在大數據時代下，隨著移動互聯網和云計算市場的興起，非結構化數據如爆炸般產生，這些數據一方面對企業的處理能力提出了挑戰，但從另一個角度來看，由于企業可以通過這些數據獲得大量的用戶信息，借以分析出潛在的商業價值。所以看似無用的碎片化數據卻又成為了一筆寶貴的財富，而大數據的概念也由此成型。
可以說，很多行業和領域都從大數據的概念中獲益匪淺，互聯網金融就是其中之一。
所謂的互聯網金融，并非是簡單的將互聯網和金融進行疊加。正確的理解應該是基于互聯網應用的特殊技術，推動了全新的商業模式，產品服務，對金融領域產生的顛覆性變革。在這其中，大數據則充當了很重要的推手。
所謂大數據，即是指其龐大的數據量已經遠遠超過了傳統處理工具的的處理能力，屬于一種相對且動態的概念。除此之外，大數據也被當做一種解決問題的方法。如開篇所述，通過收集并分析海量的數據，從而獲得有價值的信息即是其一。或者通過實驗，算法和模型，發現數據之間的規律，并收集有價值的信息，以便完善新的商業模式。
對于金融行業來說，大數據的價值尤其明顯。因為在金融行業內，每天都會產生大量的交易、報價、業績報告、消費者研究報告以及官方的統計數據公報等。如何利用合理高效的手段，將有價值信息從浩如煙海的海量數據當中提取出來，已經成為了目前金融行業企業面臨的共同難題。
精準用戶分析已成金融大數據關鍵點
對于互聯網金融來說，大數據的首要作用即在于幫助其尋找合適的目標用戶，實現精準營銷。在目前的互聯網金融領域，很多新興的企業，大多以做貸款或者金融衍生產品為主。其主打的賣點主要在于較高的投資收益或者較低的手續費優惠。但是在競爭日益加劇的市場環境下，由于不能保證資金流穩定，或者客戶粘性而倒閉的企業隨處可見。據相關數據顯示，截止2013年底，中國境內共有450家P2P公司，其中有的甚至在創立幾天內即宣布倒閉。在這種情況下，很多互聯網金融企業都在不斷的挖掘自身在產品營銷策略上的問題，希望能從中找出原因。在這種情況下，如何實現精準營銷則被公認為唯一的出路。
雖然互聯網金融目前還處于"混沌初分"的狀態，但的確已經有了很多成熟的案例。這就已經可以通過大數據進行分析，為金融企業尋找自己的目標客戶，并解決營銷問題提供了可能。比如通過定向技術查看用戶近期瀏覽過的理財網站，通過關鍵詞，瀏覽數據建立用戶模型，從而實現優化產品的實時推薦頻度，以便最大限度的鎖定有效用戶等。
大數據有助于金融企業風險防控
除了精準營銷之外，大數據的好處還在于加強風險的可控性。在精細化管理方面助推了互聯網金融，尤其是信貸服務的發展。
比如通過對大量網絡交易及行為數據的分析，可以為用戶的信用評估提供可靠的依據。這些信用評估可以幫助金融企業在用戶的還款意愿和能力方面做出較為準確的結論，以便決定是否繼續為該用戶提供快速授信或者現金分期等服務。從而最大限度的降低金融企業的業務風險。
對于個人用戶或者企業用戶而言，其信用好壞取決于諸多因素。比如整體收入，固定資產，性格特點甚至是行為習慣等。這些數據可以從網上銀行，電商，社交網絡，甚至招聘和婚介網站等地方獲取。
D1Net評論：
其實，最關鍵的是，這些數據往往都是以動態變量的形式存在。要想以此為依據獲得準確的信用評級，則更要倚重于大數據的持續分析功能。總而言之，大數據的應用，成就互聯網金融的美好未來。
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