技术的升级和以指数级不断增长的数据正在从根本上改变行业和企业的运营方式。从本质上讲，金融行业无疑是典型的数据驱动行业，也被认为是数据最密集的行业之一，每天都会产生大量的数据，包括报价、交易、资金流向、财务报告、各种指数等。数据类型多样，数据价值也很高，利用数据不仅可以开发出很多支撑自身业务的应用场景，也可以为其他行业提供更为精准高效的市场判断依据。因此，金融领域的大数据技术市场潜力巨大，是最有前途的市场之一。
1、精细化客户管理
客户是业务的核心，数据洞察、运营、技术和系统都围绕着客户。因此，银行和金融机构司正在实施的大数据计划很大一部分侧重于客户分析，以为客户提供更好的服务。
银行和金融机构通过自身的客户信息数据，包括年龄、收入、消费记录、理财记录等，可以完整地分析出客户的人口统计学特征、消费习惯、风险偏好、潜在消费能力等，建立用户标签体系。在内部数据基础上，还可通过引入外部数据，如社交网站数据，完善用户标签。利用已有标签对用户进行画像，了解客户的需求和偏好，以预测未来的行为，产生销售线索，利用新的渠道和技术，增强产品，提高客户满意度。
因此，通过有效地与客户建立有意义的关系并提高预测客户偏好的能力，银行和金融机构可以提供以客户为中心的新产品和服务，从而快速抓住市场机会。
2、精准营销
以用户画像为基础，对用户数据（基本信息、财富信息数据、教育背景、消费偏好、购买习惯、社交媒体信息）进行挖掘和分析，进而针对不同客户的类型特征，提供更加匹配的产品，从而提升客户转化率和产品转化率。
通过对客户实时状态匹配营销产品，比如根据客户工作的变动（工资变动）、婚姻状态、所在地（出行购票记录）、房屋搬迁（购房记录、装修记录）、境外消费等获知营销机会；根据客户喜好、财富能力、风险偏好、银行卡等级、保险购买、理财购买、是否有车等分析客户潜在的金融需求，进行个性化推荐营销；以及客户的生命周期管理，新客户获取、存量客户防流失等；通过大数据应用的引入，银行和金融机构的个性化客户服务目标将逐步得以实现。
3、风险管控
小微企业占据中国市场主体的90%以上，在中国经济发展中起着非常重要的作用，资金是制约扩大规模的主要因素。小微企业贷款难题一直是金融业亟需解决的挑战。传统放贷方式，由贷款业务员对企业进行调研，但调研依据的数据都是由企业自身提供，业务员无法准确判断数据准确性，造成贷款只能以资产抵押的形式，最后变成了资产越充裕的大企业越容易贷款，资金需求迫切的小微企业反倒拿不到贷款。2008年5月1日起《中华人民共和国政府信息公开条例》开始实施，海量数据开始向社会公开，为建立金融大数据风控管理系统提供了基础。金融业引入大数据风控系统，可通过全网络收集到的工商，税务，舆论报道以及数千家司法系统网络信息等数十个领域的数据，为金融业的风险识别提供有效支撑。
银行和金融机构可通过大数据技术，对企业的销售、财务、税务、工商、社保以及上下游产业链相关信息进行挖掘，根据对中小微企业的贷款风险和偿债能力的分析，为企业提供信用额度，进而帮助中小企业健康发展，对创造就业和支持行业创新具有巨大的推动作用。同时避免发生类似2008年美国金融危机的系统性金融风险，保证社会经济稳定发展。
4、数据要素流通，为其他行业赋能
银行和金融机构的数据对其他商业同样存在巨大的价值。数字化支付时代，全民消费记录为金融机构提供了强大的商业分析依据，比如某区域的人群特征、收入状况、消费偏好，决定了该地区商场的消费定位、目标人群；基于消费数据覆盖程度，可分析目标市场的竞争情况，帮助客户了解竞品经营状况，包括市占率、客群差异等；帮助投资机构预见行业走势，提前配置行业；帮助政府和学术界判断宏观经济形式，评估营商环境等。
