隨著大數據技術的廣泛普及和發展成熟，金融大數據應用已經成為行業熱點趨勢，在交易欺詐識別、精準營銷、黑產防范、消費信貸、信貸風險評估、供應鏈金融、股市行情預測、股價預測、智能投顧、騙保識別、風險定價等涉及銀行、證券、保險等多領域的具體業務中，得到廣泛應用。對于大數據的應用分析能力，正在成為金融機構未來發展的核心競爭要素。
毋庸置疑，金融大數據擁有著廣闊的發展前景。然而，金融大數據應用也面臨著數據資產管理水平不足、技術改造難度大、行業標準缺失、安全管控壓力大和政策保障仍不完善等一系列制約因素。為推動金融大數據更好發展應用，必須從政策扶持保障、數據管理能力提升、行業標準規范建設和應用合作創新等多個方面入手，不斷強化應用基礎能力，持續完善產業生態環境。
大數據技術的應用提升了金融行業的資源配置效率，強化了風險管控能力，有效促進了金融業務的創新發展。金融大數據在銀行業、證券行業、保險行業、支付清算行業和互聯網金融行業都得到廣泛的應用。
一是 信貸風險評估 。在傳統方法中，銀行對企業客戶的違約風險評估多是基于 過往的信貸數據和交易數據 等靜態數據，這種方式的最大弊端就是缺少前瞻性。因為影響企業違約的重要因素并不僅僅只是企業歷史的信用情況，還包括行業的整體發展狀況和實時的經營情況。而大數據手段的介入使信貸風險評估更趨近于事實。
內外部數據資源整合是大數據信貸風險評估的前提。一般來說，商業銀行在 識別客戶需求、估算客戶價值、判斷客戶優劣、預測客戶違約 可能的過程中，既需要借助銀行內部已掌握的客戶相關信息，也需要借助外部機構掌握的人行征信信息、客戶公共評價信息、商務經營信息、收支消費信息、社會關聯信息等。
二是 供應鏈金融 。利用大數據技術，銀行可以根據企業之間的投資、控股、借貸、擔保以及股東和法人之間的關系，形成企業之間的關系圖譜，利于關聯企業分析及風險控制。知識圖譜在通過建立數據之間的關聯鏈接，將碎片化的數據有機地組織起來，讓數據更加容易被人和機器理解和處理，并為搜索、挖掘、分析等提供便利。
在風控上，銀行以核心企業為切入點，將供應鏈上的多個關鍵企業作為一個整體。利用 交往圈分析模型 ，持續觀察企業間的通信交往數據變化情況，通過與基線數據的對比來洞察異常的交往動態，評估供應鏈的健康度及為企業貸后風控提供參考依據。
一是股市行情預測。大數據可以有效拓寬證券企業量化投資數據維度，幫助企業更精準地了解市場行情。隨著大數據廣泛應用、數據規模爆發式增長以及數據分析及處理能力顯著提升，量化投資將獲取更廣闊的數據資源，構建更多元的量化因子，投研模型更加完善。
證券企業應用大數據對海量個人投資者樣本進行持續性跟蹤監測，對賬本投資收益率、持倉率、資金流動情況等一系列指標進行統計、加權匯總，了解個人投資者交易行為的變化、投資信心的狀態與發展趨勢、對市場的預期以及當前的風險偏好等，對市場行情進行預測。
二是股價預測。證券行業具有自身的特點，與其他行業產品與服務的價值衡量普遍存在間接性的特點不同，證券行業客戶的投資與收益以直接的、客觀的貨幣形式直觀地呈現。受證券行業自身特點和行業監管要求的限制，證券行業金融業務與產品的設計、營銷與銷售方式也與其他行業具有鮮明的差異，專業性更強。
諾貝爾經濟學獎得主羅伯特·席勒設計的投資模型至今仍被業內沿用。在他的模型中，主要參考三個變量：投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應（市場情緒）。大數據技術可以收集并分析社交網絡如微博、朋友圈、專業論壇等渠道上的結構化和非結構化數據，了解市場對特定企業的觀感，使得市場情緒感知成為可能。
三是智能投顧。智能投顧是近年證券公司應用大數據技術匹配客戶多樣化需求的新嘗試之一，目前已經成為財富管理新藍海。智能投顧業務提供線上的投資顧問服務，能夠基于客戶的風險偏好、交易行為等個性化數據，采用量化模型，為客戶提供低門檻、低費率的個性化財富管理方案。智能投顧在客戶資料收集分析、投資方案的制定、執行以及后續的維護等步驟上均采用智能系統自動化完成，且具有低門檻、低費率等特點，因此能夠為更多的零售客戶提供定制化服務。
