大数据在金融方面的应用有客户画像应用、精准营销、风险管控、运营优化。
1、客户画像应用
客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等;企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是，银行拥有的客户信息并不全面，基于银行自身拥有的数据有时候难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。
2、精准营销
在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销，包括实时营销。实时营销是根据客户的实时状态来进行营销，比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销(某客户采用信用卡采购孕妇用品，可以通过建模推测怀孕的概率并推荐孕妇类喜欢的业务);或者将改变生活状态的事件(换工作、改变婚姻状况、置居等)视为营销机会。
3、风险管控
包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段。中小企业贷款风险评估。银行可通过企业的产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析，量化企业的信用额度，更有效的开展中小企业贷款。
实时欺诈交易识别和反洗钱分析。银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式(如转账)等，结合智能规则引擎(如从一个不经常出现的国家为一个特有用户转账或从一个不熟悉的位置进行在线交易)进行实时的交易反欺诈分析。
4、运营优化
市场和渠道分析优化。通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。同时，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推广策略的优化。
大数据的利弊
从古到今，预测分析能力全是大家所憧憬的能力之一，而大数据预测则是数据最主要的运用。现如今的大数据预测，便是对已经记录的历史记录开展分析运用，融合数学分析模型，预知未来进而推测结果。
在大数据时代，大家无意间会出现察觉自己的个人隐私面临威胁的历经：大数据技术服务供应商监控着人们的个人隐私，买东西运用监控着人们的消费习惯性，百度搜索引擎监控着人们的浏览网页习惯性，交友软件监控着人们的人际关系，投资理财产品监控着人们的财富等等。