1、运营交易成本低，客户群体大

由于这种资金融通是以大数据云计算为基础，以大数据自动计算为主而非人工为主参与审批，成本低廉，不仅可以针对小微企业金融服务，而且可以根据企业生产周期灵活决定贷款期限。大数据金融不仅整合碎片化的需求和供给，而且拓展服务领域服务数以千万计的中小企业和中小客户，进一步拉低了大数据金融的运营与交易成本，边际成本低效益好。

2、精准营销个性化服务，放贷快捷

无论平台金融还是供应链金融都是建立在长期大量的信用及资金流的大数据基础之上，任何时点都可以通过计算得出信用评分，并通过网上支付方式，实时根据贷款需要及其信用评分等大数据来放出贷款。由于是建立模型根据每家企业的信用评分及不同生产流程进行放贷，大数据金融不受时空限制，能够较好地匹配期限管理，解决流动性问题，可针对每一家企业的个性化融资要求作出不同的金融服务且快速准确高效。

3、科学决策，风险管理和控制好

由于平台或供应链聚拢了信息流、物流、资金流，平台贷或者供应链贷款都是在大数据金融库里累积的持久闭环的产业上下游系统内部，贷款方对产业运作及风险点熟识且掌控能力强，便于预警和防范风险，基于这些交易借贷行为基础上的大数据金融记录了违约率等相关指标，可以实时给出信用评分，能够解决信用分配、风险评估、实施授权甚至是识别欺诈问题，利用分布式计算来做出风险定价、风险评估模型，建立在大数据金融基础上的风控科学决策能有效降低不良贷款率。由于大数据金融的信息处理和数据模型优势，不仅可以替代风险管理、风险定价，甚至可以自动生成保险精算。

大数据将成为企业的重要资产，企业通过大数据金融创新商业模式和盈利模式，通过掌控大数据金融而获得在产业链中的核心地位进而基业长青。由于大数据金融带来的技术创新与金融创新不仅能支持数千万家中小企业的发展，而且在后金融危机时代，能够促进我国经济结构调整和转型升级。因此大数据金融战略不仅成为企业的战略选择，而且在产业和国家层面也成为战略抉择。