大数据技术对金融行业的影响巨大，金融业对信息系统的实际应用前景还是非常大的，金融业对信息系统的实用性要求很高，且积累了大量的客户交易数据。目前金融业主要信息需求是客户行为分析、防堵诈骗、金融分析等。
1.客户行为分析,银行通过对客户刷卡、存取款、电子银行转账等行为数据的研究，对客户进行市场营销、金融的产品创新及满意度分析，给客户发送针对性的广告信息，里面有客户可能感兴趣或优惠的信息。
2.防堵诈骗，金融诈骗通常以账户期诈及保险欺诈为常见案例，皆会对金融秩序造成重大影响。可通过账户的行为模式监测欺诈，也可通过大数据、预测分析和风险划分帮助公司识别出层致欺诈的模式，从收到的索赔中获取大数据，根据预测分析及早发现诈骗。
3.金融风险分析，评价金融风险可以使用很多数据来源，如：客户经理、手机银行、电话银行等，也包括来自监管和信用评级部门的数据。在一定的风险分析模型下，大数据分析可帮助金融机构预测金融风险，包括信用风险、市场风险、操作风险。
大数据时代，通过大数据帮助企业在金融业、物流业、制造业、医疗业等领域掌握商机，提高企业价值，从事大数据行业，需要了解一下。
数据分析是什么，如何完善数据分析知识体系
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数据分析是什么？如何从零开始学习数据分析？
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大数据现在处于什么阶段，入行大数据，需要学习哪些基础知识？
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