金融行業應用系統積累了非常多的客戶交易數據，同時，借助大數據技術將分散在金融企業服務網絡與IT系統中的海量信息與基于業務驅動的外部數據源融合，金融機構能夠在金融企業內部的客戶管理、信用評級、風險控制等諸多方面得到有效提升。
大數據技術和數據挖掘技術在金融業中的主要運用有：數據分析和設計構造的數據倉庫；特征數據變量選擇、關聯屬性相關數據用于預測客戶信用狀況；聚類、分類分析識別目標客戶和市場；數據可視化過程及歸并、聚類分析甄別洗錢等金融犯罪行為。
在當前“以客戶為中心、以市場為導向”的激烈競爭時代，在各大金融機構準備“二次轉型”的改革進程中，要想提高核心競爭能力、防范業務風險、提高業務分析數據的時效性及準確性，就必須懂得如何利用現代管理信息系統進行綜合分析挖掘客戶潛在價值，借助有價值的信息改進服務手段，運用數據挖掘技術實現職能化的決策支持功能管理。
了解客戶行為
據廣發銀行信用卡相關人士介紹，2016年，廣發信用卡在4800萬客戶體量之下，客戶服務滿意度始終保持在99%以上，其“秘訣”就在于近年來廣發卡客服中心成功地將大數據運用于日常業務，基于客戶歷史行為數據的分析和預測實現與客戶的雙向互動。
近年來，廣發卡客服中心積極推進服務創新，充分挖掘海量客戶數據的價值，在開發銀行大數據平臺的基礎上，創新推出“客戶FaceTime--大數據時代客戶標簽畫像”。該業務能根據客戶的歷史行為對客戶畫像進行描畫，細化分群，建立客戶服務專屬標簽群。
隨后將基于客戶特征集合形成的客戶標簽以行業首創的“九宮格”界面的形式傳輸到客戶服務系統前端，確保客服代表可以通過可視化、友好化的界面即時全面掌握客戶畫像及代表的用戶特征和潛在需求，有的放矢地完成精準服務和差異化服務。
大數據時代，信用卡行業可以利用先進的互聯網、云計算等新興技術，對消費者的刷卡行為進行數據化的分類、統計，通過整理獲取消費者的消費習慣、消費能力、消費偏好等非常重要的數據信息，進行深入的數據挖掘。
中國光大銀行信用卡中心總經理戴兵表示，信用卡行業已經進入了精耕細作的時代，各行在數據挖掘方面已不是新手，利用數據挖掘與客戶關系管理相結合，深入挖掘客戶信息，對客戶進行細分，針對不同客戶提供差異化服務，滿足客戶不同需求。
通過捕捉客戶的行為變化等事件信息，及時發現客戶潛在需求，針對性地為客戶提供個性化的活動或產品，從而達到對客戶需求的精準認知與匹配，在合適的時機對客戶進行營銷和服務，最終促成交易。
浦發銀行卡中心大數據團隊已經于2014年建設了Hadoop大數據平臺，實現了批量計算的應用；2015年對平臺進行升級，引入流式計算，并自主設計了事件式營銷系統，內部代號“游隼”（Falcon）。該系統使用Storm和Kafka等大數據技術處理數據流，使用HBase和Redis等NoSql數據庫技術進行數據存儲和處理。
客戶一旦進行交易，平臺就會捕捉到交易事件并結合用戶特征與平臺預定義的活動進行對比計算，如果該客戶的刷卡行為與特征能夠滿足活動規則，則通過短信、微信、APP等渠道推送預定義好的營銷信息，進行實時營銷。
著眼于零售商業銀行客戶行為中的預測變化，可以使用一種“可伸縮的時間掃描算法”來檢測高度多維的銀行交易，從而檢測客戶消費行為中的一些變化。
前提是根據一系列標準，對相關數據進行分類，如：年齡段、性別、教育程度、家境，等等。而算法是，通過將個人客戶的行為及其歷史記錄，與同類別群體的當前及歷史行為作為比較，從而檢測出行為中的時間變化點。
該算法會考慮至少230種不同類型的變化點，他們是根據上文提及的多種分類標準和消費行為轉變的多種時間尺度而得到的。那些檢測到的、不能用數據的隨機波動來解釋的變化，被認為是未來行為的可能，如單日信用卡消費熱潮。
可以使用機器學習來自動檢測那些經實證檢驗后最有用的備選指標集。研究大數據的學者ArturDubrawski曾撰文介紹了一個大數據模型，能夠精確地提前三天預測某天的消費熱潮。
