一、大数据的定义分析：
从生产来看，不需要特别的采集过程，因为监管要求、业务逻辑或者技术便利，具有“自生产”特征，比如搜索数据、交易数据等;从存储来看，相对于传统数据库的数据规模，量变引起质变，需要新的数据库技术来支持存储和访问;从使用来看，分析方法从基于概率论的抽样理论过渡到人工智能、统计学习等讲求高维、高效率分析技术。
从行业细分角度，大数据金融业主要有大数据银行金融和大数据证券金融，分别和银行业务、证券业务相关。当然，保险业天然就和大数据相关。
信用卡自动授信是典型的大数据银行金融。从银行角度是否应该对申请者授信、发授多少信用额度，是个重要问题。传统方式是人工审核申请资料，然后根据大致的档位发放额度或拒绝申请。但是当银行积累了足够多的用卡客户数据，可以把是否违约，违约概率，有效使用额度等指标作为被评价对象，然后调用与此相关的各种客户信息建立统计模型，自动计算授信结果。
机器人投资是大数据证券金融的代表形式，股票价格波动受各种因素影响，传统的投资方式一般人工收集信息，手动交易。机器人投资可以建立多因素模型，自动选择股票或寻找交易时机，在适当的风控模型下建立机器人投资云交易模式。
再如，连接银行和证券的大数据不良资产评估。2005年，某国有不良资产管理公司开始尝试在海量数据基础上进行不良资产评估。原本银行信贷资产的评估都是基于会计模型，但是不良资产基本没有会计特征，很难用传统方法评估。因此，收集已处置资产和待处置资产样本进行对比，建立数据挖掘模型，可以方便评估待处置资产的价格。
二、大数据金融的定义分析：
金融业积累的大数据就是金融大数据，根据银行金融和证券金融本身的不同，这些数据也分成银行金融大数据和证券金融大数据。积累数据过程中，产生了数据采集、存储、使用的相关工作和企业，这样就完成了金融大数据的产业链，但总体依然是信息技术产业链。
目前，大数据服务平台的运营模式可以分为以阿里小额信贷为代表的平台模式和京东、苏宁为代表的供应链金融模式。
阿里小贷以“封闭流程+大数据”的方式开展金融服务，凭借电子化系统对贷款人的信用状况进行核定，发放无抵押的信用贷款及应收账款抵押贷款，单笔金额在5万元以内，与银行的信贷形成了非常好的互补。阿里金融目前只统计、使用自己的数据，并且会对数据进行真伪性识别、虚假信息判断。阿里金融通过其庞大的云计算能力及数十位优秀建模团队的多种模型，为阿里集团的商户、店主时时计算其信用额度及其应收账款数量，依托电商平台、支付宝和阿里云，实现客户、资金和信息的封闭运行，一方面有效降低了风险因素，同时真正的做到了一分钟放贷。京东商城、苏宁的供应链金融模式是以电商作为核心企业，以未来收益的现金流作为担保，获得银行授信，为供货商提供贷款。
大数据能够通过海量数据的核查和评定，增加风险的可控性和管理力度，及时发现并解决可能出现的风险点，对于风险发生的规律性有精准的把握，将推动金融机构对更深入和透彻的数据的分析需求。虽然银行有很多支付流水数据，但是各部门不交叉，数据无法整合，大数据金融的模式促使银行开始对沉积的数据进行有效利用。大数据将推动金融机构创新品牌和服务，做到精细化服务，对客户进行个性定制，利用数据开发新的预测和分析模型，实现对客户消费模式的分析以提高客户的转化率。
大数据金融模式广泛应用于电商平台，以对平台用户和供应商进行贷款融资，从中获得贷款利息以及流畅的供应链所带来的企业收益。随着大数据金融的完善，企业将更加注重用户个人的体验，进行个性化金融产品的设计。未来，大数据金融企业之间的竞争将存在于对数据的采集范围、数据真伪性的鉴别以及数据分析和个性化服务等方面。
