前言：在大数据大背景下，针对金融行业的发展趋势通常是完成严苛监管和精益化管理，提升业务流程管理的竞争能力。大数据技术的发展可以为金融机构掌握一些极为重要的信息网络资源给予很有可能，从客户的金融投资记录中预测分析客户的消费观念和消费模式，可以提供有目的性的服务项目，达到客户的各类要求。大数据技术发展早已具备强悍的数据处理方法作用，可以对公司的发展进行全方位全面地预测分析与分析。
1、大数据时代的发展特点及优点
以往二十年，大数据的开辟使数据信息迅速膨胀，一定程度上决定了公司的发展方向。 如同《纽约时报》2012 年2 月的一篇栏目中常称，“大数据” 时期早已来临 ， 在商业、经济发展及其他领域里，管理决策将日益根据数据与剖析而做出，而非根据经验与判断力。
一般认为大数据必须符合价格低廉、 多元性（vari-ety)、容积（volume）和速率（velocity）等特性。 从费用看，大数据可以做到成本大幅度降低。 关键在于交易费用的下降，交易对手可以直接买卖，绕开多层面中介公司阶段，与此同时技术的发展将提升买卖付款等基础的功能便利性。 再者就是信息解决成本降低，百度搜索引擎和社交媒体能够提供足够的包含客户个人行为信息的客户材料， 信息获得成本费明显减少；但在客户意见反馈信息的获得传输与处理层面，也能够实现大规模成本降低。 从信息看来， 大量客户信息将逐渐成为规模经济。 供需双方在大数据时期将相互之间进行详细的信息公布，在迅速促成交易的前提下，个人信用鉴定都将超过质押， 以足够的历史时间信息来形成供需双方的风险定价与动态性违约概率。
大数据对经济贡献取决于提高各个领域满足要求效率， 与此同时以全新的业务形态刷新旧经济大国。 就大数据的行业特征看，其市场壁垒不太高，谁理解了数据信息，谁就能够进入大数据行业。 可是与一般领域对比， 其发展持续发展的堡垒非常高，体现为大数据必须三大领域的基础知识——IT、数学课、 从业经验及其稀缺综合素养。 并且其产业化持续发展的堡垒随着时间累积愈来愈高。 把握越大数据信息、 了解数据信息越重、运用数据信息产出率越大。
2、大数据系统在金融发展行业面临的难题
大数据金融的具体发展中，所面临的难题较多，如数据分析平台的欠缺。金融机构数据信息都很信息保密，金融机构间的关联并没有提升，数据信息不可以合理分享，拥有不可以、不肯、害怕互通的现况，金融需求无法得到合理达到。金融机构为可以跟客户创建优良关联，也会增加金融活动成本费，及其增加风险，数据分析平台的欠缺，促使金融机构难以达到大量客户特殊需求，这也是发展趋势之中的一个考验。大数据金融发展趋势所面临的难题主要体现在，数据信息的基础设施承载力比较弱上，大数据基础设施建设支撑点大数据运用和产业发展，大数据金融是详细传动链条，其中还有诸多中间商，每一个环节也都有独立机构必须运营管理，每一个环节也非常容易造成海量数据来往，各个环节的数据资料设备支撑点遭遇非常大冲击性，基础设施建设承载能力的加强也显得特别重要，而在这一方面还存在着薄弱点。此外，大数据金融发展趋势的考验主要体现在专业性人才欠缺上，大数据发展趋势对专业人才比较重视，必须要有各个领域的知识与技能，如电子信息技术及其应用统计学和数学等领域知识。金融行业在大数据层面的人才欠缺的难题还非常明显，发展趋势大数据金融就得先从人才资源层面提高重视，这也是发展方向中面对的一个巨大考验。
3、大数据系统在金融行业合理运用
3.1在客户管理方面中的运用
