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（一）模式概述

大数据金融利用海量非结构化数据，通过实时分析，为互联网金融机构提供全面的客户信息，从而深入了解客户的交易和消费习惯，准确预测客户行为。这使得金融机构和金融服务平台能够在营销和风险管理方面更加精准。

近年来，基于大数据的金融服务平台迅速崛起，其主要功能包括：整合金融理财产品、提供货币基金购买服务、在线销售及理赔保险产品。

运营模式功能说明：

1. 整合金融理财产品：平台负责发布贷款、基金和保险产品信息，作为信息中介或代理销售。
2. 货币基金购买服务：结合互联网特性，提供创新的投资理财产品。
3. 在线销售及理赔保险：结合互联网特点，提供新型保险产品。

该模式通过创建类似于“去哪儿”的金融产品垂直搜索引擎，实现个人借款需求与中小银行和小额贷款机构的有效对接，从而通过广告费用或交易佣金获利。

（二）核心逻辑

大数据在金融领域的应用主要包括精准营销和大数据风控两大方面。

精准营销：基于用户行为数据预测其偏好和兴趣，进而推荐适合的金融产品。

大数据风控：利用历史行为模式和逻辑预测未来，涵盖信用风险和欺诈风险。通过分析历史数据，建立模型并不断优化。

（三）主要机遇

该模式面临的政策风险较低，因为资金流不经过中介平台。这些金融服务垂直搜索实际上为银行和小额贷款公司提供了一个市场外包渠道，主要收入来源是市场费用。

（四）面临挑战

由于许多提供新型互联网金融服务的人才来自互联网行业，他们对金融的理解尚浅，主要关注用户体验等表层问题。未来，客户的需求将越来越专业，这些企业需要进一步深化对客户需求的理解。

（五）代表企业

基于大数据的金融服务平台通常由拥有海量数据的电子商务企业开展，这些平台利用云计算技术高效处理大数据。目前，这类平台的典型代表包括阿里巴巴的小额信贷平台和京东、苏宁的供应链金融模式。大数据具有四大特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity（精确）。

大数据金融模式广泛应用于电商平台，通过贷款融资为平台用户和供应商提供资金支持，从中获得贷款利息和供应链带来的收益。未来，大数据金融的竞争将集中在数据采集范围、数据真伪性辨别、数据分析以及个性化服务等方面。

此外，国内外的代表性企业还包括Bankrate、融360、好贷网、金融界理财等。

在我国，金融服务行业尚处于初级阶段，许多企业专注于解决当前金融服务中的不足，通过精细化运作逐步赢得更多客户的信任。