從歷史的角度看金融業的演變，金融業一直是先進技術的應用者與推動者。每當社會出現重大技術進步時，金融一定會以某種特定的方式與之緊密結合。未來，大數據的規模會越來越大，
大數據經濟價值會驅動大數據全產業鏈加速形成。據統計，2015年中國金融大數據應用市場規模達到16億元，預計這一數字在2020年將突破1300億元，金融行業有望進入大數據的快車道時代。
大數據有助於實現金融信息的可視化
如何將大數據中結構化數據與非機構化數據並行的海量信息從紛繁複雜的數據當中提煉出有效數據，並且用合適的方式展示出來，更有效的幫助我們做研究、做經濟決策是很多金融機構極為需求的。 另外，當下大部分的分析工作還是基於傳統的柱狀圖、餅狀圖等最多隻能從三個維度進行管理和判斷的二維數據模型，完全滿足不了多維度、複雜關係的數據模型需求。而且，金融的兩端無法相互站在對方的角度思考問題，所以很多產品一上市就遭到失敗。金融要良性循環，雙方必須站在對方角度思考問題和重新定義價值模型。
大數據引導未來金融向個性化、定製化發展
智慧金融有兩個核心點，“一是數據，二是技術”，無論是信用評估還是反欺詐等，核心的思想都是通過數據得出更多以前沒有得到的結果，而隨著數據的越來越多，維度與頻度變多，技術也會發生改變。大數據融入到傳統的消費金融審核當中，運用客戶行為信息、申請信息、徵信信息和互聯網大數據進行交叉驗證和數據建模，對客戶進行更加精準和立體的畫像，有效的鎖定目標客戶群體，避免潛在的欺詐和逾期風險。
利用大數據可以搜索影響金融資產變化的大量信息，通過人工智能學習進行分析，讓普通投資者也可以享受到與專業機構一樣的投資分析信息。基於大數據開展的增值服務是金融信息資訊平臺未來的主要盈利方式，依託大數據，信息門戶可以對用戶搜索、消費習慣進行有效記錄和智能分析，向用戶智能推送其所需的金融服務，通過精準匹配降低用戶搜尋成本，擴大金融產品交易規模；根據大量用戶信息可以分析出客戶的金融需求變化和傾向，滿足金融消費者個性定製化金融需求。
大數據與物聯網技術融合促進金融行業發展
物聯網的發展，可實現世界數字化，實現所有物品的網絡化和數字化，金融信息化的發展，也使金融服務與資金流數字化，數字化的金融與數字化的物品有機集成與整合，可以使物聯網中物品的物品屬性與價值屬性有機融合，實現物聯網金融服務。
金融服務業正在物聯網大數據應用方面努力著。物聯網大數據在許多行業應用中已經實踐(電信，零售，製造業)，這些行業驅動了物聯網的大數據需求並處於壟斷地位。對於銀行來說物聯網大數據能夠用在ATM或者移動銀行業務中。例如，實時、多渠道的商業行為可以使用物聯網大數據對銀行零售客戶在正確的時間點提供適時的報價。或許我們反過來想想，金融公司可以將自己的服務內嵌植入到用戶的某種設備或者其他和客戶接觸的點上，不在那些交易設施上，而是在家。
生活在大數據時代，大數據與物聯網的結合對金融的影響極為深遠，將重塑金融行為模式和存在形態。大數據使得物聯網金融更加多維度、更加動態、更加豐富。以前，數據是根據企業的財務報表分析整理的，電商數據雖然豐富但也只能是商戶的平臺交易數據，而與物聯網技術結合後能真正深入到實體經濟中，讓企業的產品質量與數量、物流倉儲信息、成本信息、銷售信息等彙集成綜合信息流。
大數據應用於高頻金融交易中
高頻交易是利用證券市場極短時間存在的買賣價差或者套利空間進行的大額、快速交易。高頻金融交易的主要特點是實時性要求高和數據規模大，滬深兩市每天4小時的交易時間內可以產生至少3億條逐筆成交數據，隨著時間的積累這些成交數據的規模將相當可觀。區別於傳統的日誌數據，這些成交數據在金融分析與應用領域有相當高的分析價值，投資機構或其他帶有投資性質的企事業單位，可以據此判斷市場熱點及投資人信心，為高層決策及藍圖規劃提供基於數據的科學支持；金融研究機構通過對歷史和實時數據進行挖掘，可以創造和改進數量化交易模型，並將之應用在基於計算機模型的實時證券交易過程中。
大數據為更多企業提供跨界做金融的機會
大數據金融通過海量的數據蒐集、分析提供了對單個客戶的信用信息、消費傾向、理財習慣進行系統性分析的可能，有效地減少了信息的不對稱的問題，大幅度提高了金融風險定價的效率，在此基礎上為很多企業提供了跨界進入金融領域的機會。未來O2O模式，即線上、線下融合的模式將成為主流。將線下的實體環境與互聯網線上平臺結合，實現線下體驗，線上交易；線下管理、線上創新；線下風險控制、線上服務等多種組合模式。而這些都離不開大數據的支持。
