金融大數據是大數據技術在金融行業的應用，也指在經濟和金融活動之中產生的海量數據。金融大數據的應用帶動了金融行業的轉型，成為了行業新的驅動力和增長模式。
金融大數據在金融行業的應用能有效的幫助金融行業實現信息化轉型，使得金融行業整體更為高效。
金融大數據的幫助下，金融信息將會以更多的方式呈現。借助大數據可視化技術，結構化和非結構化數據可以從大量的金融信息之中提取出最有用的數據，并且用最合適的方式呈現，讓用戶可以從更多的角度和價值模型之中獲益，幫助用于金融研究以及決策。金融大數據可視化還可以提供經濟分析、管理分析以及績效評估等工具，幫助提高金融體系整體效率。
金融大數據將會引領行業走向定制化和智慧化。在人工智能技術發展的情況下，金融行業必須進行智慧轉型，這其中技術和數據成為最重要的兩點。大數據融入金融行業之后可以引領技術變革，將用戶數據、征信數據以及行為數據等結合，利用大數據處理技術進行數據建模，對用戶進行精準畫像，確定金融活動目標可靠性。在通過機器學習后，讓更多用戶享受金融大數據帶來的變革紅利，讓定制化金融和智慧金融服務走近每個人。
金融大數據可以幫助用戶更好的洞察行業
金融大數據的可以根治金融行業舊疾。金融行業存在一些傳統頑疾，國外域名 免費域名，比如不良信貸、保險問題以及各種金融風險。而大數據時代將會以物聯網為輔助，獲取更多的金融和信用數據，幫助金融保險等多個領域確保金融活動的有效性以及可靠性，并且信貸評估時能夠更為精準，避免成本浪費以及壞賬難題等。
金融大數據可以提供給金融行業更多的互聯網契機。金融行業已經是走在互聯網前沿的行業之一了，但是大數據可以促進銀行、證券、保險等公司與互聯網企業相互交流合作。互聯網公司能夠為銀行提供更為全面的信用、行為和消費習慣等數據，而金融公司可以為此推出更多定制化服務給用戶和互聯網公司，新加坡電信服務器 馬來西亞服務器，這種合作會為將來的金融行為更具有針對性。
金融大數據可以有效避免或減輕貪腐及經濟突發問題。利用實時的大規模數據，尋找成交數據量的波動以及趨勢，在大量的數據中進行全盤分析，在這些具有高價值的數據中尋找變化，洞察并找到可能發生的金融風暴等災難，也可用于反腐等方面。
互聯網金融大數據
金融大數據在互聯網中的典型應用是P2P模式。互聯網金融經歷了從無到有，從有到爆，從爆到收的過程，而金融大數據將可以幫助互聯網金融。
P2P的衰落來自于各種風險
互聯網金融所面臨的主要風險包括了信用風險、外部欺詐風險和網絡犯罪。據統計，部分P2P公司因惡意欺詐所產生的壞賬達到了整體壞賬的60%。因此很多P2P公司需要著重來預防惡意問題，而金融大數據則可以幫助互聯網金融企業很好的辨別可能存在問題的用戶。
利用大數據可以很容易查驗客戶的真實信息，一般來講，線上欺詐具有較強的隱蔽性，很多數據在驗證方面面臨挑戰。而借助大數據可以很好的辨別清楚用戶的個人信息，從該用戶的各種消費情況以及申請信息來辨認哪些是錯誤信息，從而選擇性的剔除高風險信貸。
金融大數據幫助準確定位客戶
金融大數據可以借助用戶近期收入流水狀況來確定其工作地點，并且對其信貸可償還概率和上線進行評估。確保貸款的安全性，避免惡意欺詐行為的出現。對高風險客戶的鑒定還需要參考貸款人的行為特點，例如其身體狀況、溝通狀況以及近期的同類金融狀態。利用大數據全面對客戶進行分析得出可靠的結論后方可進行進一步的貸款行動。
金融大數據是目前使用最廣泛和應用效果最好的大數據之一，面對傳統金融問題，大數據的解決方式無疑更為可靠和全面。