當然，與以往運用的數據挖掘技術不同，大數據需要更龐大的數據倉庫、新興技術來存儲與支撐，這也是信用卡行業需要進一步去提高的。當然，信用卡行業也很期待大數據的來臨，利用新興技術，結合豐富的數據，深入挖掘有效信息，通過細分客群，為客戶提供更好的服務。
信用評級
傳統金融機構的征信信息來源主要是央行征信，但央行征信僅有3億多人有信貸記錄，信貸記錄又主要來源于商業銀行和農村信用社等金融機構。隨著互聯網不斷滲入人們生活，互聯網行為數據是央行征信的有效補充，可以不斷強化征信數據的時效性、全面性和層次性，從無形中記錄用戶的行為，去偽存真，還原真實的客戶，從而大大提升信息的利用率和有效性。
傳統上，金融機構的授信審批決策主要依賴于信貸人員的主觀經驗和判斷，缺乏統一的標準，不利于金融機構整體風險政策的執行。
隨著大數據時代的到來，銀行可以通過移動互聯網等渠道，取得越來越完善的貸款人信息：同時，強大的底層技術也可以完成復雜模型所帶來的巨大計算量。這兩點同時為信用評分模型注入了新活力，信用評分模型的進步帶來的是銀行壞賬率的下降。
對于銀行來說，貸出的款額、利息的高低、還款的時間以及方式等是可以控制的因素，而銀行所不能控制的因素有借款人的收入水平、婚姻狀況、消費水平，等等。這兩方面的因素都會影響借款人還款能力的高低。為了更全面地評價借款人的還款能力，銀行有必要同時采集這兩方面的信息。
銀行的信用評分模型最主要的作用是評定那些特征不大明顯的借款者是否能還貸。正常情況下，銀行是絕不會借錢給那些明顯不能還款的客戶的，而顯然會還款的客戶有總是各個銀行爭奪的對象。
圖片/本文來源：《新經濟導刊）》雜志
當然，信用評分系統不僅可以用于申請貸款業務，也可以用于信用卡開通業務、
信用評分模型涉及深厚的理論基礎以及先進的算法思想。盡管構建信用評分模型的算法有所不同，但構建信用評分模型的原理和步驟是基本一致的，所有的信用評分模型在構建時，都需要三個步驟。
首先，根據經驗或相關性分析，找出和借款人的信用風險相關的經濟或財務因素，并選定算法，確定模型將要使用的函數形式；其次，根據以往的數據確定相關因素的重要性大小，并代入算法進行試驗，尋找最優參數；最后，將待分類借款人的相關數據代入信用評分函數計算信用數值，根據數值的大小確定是否借款給待分類借款人。
借款人以往的還債記錄、公共記錄、年齡、職業、經濟狀況、消費水平、消費偏好、持有的銀行卡數目、銀行卡余額，等等，都是銀行需要收集的數據。這些數據可以詳細地勾畫出一個消費者的形象，從而幫助銀行判斷借款人是否能償還貸款。
構建信用評分模型常用的算法有：邏輯回歸模型、共性過濾分析、支持向量機、判別分析、神經網絡模型、決策樹模型、多元回歸模型、基因算法、RFM分析、存貨分析、時間序列分析，等等。
在信用評分模型構建過程中，從不同的側面看待同一個問題時，可以設計出不同的解決方案。
對于有大數據量支持的大型銀行，可以使用決策樹來構建信用評分模型；對于沒有過多數據的小型借貸公司，神經網絡將克服數據量過少的不便；判別分析適用于針對某一明確問題構建模型，而在探索性數據分析中作用不大；支持向量機則可以精確地區分可能會還款的客戶和不太可能會還款的客戶。
不同算法所使用的變量并不相同，對于這個算法來說很重要的變量可能并不能在其他算法
隨著大數據模型開發技術與內部評級體系建設的深度融合，金融機構將更加廣泛和全面地將評分/評級結果應用于授信審批，為貸款決策提供參考和支持。同時，大數據模型的應用，可以不斷提高金融機構風險識別、計量能力。從而不斷完善征信信息體系架構，為精細化風險定價提供必要的基礎和土壤。
風險控制
風險監控與預警是指借助各類信息來源或渠道，通過對數據與信息進行整合與分析，運用定量和定性分析相結合的方法來發現授信客戶及業務的早期風險征兆，準確識別風險的類別、程度、原因及其發展變化趨勢，并按規定的權限和程序對問題授信采取針對性處理措施，以及時防范、控制和化解授信風險的一系列管理過程。
大數據風險模型可以快速識別貸后風險，為不同的用戶設定不同的監控頻率、自動篩選高風險客戶，制定有針對性的貸后管理措施、貸后管理工作等。
