大數據可以提供壹些業務交易特征和資金需求特征，幫助業務部門分析和篩選企業的資金需求，提供現金管理產品，幫助企業解決流動性問題。大數據可以幫助信用卡中心跟蹤熱點信息，針對特定人群提供精準營銷產品，增加新的用卡用戶，如熱門電影、娛樂活動、餐飲團購等。銀行推出針對特定人群的定制理財產品和保險產品。
2.社會營銷
人們的社交行為產生了龐大的數據。借助社交平臺和大數據分析，金融行業可以進行低成本的社交營銷，借助開放的互聯網平臺和大量的客戶需求數據，推廣產品和渠道。通過互聯網社交平臺返回的海量數據，評估營銷方案的階段性成果，實時調整營銷方案，利用口碑傳銷和病毒式傳播，幫助金融行業快速推廣產品、品牌和渠道。
3.數據平臺
如何實現精準營銷，從而增加客戶粘性，無疑是背靠強大的數據平臺，依托大數據平臺，類似於雲數據，作為支點，引導客戶需求，不斷加強互聯網+的實際應用，從而快速從大數據中獲取客戶的購買欲望和需求。
4.信用風險評估
銀行可以利用大數據增加信用風險輸入的緯度，提高信用風險管理水平，動態管理企業和個人客戶的形式和使用風險。建立基於大數據的信用風險評估模型和方法，將提高銀行對中小企業和個人的金融支持。個人信用評分標準的建立，將有助於銀行在即將到來的信用消費時代占得先機。基於大數據的動態信貸風險管理機制，將幫助銀行提前預測高風險信貸的違約時間，及時幹預，降低違約概率，防範信貸欺詐。
5.欺詐風險管理
信用卡公司可以利用大數據及時預測和發現惡意欺詐事件，即使采取措施降低信用欺詐風險。銀行可以建立基於大數據的反欺詐監控系統，對網銀、POS機、ATM等渠道的欺詐事件進行動態管理。大數據提供了多緯度的監測指標和聯動方式，可以彌補和完善目前的反欺詐監測手段。特別是在識別客戶行為趨勢方面，大數據有很大的優勢。
6.增強客戶體驗
基於大數據分析，銀行可以為進入網點的客戶提供定制服務和問候，在節假日為客戶提供定制服務，預測企業客戶未來的資金需求，提前預約，提升客戶體驗。大數據分析報告指出，私人銀行可以幫助客戶投資金融市場產品，賺取超額利潤，形成競爭優勢，改善客戶體驗。保險業務可以根據大數據預測提前為客戶提供有效服務，改善客戶體驗，增加商機。理財業務可以利用大數分析，快速推出行業報告和市場趨勢報告，幫助投資者及時了解熱點，提高客戶滿意度。
7.需求分析和產品創新
大數據提供整體數據，銀行可以利用整體樣本數據從中篩選。可以從客戶的職業、年齡、收入、居住地、愛好、資產、信用等方面對客戶進行分類，並根據其他數據輸入緯度確定客戶需求，定制產品。銀行還可以根據企業的交易數據預測行業的發展特征，為企業客戶提供金融產品和服務。
8.提高運營效率
大數據可以顯示不同產品線的實際收入和成本，幫助銀行管理產品。同時，大數據為管理層提供全方位的報告，揭示內部運營管理的效率，對於提升內部效率是有力的。大數據可以幫助營銷部門有效監控營銷計劃和推廣，提高營銷精準度，降低營銷費用。大數據可以顯示風險視圖，以控制信貸風險，加快信貸審批。大數據可以幫助保險行業快速為客戶提供保險解決方案，提高效率，降低成本。理財產品還可以利用大數據動態提供行業報告，快速幫助投資者。
9、決策支持
大數據可以幫助金融企業為即將到來的決策提供數據支持，同時也可以基於大數據分析總結規律，進壹步推導出新的決策。基於大數據和人工智能技術的決策樹模型將有效幫助金融行業分析信用風險，為業務決策提供有力支持。在金融行業的新產品或服務推向市場之前，可以在局部地區進行測試。大數據技術可以對采集的數據進行精準營銷分析，通過統計分析報告為新產品的營銷提供決策支持。
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