大數據妙不可言，但它真能改變企業的運作方式嗎？答案毋庸置疑是肯定的。大數據可謂眼下的熱門詞匯，成為眾人口中津津樂道的話題，然而人們對它的實際影響力如霧里看花。大數據具體在金融行業的應用領域，據有限的接觸來看，以下領域需要大數據發揮更大更多的作用。
1、用戶授信：這其實是數據挖掘最早應用的領域之一，國內的數據挖掘最早基本上也是基于授信所需要的分類挖掘算法而發展的。基于大數據對用戶信用風險進行判斷，是一個重要的方向。特別是目前很多信用評估體系是依賴于國外的評估機構，如果能夠基于大數據（看你能獲得何種數據）來構建起信用評估機制來，這個會有市場。
2、交易風險控制：這個跟用戶授信不同。原來的數據挖掘能夠實現對用戶靜態的信用評估，基于大數據的流式處理能力可以實現對用戶的動態評估，即交易風險的判斷。例如，當你發現同一個帳戶在近乎相同的時間在不同的地區進行信用卡交易的時候，這個時候交易風險就產生了。客戶的信用卡可能被盜，也可能存在欺詐交易行為。
3、提現預測：目前互聯網金融的一個很大的特定就是打破了原來流動性和收益率不能兼得的特征。而現在的很多“寶寶”能夠兩者兼得，除了跟創新有關外，在技術層面如果能夠實現大數據對產品的支撐，會做得更高效。具體來說，“寶寶”們需要滿足每天用戶提現的需求，這就需要儲備流動性強的資金，儲備少了，會出現擠兌；儲備多了，而資金不能得到充分利用，無法產生更多的收益。所以需要構建預測模型，實現對資金需求的有效預算與管理。
4、營銷監控與評估：這個是容易被忽視的領域，因為是涉及到具體戰術的工作。以后大多數人都關注營銷效果的最終效果，比如搞了個客戶營銷產品，看最終轉化了多少，但其實有很多環節可能會影響到用戶的轉化。比如接觸情況，比如吸引性，比如消費滯后性等等。這些需要依賴于大數據基于更客戶更準確的解答。
5、流失預警：如果你能獲取的數據可以洞察用戶在整個相關產品里的使用行為，你就可以洞察用戶潛在的流失風險與去向。例如，你會發現原來較優質的客戶最近在一段時間里突然不太活躍了，這可能就會有風險，但是到底是最近比較忙沒有交易？還是另有他愛了？這個需要依賴于大數據進行洞察。用戶可能這段時間正在關注或已經購買競爭對手的產品，這可以提供更大的營銷管理價值。
從事這類系統開發的機構以方正集團、谷尼國際軟件公司、湖南蟻坊軟件有限公司、深圳樂思軟件技術有限公司為代表。
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