大数据技术的应用提升了金融行业的资源配置效率，强化了其风险管控能力，有效促进了金融业务的创新发展。金融大数据在银行业、证券行业、保险行业、 支付清算行业和互联网金融行业都得到了广泛的应用。
大数据在银行业中的应用
信贷风险评估：传统风险评估方法是银行基于过往的信贷数据和交易数据等 静态数据对企业客户的违约风险进行评估，这种方式缺少前瞻性。大数据风险评 估方法则考虑了银行内部已掌握的客户相关信息，也考虑了外部机构的信息，比 如人行征信信息、客户公共评价、商务经营、收支消费、社会关联等商业银行贷 款风险评估资源。因此大数据信贷风险评估更趋近于事实，更可以识别客户需求、 估算客户价值、判断客户优劣、预测客户违约风险。
供应链金融：供应链金融的风险控制从授信主体向整个链条转变。供应链金 融可以由资产优质、资金充足和授信额度高的核心企业做担保，以产品或应收账 款做质押，帮助上下游企业获得资金。银行利用大数据技术分析企业之间的关系 图谱，进行关联企业分析及风险控制；银行以核心企业为切入点，将供应链上的 多个关键企业作为一个整体。利用交往圈分析模型，持续观察企业间的通信交往 数据变化情况，通过与基线数据的对比来洞察异常的交往动态，评估供应链的健 康度及企业贷后风险。
大数据在证券行业中的应用
股市行情预测：证券企业应用大数据对海量数据进行持续性跟踪监测，对账 本投资收益率、持仓率、资金流动情况等一系列指标进行统计分析，拓宽证券企 业量化投资数据维度，构建投研模型，对股票市场行情进行预测。
股价预测：证券行业沿用罗伯特•席勒的投资模型，模型中主要参考三个变 量：投资项目计划的现金流、公司资本的估算成本、股票市场对投资的反应（市 场情绪）。市场本身带有主观判断因素，而大数据技术可以收集并分析社交网络 如微博、朋友圈、专业论坛等渠道上的结构化和非结构化数据，了解市场对特定 企业的观感，获得股票市场对投资的反应。
大数据在保险行业中的应用
骗保识别：赔付管理一直是险企的关注点。赔付中的“异常值”（即超大额赔付）是推高赔付成本的主要驱动因素之一。保险欺诈严重损害了保险公司的利 益，传统的保险欺诈专项调查往往耗费大量时间。保险企业借助大数据手段，可 以建立保险欺诈识别模型，筛选疑似诈骗索赔案例，再展开调查，调高调查效率。此外，保险企业可以结合内部、第三方和社交媒体等数据进行异常值检测，包括了客户的健康状况、财产状况、理赔记录等，及时采取干预措施，减少先期赔付。
风险定价：保险企业对保费的定义是基于对一个群体的风险判断。大数据为 风险判断带来前所未有的创新。保险公司通过大
数据分析可以解决风险管理问题。 比如，通过智能监控装置搜集驾驶者的行车数据；通过社交媒体搜集驾驶者的行 为数据；通过医疗系统搜集驾驶者的健康数据。以这些数据为出发点对客户进行 风险判断，制定灵活定价模式，提高客户粘性。
大数据在支付清算行业中的应用
交易欺诈识别：面对盗刷和金融诈骗案件频发的现状，支付清算企业交易诈 骗识别挑战巨大。大数据可以利用账户基本信息、交易历史、位置历史、历史行 为模式、正在发生行为模式等，结合智能规则引擎进行实时的交易反欺诈分析。 整个技术实现流程为实时采集行为日志、实时计算行为特征、实时判断欺诈等级、 实时触发风控决策、案件归并形成闭环。
数据资产变现：目前，支付服务的客户渗透率越来越高。人们大量使用移动 设备进行网上小额支付。支付清算行业真正的“金矿”就是这些高价值的用户消 费数据。这些数据不仅可以将应用于支付清算业务的优化，还可以直接转化成资 产用于分析了解客户的“消费路径”，包括客户进行日常消费时的典型顺序、购 物地点、购买内容和购物顺序。通过对数据进行关联分析，将分析结果销售给商 家或营销公司，实现数据资产变现。
大数据在互联网金融行业中的应用
精准营销：在移动互联网时代，客户在消费需求和消费行为上快速转变。在 消费需求上，客户需求出现细化；在消费行为上，客户消费渠道多样化。因此， 互联网金融企业急需一种更为精准的营销解决方案。具体来讲，互联网金融行业 精准营销的主要应用目标主要为三点：一是精准定位营销对象。二是精准提供智能决策方案。三是精准业务流程，实现精准营销的“一站式”操作。
黑产防范：互联网金融企业追求服务体验，强调便捷高效，简化手续。不法 分子利用这一特点，虚假注册、利用网络购买的身份信息与银行卡进行套现，“多 头借贷”乃至开发电脑程序骗取贷款等已经形成了一条“黑色”产业链。大数据 能够帮助企业掌握互联网金融黑产的行为特点，从业人员规模、团伙地域化分布 以及专业化工具等情况，并制定针对性的策略，识别黑色产业链和减少损失。
消费信贷：消费信贷具有小额、分散、高频、无抵押和利息跨度极大的特点。 贷款额度可以小到 100 元人民币；一家机构一天放贷数量可能达到数万到数十万 笔；90%以上是纯信用贷，只能依靠数据进行审批；年化利率从 4%到 500%的都有。 大数据需要贯穿到客户全生命周期的始末。基于大数据的自动评分模型、自动审 批系统和催收系统可以弥补无信用记录客户的缺失信贷数据。
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