大數據在金融方面的應用有客戶畫像應用、精準營銷、風險管控、運營優化。
1、客戶畫像應用
客戶畫像應用主要分為個人客戶畫像和企業客戶畫像。個人客戶畫像包括人口統計學特征、消費能力數據、興趣數據、風險偏好等;企業客戶畫像包括企業的生產、流通、運營、財務、銷售和客戶數據、相關產業鏈上下遊等數據。值得註意的是，銀行擁有的客戶信息並不全面，基於銀行自身擁有的數據有時候難以得出理想的結果甚至可能得出錯誤的結論。
2、精準營銷
在客戶畫像的基礎上銀行可以有效的開展精準營銷，包括實時營銷。實時營銷是根據客戶的實時狀態來進行營銷，比如客戶當時的所在地、客戶最近壹次消費等信息來有針對地進行營銷(某客戶采用信用卡采購孕婦用品，可以通過建模推測懷孕的概率並推薦孕婦類喜歡的業務);或者將改變生活狀態的事件(換工作、改變婚姻狀況、置居等)視為營銷機會。
3、風險管控
包括中小企業貸款風險評估和欺詐交易識別等手段。中小企業貸款風險評估。銀行可通過企業的產、流通、銷售、財務等相關信息結合大數據挖掘方法進行貸款風險分析，量化企業的信用額度，更有效的開展中小企業貸款。
實時欺詐交易識別和反洗錢分析。銀行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易歷史、客戶歷史行為模式、正在發生行為模式(如轉賬)等，結合智能規則引擎(如從壹個不經常出現的國家為壹個特有用戶轉賬或從壹個不熟悉的位置進行在線交易)進行實時的交易反欺詐分析。
4、運營優化
市場和渠道分析優化。通過大數據，銀行可以監控不同市場推廣渠道尤其是網絡渠道推廣的質量，從而進行合作渠道的調整和優化。同時，也可以分析哪些渠道更適合推廣哪類銀行產品或者服務，從而進行渠道推廣策略的優化。
大數據的利弊
從古到今，預測分析能力全是大家所憧憬的能力之壹，而大數據預測則是數據最主要的運用。現如今的大數據預測，便是對已經記錄的歷史記錄開展分析運用，融合數學分析模型，預知未來進而推測結果。
在大數據時代，大家無意間會出現察覺自己的個人隱私面臨威脅的歷經：大數據技術服務供應商監控著人們的個人隱私，買東西運用監控著人們的消費習慣性，百度搜索引擎監控著人們的瀏覽網頁習慣性，交友軟件監控著人們的人際關系，投資理財產品監控著人們的財富等等。