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，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息，通过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，使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。
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。
扩展资料：
大数据金融的弊端：
1、大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安全问题。
随着个人所在或行经位置、购买偏好、健康和财务情况的海量数据被收集，再加上金融交易习惯、持有资产分布、以及信用状况以更细致的方式被储存和分析，机构投资者和金融消费者能获得更低的价格、更符合需要的金融服务，从而提高市场配置金融资源的能力。
但同时，金融市场乃至整个社会管理的信息基础设施将变得越来越一体化和外向型，对隐私、数据安全和知识产权构成更大风险。就个人隐私而言，大数据的隐私问题远远超出了常规的身份确认风险的范畴。
2、大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考。
大数据是人类设计的产物，大数据的工具(如Hadoop软件)并不能使人们摆脱曲解、隔阂和成见，数据之间相关性也不等同于因果关系，大数据还存在选择性覆盖问题。
例如，社交媒体是大数据分析的重要信息源，但其中年轻人和城市人的比例偏多，还存在大量由程序控制的“机器人”账号或“半机器人”账号。波
士顿的 StreetBump应用程序为统计城市路面坑洼情况，从驾驶员的智能手机上收集数据，可能少计年老和贫困市民较多区域的情况;“谷歌流感趋势”曾高估了 2012年流感发病率。这说明依赖有缺陷的大数据可能给政府决策造成负面影响，还可能加剧社会不公。
3、基于大数据开发的金融产品和交易工具对金融监管提出挑战。
大数据的使用正在改变金融市场，也需要改变监管市场的方式，以保证市场参与者负责地使用大数据。
例如，2010年5月的“闪电暴跌”(flashcrash)令道琼斯工业平均指数 突然大跌，美国监管部门认为是高频交易造成了快速抛售引发的更多抛售。大数据中的一个数据点出错就能导致“无厘头暴跌”。
监管机构限制大数据技术的使用，或是对其使用进行直接干预，其潜在风险是巨大的，应鼓励业界对更复杂的技术乃至更大数据的利用。
参考资料来源：百度百科—大数据
1、大数据金融主要体现在三个方面：一是数据客观准确匹配；二是交易成本低，客户群大；最后，数据及时有效，有助于控制风险。
2、大数据金融通过大数据技术收集客户交易信息、在线社区交流行为、资金流动趋势等数据。大数据金融了解客户的消费习惯，针对不同的客户推出不同的营销和广告，或分析客户的信用状况。
拓展资料：
1）因为大数据金融数据是根据客户自己的行为收集的大数据金融是客观真实的。因此，大数据金融为客户制定的回售方案和偏好推荐也能精准大数据金融匹配度高。大数据金融基于云计算技术 云计算是一种超大规模分布式计算技术，通过预设程序，大数据金融云计算可以搜索、计算和分析各类客户数据，无需人工参与。
2）大数据金融云计算技术降低了收集和分析数据的成本，不仅整合了碎片化的需求和供应，而且大大降低了大数据金融交易的成本，实现了跨区域的信息流动和交换，客户群也随之增长。在大数据金融模型中，互联网公司设置了各种风险指标，如违约率、延迟交货率、售后投诉率等，大数据金融收集的客户数据是实时的，因为其信用评价也是实时的。时间，有利于数据需求方及时分析对方的信用状况，控制和防范交易风险。
3）大数据，或称海量数据，是指所涉及的海量数据，无法通过主流软件工具进行检索、管理、处理和整理成信息，帮助企业在合理的时间内做出更积极的业务决策。 “大数据”研究院Gartner给出了这样的定义。 “大数据”需要一种新的处理模式，具有更强的决策力、洞察力和发现力和流程优化能力，以适应海量、高增长率和多样化的信息资产。