果明顯。如果把一個城市的人口、年齡、家庭結構、職業、收入分布情況系統調查了
解後，對房地產開發將是十分有利的。由於全面普查工作量大很大，要耗費大量人力
、物力、財力，調查周期較長，一般只在較小范圍內採用。當然，有些資料可以借用
國家權威機關普查結果，例如可以借用全國人口普查所得到的有關數據資料等。
2. 重點調查:__ 重點調查是以總體中有代表性的單位或消費者作為調查對象，
進而推斷出一般結論。採用這種調查方式，由於被調查的對象數目不多，企業可以較
少的人力、物力、財力，在很短時期內完成。如調查高檔住宅需求情況，可選擇一些
購買大戶作為調查對象，往往這些大戶對住宅需求量，對住宅功能要求占整個高檔商
品住宅需求量的絕大多數，從而推斷出整個市場對高檔住宅的需求量。當然由於所選
對象並非全部，調查結果難免有一定誤差，市場調查人員應引起高度重視，特別是當
外部環境產生較大變化時，所選擇重點對象可能不具有代表性了。例如，1993年國家
加強了宏觀調控，一些房地產公司貸款受到限制，資金不足，開工不正常，水泥等材
料需求量急劇減少。在這種情況下，公司應及時調整，重新選取調查對象，並對調查
結果認真分析，只有這樣的市場調查結果才能為企業制定策略提供有用的根據。
3. 隨機抽樣:__ 隨機抽樣調查是在總體中隨機任意抽取個體作為樣本進行調查
，根據樣本推斷出一定概率下總體的情況。隨機抽樣在市場調查中佔有重要地位，在
實際工作中應用很廣泛。隨機抽樣最主要特徵是從母體中任意抽取樣本，每一樣本有
相等的機會，即事件發生的概率是相等的，這樣可以根據調查的樣本的機會，即事件
發生的概率是相等的，這樣可以根據調查的樣本空間的結果來推斷母體的情況。它又
可以分為三種:一是簡單隨機抽樣，即整體中所有個體都有相等的機會被選作樣本;
二是分層隨機抽樣，即對總體中所有個體都有相等的機會被選作樣本;二是分層隨機
抽樣，即對總體按某種特徵(如年齡、性別、職業等)分組織(分層)，然後從各組
中隨機抽取一定數量的樣本;三是分群隨機抽樣，即將總體按一定特徵分成若干群體
，隨機抽樣是將部分作為樣本。分群抽樣與分層抽樣是有區別的:分群抽樣是將樣本
總體劃分為若干不同群體，這些群體間的性質相同，然後將每個群體進行隨機抽樣，
這樣每個群體內部存在性質不同的樣本;而分層抽樣是將樣本總體劃分為幾大類，這
幾大類間是有差別的，而每一類則是由性質相同的樣本構成的。
4. 非隨機抽樣法:__ 非隨機抽樣法是指市場調查人員在選取樣本時並不是隨機
選取，而是先確定某個標准，然後再選取樣本數。這樣每個樣本被選擇的機會並不是
相等的。非隨機抽樣也分為三種具體方法。 (1) 就便抽樣，也稱為隨意抽樣調查法
，即市場調查人員根據最方便的時間、地點任意選擇樣本，如在街頭任意找一些行人
詢問其以其對某產品的看法和印象。這在商圈調查中是常用的方法。 (2) 判斷抽樣
，即通過市場調查人員，根據自己的以往經驗來判斷由哪些個體來作為樣本的一種方
法。當樣本數目不多，樣本間的差異又較為明顯時，採用此方法能起到一定效果。(3
) 配額抽樣，即市場調查人員通過一些控制特徵，將樣本空間進行分類，然後由調查
人員從各組中任意抽取一定數量的樣本。例如某房地產公司需要調查消費者購買房屋
的潛力，特別要了解中、低收入的消費者購房的慾望，以便使企業把握機遇，做好投
資的准備。現根據收入與年齡將消費者進行分，按收入分為高、中、低檔，年齡根據
中國國情劃定為27歲以下和28歲-35歲、36歲-55歲、55歲以上四組，調查人數為300人
，在對每個標准分配不同比例後，得出每個類別的樣數。
6. 金融咨詢行業未來的趨勢有哪些
金融科技行業發展趨勢分析 金融服務與用戶場景緊密結合
全球金融科技投融資規模
2017全年，以金融科技公司上市潮為背景，全球金融科技發展指數(GFI)屢創新高，在11月達到了全年最高值193，並在12月收於次高點192。網路搜索指數更是一路大漲到405，較基準值漲幅達305%。