目前我國商業銀行缺乏細分客戶的計量工具，催收時通常根據逾期時間長短來區分客戶，導致精細化管理程度不高，無法早期區分出將要變為不良客戶的高風險客戶和可以主動還款的低風險客戶。對前者因沒有采取有效的催收手段，而使之轉變為不良客戶，對后者過度催收，增加了無謂的催收成本。
一個實施風險管控的例子是新加坡的UOB銀行。它基于大數據成功測試了風險系統，在內存技術（數據儲存在內存中）和將銀行風險總計算時間從18小時降為幾分鐘（風險價值法）的支持下，使得“大數據”成為可能。這有助于在未來實現實時壓力測試，更快應對新風險。另一個大數據技術在現存商業模式中的成功案例是MorganStanley。該銀行開發其大數據處理能力，從而優化了規模和結果質量方面的組合分析。據預計，由于自動化模式識別和可理解性增強，這些過程將會導致金融風險管控的顯著提升。
金融企業運用大數據和機器學習算法，對欠款客戶進行人群聚類并根據聚類的結果識別騙貸、惡意欠款、惡意透支、盜刷盜用、對交易有疑問拒絕還款、經濟狀況惡化無力還貸、遺忘還貸等多種欠款類型；從而準確預測客戶的還款概率和金額，從而進行催收策略評估，最大限度降低催收成本。
中國建設銀行資產總行風險管理部/資產保全部副總經理譚興民曾詳盡分析大數據何以幫助銀行提高征信水平和風險管控能力：
首先，一站式征信平臺可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的一站式征信平臺，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，并確保數據有效、及時、準確。
其次，風險量化平臺可以助力貸后風險管控。平臺基于企業日常經營數據，結合平臺數據模型，采用動態、實時的云端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，并第一時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時采取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用“企業族譜”查詢，對不良貸款進行監控。如一些企業通過關聯交易轉移利潤、制造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易制造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
大數據風控相對于傳統風控來說，建模方式和原理其實是一樣的，其核心是側重在利用更多維的數據，更多互聯網的足跡，更多傳統金融沒有觸及到的數據。比如電商的網頁瀏覽、客戶在app的行為軌跡、甚至GPS的位置信息等，這些信息看似和一個客戶是否可能違約沒有直接關系，但實則通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力。
在運行邏輯上，大數據風控不強調較強的因果關系，看重統計學上的相關性是大數據風控區別于傳統金融風控的典型特征。傳統金融機構強調因果，講究兩個變量之間必須存在邏輯上能夠講通因果。
在數據維度這個層級，傳統金融風控和大數據風控還有一個顯著的區別在于傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特征、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，采納了大量的非傳統金融數據。
相對于傳統金融機構，互金公司擴大了非傳統數據獲取的途徑，對于新客戶群體的風險定價，是一種風險數據的補充。當然，這些數據的金融屬性有多強，仍然有待驗證。
巨頭優勢明顯，并不代表創業公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各種場景。在互聯網巨頭尚未涉及的領域，小步快跑，比巨頭更早的搶下賽道，拿到數據，并且優化自己的數據應用能力，成為創業公司殺出重圍的一條路徑。