现阶段社会主义社会市场经济下，大家所有人都会变成金融服务机构的客户，大家都在所难免在一些金融机构储存本人信息，即使是学生们还会在储存培训费或者助学金贷款时，在金融机构填好详尽本人信息，变成金融机构服务项目中的一员，因而伴随着金融机构客户的数量日益增多，客户信息也会越来越多其管控难度系数也会逐渐不断增长。可是现阶段金融业和金融客户间繁杂的利益纠纷要求比较高金融机构一定要确保客户详尽信息的安全性以及详细和实效性，进而给更多客户提供更加高质量服务，才能做到真正掌握现阶段客户的需要。本市，一家大型银行里，这一家金融机构为了能掌握客户的实际需要并及时掌握客户信息，主要从银行柜台和个人网上银行及其ATM机等几种挪动方式去搜集办理业务流程客户的重要信息，进而出现很多的客户材料文字及其客户照片等有关统计数据，别的技术性难以实现对这种和资料信息的高效融合，因而这一家大型银行，选择用了金融业大数据技术性，把所有的数据整合到一个全景图的图形中，对客户业务流程要进行分析预测，进而对客户进行监管为此来预防很多客户外流，对银行导致财产损失。
3.2创建大数据金融监管体制
为降低监管风险性，应当创建严格大数据金融监管体制，防止大数据监管常用化，的确保证系统化、立即化、精确化。因为大数据遍布宽阔，金融投资具备很大的协调能力，大数据将金融投资范畴极限值扩张，更加好地进行资源分配，并且也将监管难度系数更新，这时归类监管能帮助提高监管高效率，可以按照大数据金融的运营模式进行筛选，差别监管，明确监管对象、监管的范畴，针对大风险性、大规模资产买卖交易，区别是这个选用原则问题监管或是约束性监管。在监管金融投资的前提下，需要注意每个监管机构互相配合与相互配合，提升信息技术性非现场检查，创建风险预警机制和应急处置体制。我们国家的大数据金融不同于别的资本主义国家的地方在于线上个人信用信息不健全，必须在线上展开调查，费用效率高低，等同于规模性线上的民间借款。并且，不论是在组织总数方面还是促使的借款数额上，都远超于其他国家，良莠不齐，风险事件高发，所以需要对全过程进行全面的监管。例如准入条件资质监管，对借贷人运营标准、业务范围，管理者的设置等多个方面得出明确标准的；对运作全过程开展监管，让数字化金融业透明度等。虽然金融业已实现大数据化，但是其并没有摆脱商业的本质，因而会对传统金融和大数据金融的监管做到一致，协调统一。
3.3创建金融的风险信息共享同盟
为了保证金融的风险获得有效管理，则须高度重视如何做到信息的资源相通。一方面，开展消除垄断性的功效，合理确保分享制度的建立。融合有关金融业公司的发展，则须在开展信息收集环节上，开展金融机构、网络平台有关信息的内容融合，合理完成网络资源深度分享。通过这种方式，不但能顺利开展监管金融的风险，还可以进一步降低有关的金融的风险具体内容；另一方面，在开展信息平台上的建立环节中，则须合理提升对应的信息配置方法，达到金融行业的发展趋势规定。在具体针对大数据的精准性研究过程中，则要加强方式等方面的科研工作。在信息平台上的建立中，规定随时随地配制有关的信息。同时结合信息的具体特性，可以有效开展客户的信誉状况、风险性能力等进行核查，进而确保风险性获得有效管理。
3.4升级金融行业的运营模式
我国目前金融业大多数都采用线上与线下结合的运营模式，促使金融业融合了金融行业的特征和大数据的特点，为客户带来了非常好的数据支撑，金融机构根据展现金融理财产品未来的发展和收益投资收益率，生产制造商品在金融体系的人气，吸引住客户。此外客户还可以根据历史记录、类似商品对比与产品发展趋向等大数据展开分析，来投资实际操作。
结语：大数据在金融应用领域远不与其，伴随着大数据工具平台上的逐步完善，机器学习算法分析等分析技术的持续普及化，大数据在金融活动中各个阶段的功效还会逐步推进。金融机构当面对大数据的应用课题研究做法就是，也更需要关心大数据针对信贷业务持续发展的各行各业的多方位业务运营能力的培养。
参考文献
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