2017年全球金融科技領域至少發生649筆融資事件，同比增加8%;涉及資金總額約1397億元，同比增加19%。其中，中國有328筆融資事件，美國和印度各有101筆和63筆。最高融資金額97億元由中國互聯網保險平台眾安在線獲得。
網貸和支付的熱度貫穿全年，前者有134筆融資，總額在344億元左右;後者93筆融資，總額約265億元。汽車金融熱度攀升，全年雖僅有23筆融資，但涉及資金總額達到217億元。
中國金融科技營收規模分析預測
據前瞻產業研究院發布的《科技金融服務深度調研與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2016年我國金融科技營收規模為4213.8億元，同比增長了42.0%。到了2017年我國金融科技營收規模達到惹6541.4億元，同比增長55.2%。預計2018年中國金融科技營收規模將達到9645億元，未來五年(2018-2022)年均復合增長率約為32.26%，預計到2022年中國金融科技營收規模將達到29513億元。
中國網路資管市場規模分析預測
網路資管領域，2016年網路資管市場規模增速超過50%。中國網路資管規模超過2.7萬億元，預計2020年，中國網路資管將超過6萬億元。
中國金融科技發展趨勢分析
1、金融科技順應金融業的發展趨勢
2016年以來，我國網民數量增速趨緩，互聯網行業的人口紅利逐漸消失，互聯網金融依賴用戶規模快速增長的時代已經進入尾聲。而當互聯網金融企業從一味追求用戶數量到重新尋找行業發展的促進要素時，科技的重要性被更多的金融從業者發現。並且，隨著金融科技對我國金融改造的深入，我國傳統金融機構的生產體系正從一個封閉的體系走向一個開放的體系，金融的邊界被不斷拓寬，於是許多的金融科技企業，以其專業化、垂直性及對客戶和市場的了解，開始介入傳統金融機構的金融體系，成為金融領域的主要參與者。
2、金融科技基礎設施建設日趨完善
金融科技基礎設施的完善，促進線上信貸從只以互聯網為獲客手段的1.0階段上升為互聯網全流程管理的2.0階段。這些基礎設施包括：一是支付，移動支付的普及和發展將金融服務滲透到各個消費場景中，並且安全便捷地實現線上放款;二是徵信，多年來大數據的積累和反欺詐模型的不斷迭代使得線上大數據風控精準度提高;三是區塊鏈，區塊鏈技術有助於打破數據孤島，使不同金融機構的數據信息共通;四是生物識別，生物識別技術的成熟與發展使得線上用戶識別得以實現。
3、促進金融服務與用戶場景緊密結合
金融科技就其本質而言是新技術驅動的金融創新，它以前沿信息技術的巨大進步為前提，使得金融服務突破了時間和空間的限制，讓金融功能更具場景化，大幅降低了金融服務的交易成本，彌補了傳統金融體系中包容水平不足的弱勢。
隨著金融鏈條的打通，金融科技會將鏈條的各個環節納入其優化的范圍，所以不可避免地會向非金融領域衍生，如電商金融、醫美分期等場景。在金融科技的推動下，金融與消費的界限逐漸模糊。金融科技企業通過生物識別、雲計算等技術將金融服務與用戶生活場景緊密結合起來，並通過收集和分析用戶消費產生的行為數據來不斷優化自身的金融產品，促進消費。
4、金融科技的用戶群體廣闊
2016年，中國金融科技所服務的目標客群中，電子支付用戶滲透率最高，其次是網路資管，二者滲透率都在60%以上。由於網路信貸的門檻問題，使得目前網路信貸網民滲透率只有22.8%。但實際上，滲透率指標僅統計真實發生過網路借貸行為的用戶。除此之外還存在大量准網路信貸用戶，各大網路金融巨頭均會對旗下所有用戶做提前授信的工作，所以這部分准信貸用戶也是金融科技在服務網路信貸行業時的目標客群，甚至於說，電子支付和網路資管用在很多層面上都是金融科技在網路信貸領域的用戶。綜上所述，不同於互聯網金融，金融科技的行業地位更加靠前，所以它能夠覆蓋的用戶客群更加廣闊。