2)提高保险公司的差异化定价水平
对保费的定义是基于对一个群体的风险判断，而大数据无疑为这样的风险判断带来了前所未有的创新。一家澳大利亚保险公司通过分析客户的购物数据来预测驾驶风险。分析显示，饮用大量牛奶并食用大量红肉的客户具有较低的驾驶风险，而食用大量意大利面和米饭并在夜间开车和饮酒的客户则是高风险人群。
3)大数据的应用可以精细化营销
以淘宝运费退货险为例。据统计，淘宝用户运费险索赔率在50%以上，该产品对保险公司带来的利润只有5%左右，然而依然有众多保险公司有意愿提供该服务。实际上，客户购买运费险就意味着保险公司获得该客户的个人信息，包括手机号、家庭住址、银行账户信息及产品购买信息等，基于这些数据保险公司能够最大限度实现精准推送。
4)解决现有的风险管理问题
通过大数据分析可以解决现有的风险管理问题。比如，通过智能监控装置搜集驾驶者的行车数据，通过社交媒体搜集驾驶者的行为数据，通过医疗系统搜集驾驶者的健康数据，以这些数据为出发点，如果一个人不经常开车，并且开车十分谨慎的话，那么他可以比大部分人节省30%~40%的保费，这将大大的提高保险的竞争力。
金融大数据的发展趋势
从历史的角度看金融业的演变，金融业一直是先进技术的应用者与推动者。每当社会出现重大技术进步时，金融一定会以某种特定的方式与之紧密结合。
未来，大数据的规模会越来越大，大数据经济价值会驱动大数据全产业链加速形成。据贵阳大数据交易所统计，2015年中国金融大数据应用市场规模达到16亿元，预计这一数字在2020年将突破1300亿元，金融行业有望进入大数据的快车道时代。
（2014-2020年中国金融大数据应用市场规模及增长率）
1.大数据有助于实现金融信息的可视化
如何将大数据中结构化数据与非机构化数据并行的海量信息从纷繁复杂的数据当中提炼出有效数据，并且用合适的方式展示出来，更有效的帮助我们做研究、做经济决策是很多金融机构极为需求的。
另外，当下大部分的分析工作还是基于传统的柱状图、饼状图等最多只能从三个维度进行管理和判断的二维数据模型，完全满足不了多维度、复杂关系的数据模型需求。
而且，金融的两端无法相互站在对方的角度思考问题，所以很多产品一上市就遭到失败。金融要良性循环，双方必须站在对方角度思考问题和重新定义价值模型。
由于资源有限不能完全靠自己开发，于是各种类型的专业可视化金融服务提供商将纷纷出现，为金融行业提供可视化解决方案。金融可视化是利用数学算法、网路技术、数据挖掘、计算机文本语言识别技术等一系列前沿科技综合开发的信息动态集成显示成果。一个优秀的金融可视化解决方案应该包括数据搜集整合系统、基于经济管理的程序开放系统、基于图表显示技术的通信信息系统。
可视化金融未来三个方向的应用场景：
一是建立在企业交易与财务数据基础上，综合内外部大数据信息的信息集成平台;
二是基于全市场信息和个人财务数据的财富管理平台;
三是国家和区域宏观层面的风控管理平台。
未来，一个企业的经理，只要坐在办公桌前就可以看到企业生产经营的各项数据，轻轻点击鼠标就可以看到利润的构成及成本的变化原因，此经理只需要专心进行决策。作为一个银行家，可以看看外汇市场与资金流动时显示的屏幕，就可做出重要目标投资决策，这些都可以通过大数据来实现。
金融大数据可视化应用系统可满足金融机构连续运营的从总部到各分支机构的业务需求，可实时监测设备和业务的运行情况和工作效能，及时响应、快速应对。金融大数据可视化应用系统不但可以使金融机构的多个终端设备的视频信号、RGB信号、网络信号在同一大屏上实时显示，而且可在大屏幕上查看从服务器到设备再到工作人员的运行状态，以及各种日常监控数据。通过屏幕显示效果，更方便用户集中管理，尤其是在全球化下内外资金、资源的流动与并行处理。系统还可以通过网络视频流，实现多地的实时信息共生、共享、同步并行处理，减少设备故障率，降低资源浪费，检测金融信息流、资金流和物流运行，为金融机构的综合运营管理和业务操作提供全方位支撑，增强金融服务效能。