1.客戶管理
金融機構還擁有大量有價值的數據，如業務訂單數據、用戶屬性數據、用戶收入數據、客戶查詢數據、理財產品交易數據、用戶行為等數據，可以通過開設用戶賬戶來建立用戶標簽體系。在此基礎上，結合風險偏好數據、客戶職業、興趣愛好、消費模式等偏好數據，利用機器學習算法對客戶進行分類，利用已有數據標簽和外部數據標簽對用戶進行畫像。再者，針對不同類型的客戶提供不同的產品和服務策略，可以提高客戶滲透率、客戶轉化率和產品轉化率。也就是說，通過大數據應用，金融機構可以逐步實現完全個性化的客戶服務目標。
2.產品管理
通過大數據分析平臺，金融機構可以獲取客戶反饋信息，及時了解、獲取和把握客戶需求，通過對數據的深入分析，可以更加合理地設置產品。通過大數據，金融機構可以快速高效地分析產品的功能特點和喜愛狀態，產品的價值，客戶偏好的原因，產品的生命周期，產品的利潤，產品的客戶群。如果處理得好，可以把合適的產品交付給需要的客戶，這是客戶關系管理的重要環節。
3.銷售管理
借助大數據分析平臺，對各種形式的用戶數據(基礎信息數據、財富信息數據、教育數據、消費數據、瀏覽數據、購買路徑、客戶的微博、客戶的微信、客戶的購買行為)進行挖掘、跟蹤和分析，提升精準營銷水平。
特性
1.網絡演示。大數據金融時代，大量的金融產品和服務是通過網絡展示的，包括固網和移動網。
2.基於大數據的風險管理概念和工具。大數據金融時代，風險管理理念和工具也將隨之調整。
3.信息不對稱大大降低。大數據金融時代，金融產品和服務的消費者和提供者之間的信息不對稱程度大大降低。
4.效率高。大數據金融無疑是高效的。很多流程和動作都是在線發起和完成的，有些動作是自動實現的。
5.金融企業的服務邊界擴大了。首先，就單個金融企業而言，其最適合的業務規模擴大了。由於效率的提高，其運營成本會降低。金融企業的成本曲線也會發生變化。
6.產品的可控性和可接受性。通過網絡呈現的金融產品是可控的，是消費者可以接受的。