大数据金融是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，提升金融机构在服务、营销和风控方面的能力。

大数据金融的内容

基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。

大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现的能力，因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。

大数据金融的运营模式

大数据金融分为平台金融和供应链金融两大模式。

平台金融模式中,是平台企业对其长期以来积累的大数据通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析。

供应链金融模式,是核心龙头企业依托自身的产业优势地位,通过其对上下游企业现金流、进销存、合同订单等信息的掌控,依托自己资金平台或者合作金融机构对上下游企业提供金融服务的模式。

大数据金融的特征

1.网络化的呈现。在大数据金融时代，大量的金融产品和服务通过网络来展现，包括固定网络和移动网络。

2.基于大数据的风险管理理念和工具。在大数据金融时代，风险管理理念和工具也将调整。

3.信息不对称性大大降低。在大数据金融时代，金融产品和服务的消费者和提供者之间信息不对称程度大大降低。

4.高效率性。大数据金融无疑是高效率的。许多流程和动作都是在线上发起和完成，有些动作是自动实现。

5.金融企业服务边界扩大。首先，就单个金融企业而言，其最合适经营规模扩大了。由于效率提升，其经营成本必随之降低。金融企业的成本曲线形态也会发生变化。

6.产品的可控性、可受性。通过网络化呈现的金融产品，对消费者而言，是可控、可受的。

7.普惠金融。大数据金融的高效率性及扩展的服务边界，使金融服务的对象和范围也大大扩展，金融服务也更接地气。

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