1、大数据金融

大数据金融是指大数据技术在金融领域的运用，金融机构针对存储的海量数据，依托互联网、云数据中心、人工智能、区域链等信息化处理方式向客户提供金融产品和服务，是对新兴大数据技术和传统银行业务的有机融合。

2、大数据金融模式

大数据金融分为平台金融和供应链金融两大模式。

(1)平台金融模式

该模式主要依靠聚集于平台的中国商户多年的交易数据积累，利用互联网技术，借助平台向企业或个人提供快速便捷的金融服务。

优势：①基于庞大的数据流量系统，征信系统数据完善,能够解决风险控制的问题，降低企业的坏账率;②依托于企业的交易系统，具有稳定、持续的客户源;③有效解决了信息不对称的问题，将贷款流程流水线化。

典型企业：阿里金融、可能涉足的电信运营商

(2)供应链金融模式

核心龙头企业依托自身的产业优势地位，通过其对上下游企业现金流、进销存、合同订单等信息的掌控，依托自己资金平台或者合作金融机构对上下游企业提供金融服务的模式。

优势：①可以满足企业的短期资金需求，促进整条产业链的协调发展;②通过引入核心企业对资金需求企业以及产业链进行风险评估，扩大市场服务范围。解决传统供应链金融发展过程中的一系列问题，增加对中小企业的关注度及实际服务效果。

3、大数据金融优势

(1)大数据金融借助于移动互联网的发展，与传统金融相比更能助力普惠金融、共享金融的发展。大数据促进了金融产品的多元化，线上服务产品明显增多，同时客户的办理效率得以提升。

(2)随着大数据时代的到来，大数据在推动经济转型创新、重塑国家竞争优势、提升政府治理能力等多领域发挥着巨大作用，数据资源日益成为国家基础性战略资源。在此背景下，个人信息作为国家征信体系的最微小组成元素，所具备的市场价值丝毫不逊色于大型企业组织。

4、大数据金融的发展瓶颈

(1)非结构化数据难以有效运用

数据挖掘要重视有效数据，而金融机构中存在大量物联网数据，存储于视频监控、各类机器设备中，一方面此类数据的规模呈指数级别的增长，另一方面处理这类数据并不容易，数据大多以碎片化的形式展现。金融机构的数据源头单一、形式单调，虽然对于评价个人信用具有较高的价值，但是在使用上并不充分，全量数据首先在保存在出现一定的困难，海量数据不断更新，无法有效存储，同时无意义的非结构化数据从简单的文本文字格式数据到复杂的行为数据，均包含着噪声数据，目前仍缺乏有效的处理工具。

(2)行业监管与信息安全的威胁

随着数据产业链的不断延伸和数据科技的不断发展，使得数据安全与隐私保护成为一个重大课题。现阶段行业间发展存在较大壁垒，金融行业内部的标准也不尽相同，第三方监管机制也不够完善，这也为普惠金融信贷的健康发展带来了一定的困难。金融从业人员的素质参差不齐，曾出现过个别从业人员泄露客户信息的新闻，客户个人数据的保护上还存在一定的安全隐患。利用金融数据实施诈骗的行为，对社会造成的影响也很恶劣。普通大众接触的金融知识较少，为了高额的利息，盲目进行网络投资，爆雷后血本无归而权益无法得到保障的案例屡见不鲜。

推荐阅读：《中国金融认证中心：金融行业：2021中国数字金融调查报告(75页).pdf》

《腾讯金融研究院：未来金融白皮书(47页).pdf》

《头豹研究院：2019年大数据技术在中国金融行业的应用概览[39页].pdf》