从国外信贷数据的应用情况来看，信贷数据有助于银行监管者准确评估监管对象的信用风险状况。对于建立了公共征信系统的国家来说，风险分析技术可以成为有效的监管工具，由于银行业的危机通常和高的不良贷款率相关，信贷数据常常用于信贷市场监控和银行监管，是银行监管统计数据的补充。因此，央行信贷大数据不仅可以帮助商业银行管理信用风险，还可以支持监管和宏观经济分析。未来的研究可以利用信贷大数据，基于预期损失模型来计算银行存款保险费率，从最基础的信贷数据单元开始计算，给保费制定提供更加及时、准确的决策支持。
（三）进行精细化的金融监管
技术进步加上日益复杂的市场，会使得金融监管机构的工作变得艰难复杂，但大数据技术的发展提供了化解之道，让金融市场维持良性运转成为可能。如金融监管机构正利用计算和“机器学习”算法的最新进展，扫描金融市场信息和公司财报，从中找出欺诈或市场滥用行为的蛛丝马迹。这些基于大数据分析技术的新型监管工具是金融交易欺诈侦查的未来，有越多的数据积累，其功能就将越强大。美国证交会几年前就推出了一个被称为“机械战警（Robocop）”的计算机程序（学名“会计质量模型”），用证交会的金融数据库检查企业利润报告，从中搜寻可能隐藏的异常行为——激进的会计手法或赤裸裸的欺诈。“机械战警”的具体情况、手法，透露给外界的信息甚少，但其基本思路是：通过大数据分析，发现多个可能暗示着潜在会计问题的重要指标。
（四）观测产业结构调整的新角度
金融大数据的深入挖掘还可以反映宏观经济变化的规律。例如，可以通过信贷大数据来观测产业结构的调整。截至2015年底，2146万户企业及其他组织被收录进企业征信系统，有596万户拥有信贷记录，该系统累计提供信用报告查询服务6.1亿次。该系统数据有三大特点：
一、全面，数据采集覆盖了国内绝大部分金融机构；
二、真实，所采集数据来自金融机构实际发生的每笔信贷业务，统计结果得自每笔业务数据汇总相加，数据可追溯从而可还原每笔明细；
三、时间跨度长，企业征信系统始自银行信贷登记咨询系统，2005年起提供对外服务，已运行了十年有余，意味着系统收集的数据超过十年，因此，对于分析国内企业的行业行为和行业情况很有价值。例如可以将这些账户级的信贷数据，逐层整合成企业级和行业级，利用大数据挖掘、分析，从信贷市场角度剖析产业结构的变化。
蓝皮书指出，金融大数据分析可以成为宏观金融决策和监管的有力工具，可以在市场化金融发展的过程中发挥重要的作用。与微观金融大数据的应用方面很多金融科技公司没有足够的金融大数据的情况不同，国内的金融大数据都掌握在政府和监管部门的手中，金融大数据的宏观应用有着良好的数据条件，更容易见到成效。
旅游大数据将支持智慧旅游城市建设加快推进
蓝皮书指出，大数据城市建设，核心是要打破信息壁垒，通过信息共享互通，提高效率，将一个个“信息孤岛”有效地串联起来，将信息高速公路转化为现实的产业生态体系建设，形成“线上一条路，线下一个圈”的线上线下联合发展模式，充分体现出“智慧”的特点。依托旅游大数据，形成以智慧城市基础设施为依托，以各级旅游集散中心为枢纽，以旅游大数据平台为信息中枢，以智慧旅游技术产品应用为媒介的分析系统，为旅游者提供导航、导游、导览、导购的全程式旅游服务。同时，通过基于大数据“云+端”的架构处理，确保旅游监管系统、旅游信息发布系统、景区管理系统数据的统一。例如遵义市重点开发了旅游资源基础数据库和旅游大数据分析系统，并在景区的游客中心、宾馆饭店大堂、大型商场影院、机场、汽车站、火车站等客流密集区或重要节点安装智慧旅游多媒体查询显示屏。通过这种面向市场一线的架构处理，监管部门可确保多种系统运营的同步性、统一性和即时性。
旅游大数据平台可以收集互联网，例如论坛、博客、微博、微信、电商平台、点评网等有关旅游评论数据，通过网评大数据库进行分词、聚类、情感分析，了解游客的消费习惯、价值取向，从而全面掌握旅游目的地的供需状况及市场评价，为政府和涉旅企业做决策提供依据。如百度大数据产品百度预测已初步具备类似功能，可以预测景区未来两日的人流及舒适度，为游客出行提供指导。