大数据金融是指收集大量非结构化数据。通过实时分析，为互联网金融机构提供全方位的客户信息，通过分析挖掘客户交易和消费信息，掌握客户消费习惯，准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风险控制方面具有针对性

基于大数据的金融服务平台主要是指电子商务企业利用海量数据开展的金融服务。大数据的关键在于能够从大量数据中快速获取有用信息，或者能够快速变现大数据资产。因此，大数据的信息处理往往基于云计算。对大数据金融的理解：

1.从生产角度来看，不需要特殊的收款流程。由于监管要求、业务逻辑或技术便利，它具有“自产”的特点，如搜索数据、交易数据等；从存储角度来看，与传统数据库的数据规模相比，量变导致质变，需要新的数据库技术来支持存储和访问；在应用方面，分析方法已从基于概率论的抽样理论转向人工智能、统计学习等高维高效分析技术

2.从行业细分的角度来看，大数据金融主要包括大数据银行金融和大数据证券金融，分别与银行业务和证券业务相关。当然，保险业自然与大数据相关

信用卡自动授信是典型的大数据银行金融。从银行的角度来看，是否应向申请人提供信贷以及应提供多少信贷额度是一个重要的问题。传统的方法是手工审核申请数据，然后根据近似文件发布配额或拒绝申请。但当银行积累了足够的客户数据后，可以以违约、违约概率、有效额度等指标作为评估对象，然后调用相关客户信息建立统计模型，自动计算信用结果。p>金融业积累的大数据就是金融大数据。根据银行金融与证券金融的不同，这些数据又分为银行金融大数据和证券金融大数据。在积累数据的过程中，有相关的工作和企业涉及到数据的收集、存储和使用，完成了金融大数据的产业链，但随着信息技术的全面发展，金融大数据仍然是整个信息技术产业链，当金融大数据行业能够提供信息技术服务以外的金融服务时，大数据金融就应运而生。大数据金融是从金融大数据中分离出来的新服务，是由技术服务衍生出来的金融服务。大数据金融服务平台运营模式：

目前，大数据服务平台的运营模式可分为以阿里小额信贷为代表的平台模式和以京东、苏宁为代表的供应链金融模式

1.平台模式

阿里小额贷款以“封闭流程+大数据”的方式开展金融服务，通过电子系统核实贷款人的信用状况，发放无担保的信用贷款和应收账款抵押贷款，单笔金额不到5万元，这与银行的信用非常互补

**目前，金融只统计和使用自己的数据，并将识别数据的真实性和判断虚假信息**通过其巨大的云计算能力和数十个优秀的建模团队模型，金融业已经计算出了信用额和应收账款，并依靠电子商务平台，支付宝和阿里云实现客户、资金和信息的封闭运营。一方面，它有效地降低了风险因素，同时，它真正做到了分秒必争。京东商城和苏宁的供应链金融模式是以电子商务为核心企业，以未来收入的现金流为保证，获取银行信贷和向供应商提供贷款的一种融资方式供应链管理作为组织者，整合供应链的财务资源，为供应链中其他参与者的资金提供渠道。通过资金、资源、物流等活动的整合，提高整个供应链的资金利用效率。供应链金融的具体产品包括第三方金融机构对供应商的信贷产品和买方的信贷产品。供应链金融作为一种创新产品，具有巨大的社会和经济价值。一方面，它可以满足企业的短期资金需求，促进整个产业链的协调发展。另一方面，通过引入核心企业，可以对资金需求企业和产业链进行风险评估，扩大市场服务范围。以电商企业为代表的互联网巨头可以有效解决传统供应链金融发展中的一系列问题，利用供应链金融模式，增加对中小企业的关注和实际服务效果京东对供应商和银行的约束。从供应商的角度来看，这主要是因为金融借贷需要信用凭证，信用凭证往往与支付、物流等供应链环节紧密相连，抵押担保是通过供应商在支付和物流方面的数据和凭证进行的