金融大數據
如今是一個網絡化和數據化的新經濟時代，大數據在眾多領域有著亮眼的成績，在金融方面的表現更是格外突出，大數據的是從海量的數據信息中識別獲取到有價值的信息，並且從中分析出與相關領域有主要運行指標之間的關聯，從而精確找到有價值的客戶和渠道。
現在大數據在金融領域主要使用批量計算創建企業級的數據倉庫，實現內部和外部數據的統一存儲，通過對業務數據建模，找到了更多的數據關聯關係，為管理決策精準營銷提供數據支持，從而實現業務優化和創新。使用流式計算模式，實時處理大數據，幫助金融機構應對各類金融欺詐風險，開展實時智能決策，預測客戶消費行為等。另外，金融機構利用深度學習技術，發揮人工智能在圖像、語音、自然語言處理等方面的優勢，實現技術性突破，整合更多的數據資源，預測金融消費者行為，實現市場營銷和風險控制等，通過反欺詐異常檢測進行預警，保護用戶和公司雙方利益。
大數據發展過程是增量和存量、場景之間互相轉換的過程，大數據使得金融穿透到企業發展的全生命週期。大數據不僅可以描述已有的場景、分析已有的數據，更加可以通過點式顯現和鏈式邏輯預測未來。
大數據已經成為互聯網金融的催化劑，也助力消費金融的發展，一般意義上，大數據是指利用現有理論、方法、技術和工具難以在可接受的時間內完成分析計算、整體呈現高價值的海量複雜數據集合,所以說數據的體量越大，最終得到的大數據分析結果越精準，比如說MobData大數據就是利用了自己本身已有的巨大的數據體量，在消費金融領域獲得了比較亮眼的成績，對消費金融做出了一個完善的安全等級高的消費金融反欺詐服務體系，通過初步的數據採集然後進行數據治理，再進行欺詐識別，通過欺詐評分規則得到最終的判斷結果。
MobData大數據通過海量的數據分析對消費金融行業的人群特徵，也做出了近千種維度特徵補充，能夠做到最大程度的提高消費金融領域安全係數減少可能出現的風險因素，提升用戶體驗，優化服務質量，增強便捷性等。
消費金融的日益發展離不開大數據的支持，可以說金融對於大數據的依賴性比任何一個行業都強烈，在互聯網金融領域，大數據的意義在於促成“金融信息+場景分析”的跨界融合，有效降低金融風險，提升金融機構的服務水平。運用大數據、雲計算等科技構建風控體系就是先進的金融手段之一，能夠對多維度、大量數據進行智能處理，且批量標準化的執行，不僅提升了風險防範能力，也為金融服務的創新奠定了基礎。
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