导语：大数据金融是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风险控制方面有的放矢。基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现的能力。因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。
核心环节：用户的实质消费行为；
目前市场上腾讯、阿里不断布局支付产业到传统终端进行银行卡收单，目的就是为掌握客户的消费行为，进行数据挖掘分析；构建金融生态圈；但现状是传统支付企业（汇付、乐富、快钱、随心付、各大银商）都占据了传统市场98%的收单业务；而互联网支付交易量只占据传统支付千分一都不到；在大数据金融范畴互联网巨头未必可夺得江山。
2016年年初，国内最大传统支付银行卡收单渠道流通方易联创富发布“大数据金融反向应用”白皮书，详细概括了数据应用范畴与价值；发布大会上易联创富董事长刘旭东多次强调“大数据金融”的核心价值是“个性化与刚需化”，不要做画蛇舔足的活；
应对企业用户的个性化服务；小微企业贷款。商业银行可以与第三方公司合作，由拥有数据优势的第三方公司通过建模识别小微企业的违约风险，为商业银行小微企业信贷提供信用验证。通过云的形式为小微企业提供低成本的信息化服务，获得小微企业的流水数据，包括采购、销售、存货、总账、报表等各项数据，掌握企业的经营信息和征信情况，为企业贷款提供数据验证，解决银行与小微企业信息不对称这一核心问题，基于此与银行合作有针对性的开拓小微企业金融业务。
合理规划金融产品，提高竞争力：大数据可以帮助金融机构设计差异化的金融产品和实现精准营销。金融机构可以充分利用大数据技术对于用户 进行全方位的评估， 并以此为依据为用户提供个性化的金融产品，使金融产品的设计更为科学，提升产品价值，实现超额收益。
例如，大数据技术可以理财基金产品的设计更加精准：
第一，可以实现差异化定价。 传统的线下理财产品设计是基于固化的经验数据，再建立一套模型来做精算；数据实现聚合后可实现实时、动态的关联数据，用户的消费数据、行为习惯、忠诚度以及信用水平都可以成为可供挖掘的大数据，因此在理财产品设计和定价上都可以更为灵活，提高理财产品准确性和及时性，传统的精算模型正在被颠覆。
以传统基金产品为例，基金公司可以根据每个用户的消费行为的历史性惯性消费次数的比值来决定其投资额度水平，实现差异化定价，解决消费者对号问题。
第二，产品设计以用户体验为中心，做到个性化定制。产品的用户体验将取代原有的理财机构精算成为第一要素，有针对性的解决不同场景下的特定风险，在保险标的、责任范围、盈收费率等层面都可以实现量身定制。
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