大數據在互聯網金融領域應用已久，從最初阿里打造的平臺大數據模式到以京東構建的供應鏈大數據模式，其特點都在于所涉及數據體量龐大、數據本身具有多樣性、數據價值較高等。而上述提到的模式因為都是基于企業所在領域(或市場)的特點構建而成，所以均能夠實現與企業實際業務有效結合，并發揮出最大優勢。
以平臺大數據模式為例，阿里旗下各電商平臺通過長期運營產生了大量的數據，阿里再對這些數據進行挖掘和分析，得出可以應用到旗下金融平臺的各種參考信息甚至結論。現在，除了阿里外，部分同阿里一樣擁有平臺級服務的企業也在嘗試運用平臺大數據模式進行運營，比如電信運營商等。而應用供應鏈大數據模式的企業，通常是那些在本行業內居于領先甚至壟斷地位的企業，他們掌握著產業鏈上下游最全的信息流內容，甚至能夠決定信息流的流通渠道和形式，如果這些企業能夠將現金流、進銷存、合同、訂單等信息數據進行匯總，就能夠憑借自身的資金實力或金融類合作伙伴為上下游企業提供金融服務。
而對于P2P網貸，在一不具備運營時長客觀條件，二未達到產業鏈權重要求之時，對于大數據的應用需另辟蹊徑。縱觀市場，財路通旗下產品招財豬是P2P網貸對大數據應用的一個典型案例。
一直以來，P2P網貸應用大數據主要是為解決三個問題，一是提高客戶轉化率、提升客戶獲取能力、增加客戶黏性，二是健壯客戶征信審核機制，提升平臺自身的風控能力，三是為設計、構建定制化的理財產品提供參考(有些平臺甚至也用運營數據升級客服，但意義偏小)。
如果單純以客戶大數據為中心，根據客戶屬性調整市場策略，雖然能夠對提升轉化率起到一定的積極作用，但因為P2P網貸各站目前掌握的大數據量，同阿里之類平臺級企業掌握的數據量差距較大，對大數據分析結果的有效利用率自然也不可同日而語。
在風控方面，征信和授信能力一直是P2P網貸關注的重點，而通過網絡在線層面收集到的數據信息，本身就存在準確性和及時性的問題。在線收集征信信息在精準性上難以保障，甚至不如外訪、電訪等形式收集到的數據。再者，人民銀行已具備一個針對公民的征信系統，基本上從這個系統可以獲知客戶所有的信用記錄，所以對于P2P網貸來說，與其自建大數據征信平臺，還不如尋求如何對接央行征信平臺更切合實際。
由此看，基于大數據的收集、存儲、分析，來設計、構建定制化的理財產品，是一個可行的突破思路。
以財路通招財豬為例，為了實現“同期在線理財”這一場景，財路通全力發揮其大數據處理能力，用以保障新用戶的持續導入。財路通相關負責人表示：“財路通的每期招財豬產品都是根據平臺現有的結構化和非結構化數據的分析結果進行設計，比如根據資金的實時流動狀況、高質量高回報低風險標的的摘選、日均月均交易額統計、高質量投資者和潛在優質投資者相關信息等數據參數進行解析、對接、調配，最終形成新舊投資者在招財豬上成功交替、交易的結果。”
很明顯，大數據正推動P2P網貸產生新的變革，P2P網貸的持續運營也保障了高價值數據的持續生產，今后擅于利用大數據技術打造創新產品的P2P網貸平臺將逐漸增多，而財路通這次又走在了前面。
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