4.大数据应用于高频金融交易中
高频交易是利用证券市场极短时间存在的买卖价差或者套利空间进行的大额、快速交易。
高频金融交易的主要特点是实时性要求高和数据规模大，沪深两市每天4小时的交易时间内可以产生至少3亿条逐笔成交数据，随着时间的积累这些成交数据的规模将相当可观。区别于传统的日志数据，这些成交数据在金融分析与应用领域有相当高的分析价值，投资机构或其他带有投资性质的企事业单位，可以据此判断市场热点及投资人信心，为高层决策及蓝图规划提供基于数据的科学支持;金融研究机构通过对历史和实时数据进行挖掘，可以创造和改进数量化交易模型，并将之应用在基于计算机模型的实时证券交易过程中。
5.未来大数据技术能够为更多企业提供跨界做金融的机会
大数据金融通过海量的数据搜集、分析提供了对单个客户的信用信息、消费倾向、理财习惯进行系统性分析的可能，有效地减少了信息的不对称的问题，大幅度提高了金融风险定价的效率，在此基础上为很多企业提供了跨界进入金融领域的机会。未来O2O模式，即线上、线下融合的模式将成为主流。将线下的实体环境与互联网线上平台结合，实现线下体验，线上交易;线下管理、线上创新;线下风险控制、线上服务等多种组合模式。而这些都离不开大数据的支持。
在互联网企业，只要能够通过大数据掌握客户数据信息，几乎都在试图涉足金融业务。所谓无数据不金融，BAT是这一理论践行的最典型代表，它们本是互联网企业却都开发出了自己的系列金融产品，并依靠大数据不断发展：百度有贴吧信用卡、百度金融平台、百度钱包;阿里有蚂蚁金服、支付宝、余额宝;腾讯有财付通、微信支付、佣金宝。
实际上，阿里巴巴从2007年开始就利用数据的积累与银行合作，为平台上的商户获得信用贷款提供支持，阿里先是与建设银行合作推出企业信用贷款服务，后来，以自己生态系统里的复杂关系产生数据为基础自己成立小额信贷公司发放贷款，并利用大数据风险控制技术来授信。据调查的数据，仅在2014年上半年，阿里小贷所发放的贷款总额就超过2000亿，户均贷款余额和户均授信分别为4万元和18万元。
在未来，金融必将是数据驱动型的金融，大数据技术的广泛应用，对我国金融生态和金融格局必然会产生深刻的影响，大数据时代催生了众多新的金融服务模式，必将大大推动我国金融行业的发展，金融行业一定要紧抓时代机遇，拥抱大数据时代的金融创新与变革。