随着信息技术和移动互联网的不断发展、金融业务和服务的多样化、金融市场的整体规模扩大以及金融行业的数据收集能力逐步提高，金融业存储了大量时间连续、动态变化的数据。相比其他行业，大数据对金融行业更具潜在价值，麦肯锡的研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。一方面，大数据决策模式对金融更具针对性，发展模式转型、金融创新和管理升级等都需要充分利用大数据技术、践行大数据思维。另一方面，金融行业具备数据众多、处理传统数据积累了大量经验以及较高的薪酬能够吸引众多大数据高端人才等实施大数据的基本条件。

大数据在金融行业的应用主要包含以下几方面。

①证券期货业。证券期货经营对数据的实时性、准确性和安全性的要求较高，并且随着证券期货业的不断发展，对大数据使用的竞争也越来越激烈。证券期货大数据涉及市场行情、历史交易、上市公司资料、宏微观经济、交易者行为规律等方面。上述大数据可应用于证券期货公司的投资决策、业务营销和客户关系管理等领域。

②银行业。随着社会经济的发展，银行业的客户数据、交易数据、管理数据等均呈现爆炸式增长。目前中国国内银行业每年产生的开户信息数据、交易数据以及银行系统自身运营的数据能达到数十拍字节（PB）。上述海量大数据可用于银行业客户个性营销、风险管理、电子商务平台和电子银行等领域。

③保险业。大数据与保险业具有天然的关联性，保险经营的核心基础是“大数据法则”，无论是财产险的概率性事件，还是寿险的生命周期，都是由大量数据分析获得的规律。保险业通过上门、柜面、信函、电话、短信和微信等多种方式，积累了大量客户交易数据，新兴的互联网保险也成为保险业搜集数据的新平台。通过以上途径搜集的大数据主要应用于保险行业的客户行为分析、产品定价、联网数据分析、市场渠道分析、风险建模、预测分析、商业决策和欺诈侦测等领域。

④跨行业互联网金融。随着互联网和大数据的发展与普及，互联网企业跨界涉足金融业日趋常态，例如我国P2P网络借贷和网络小额信贷等。金融业的跨界进入者通常借助互联网等信息技术的创新和进步，从金融业的薄弱环节切入，通过新兴商业模式打破原有的市场结构，不断升级自身的产品与服务。在这个过程中电商或第三方平台掌握的海量大数据有助于相关企业升级其电子支付、网络信贷与网络基金等业务水平。