产品多样性和可用性  

 

首先，数据增加了可供消费者使用的金融产品的多样性，以及这些产品的可访问性。例如在以往，大多数借贷方都向消费者提供了各种不同的贷款选择。但是如今，借贷方可以更好地访问消费者数据，从而可以对每个客户进行更智能的风险分析。现在，可以通过更大的变量网络来减轻诸如信用评分或债务收入比之类的限制因素，在某些情况下，数据可以帮助借贷方为需要它们的消费者提供个性化产品和服务。  

 

换句话说，大数据使更多的人有机会获得所需的金融产品，而金融机构则从中受益，因为他们可以为更多的客户提供更多的产品。

 

市场分析与盈利能力  

 

统计分析的另一个突破是与股票市场和其他投资有关的统计分析。金融机构早在上世纪70年代就一直在使用算法交易的变体，但仅在过去十年，以人工智能为动力的交易系统变得司空见惯。财务领导者正在利用数十年的分析能力来做出更明智的交易决策，提高盈利能力，而科技创业公司正在使用类似的算法来使日常消费者能够做出更明智的投资选择。

 

欺诈检测和用户安全  

 

分析数据不仅仅是为了做出更好的投资决策，也是为了让消费者更安全。业界领先的银行正利用大数据和机器学习的力量加强其安全博弈，自动检测消费者购买行为的偏差，以防止和应对欺诈行为。例如，如果银行在消费者的信用卡上发现一系列奇怪的购买行为，它会自动冻结账户并向消费者发送通知。有时，这可能会给有意偏离其过去行为模式的客户带来不便，但更常见的是，这一措施可以防止欺诈。

 

减少人工程序  

 

大数据的兴起以及随之而来的机器学习和人工智能兴起也减少了金融业所需的人工流程数量。金融行业有着其苛刻的法规要求和持续的文书工作需求，现在可以依靠算法和自动化流程来处理曾经需要人工处理的工作。  

 

其缺点是，以前的人工工作正在被取代，某些工作岗位已经完全被一种更便宜、更高效、更不易出错的算法所取代。幸运的是在金融业，工作岗位有很大的上升空间;而不是简单的放手，工作人员又得到了新的工作机会，并接受了如何利用(并可能改进)这些新技术的培训。

 

客户优惠

 

许多金融机构也在利用大数据让客户的生活更轻松。通过大数据分析和预测分析，银行可以预测客户的行为，并提供更好的工具来适应他们;例如，在某些情况下，银行可以缩短支付延迟时间。其他客户在处理问题时可能会从主动的客户帮助或“更智能”的客户服务平台中受益。