放眼全球，金融行業也是大資料的應用重鎮，無論從大資料應用綜合價值潛力維度，還是平均資料量而言，金融行業大資料的應用綜合價值潛力都非常高。金融行業是所有行業大資料應用最全面、最成熟的行業，因此，其在整個大資料行業的佔比也一直較高。據推算2015年，中國金融行業大資料應用規模年均增長率達到97.0%，超過23億元。據不完全統計，2016年應用規模將達到44.29億元。隨著金融行業大資料應用的加強已經深入，據前瞻產業研究院《全球金融大資料行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》預計到2017-2022年，金融行業大資料應用市場規模年均複合增長率為55.21%，到2022年，中國金融行業大資料應用市場規模為497億元。不過，金融大資料還面臨著不少阻礙，如內部各業務間存在資訊孤島現象、外部大資料整合難度大等。相信在大資料起到更大效果時，金融大資料的推進不會太大問題，未來前景廣闊。

大資料的使用在金融界裡有很長的歷史了，現在網際網路和各行業使用大資料，只能說使用的更細緻入微了，大資料越精準就越能準確解決問題。還記得1987年10月19日（星期一）的股災。當日全球股市在紐約道瓊斯工業平均指數帶頭暴跌下全面下瀉， 引發金融市場恐慌被稱為 黑色星期一， 黑色星期一就是華爾街大佬們利用當時盛行的黑箱系統（咱們叫機器下單）的漏洞成功製造的金融危機，大家知道機器下單有自動平倉功能，如果到預定點位沒有平倉成功機器會自動追價平倉，華爾街投行就是利用這一點在星期一開市後，放出巨量空單跳空低開使得所有電腦下單的下單指令都下達了追價平倉指令，呵呵後來就形成危機了

金融行業的大資料前景怎樣？

先給答案：前途無量，錢景廣闊！

金融的本質是買賣風險，在以借和貸為最底層衍生出來的金融和金融衍生品組成的世界裡，每個參與者都希望具備一雙透視眼，可以把交易對方，交易周邊，區域性市場，聯動市場，國際市場...等等各方面的即時資訊和動態畫像展現在自己面前；

誰掌握的資訊越接近真實狀況而且比別人更早掌握，就可以作出比別人正確的判斷，可以提早佈局更好獲利或更好規避風險；

而這種透視眼的需求，是可以具象為金融行業的大資料，但金融實在是太大太大了，必須要有細分才可能變為專案去做，舉個例子，支付寶只是金融裡很小一部分的產品，他們也在做使用者畫像如芝麻信用等，這也是螞蟻金服那麼值錢的原因；

之前很火現在依然還火的網際網路金融，為什麼要以芝麻分作為評估是否放款和下款金額的標準？這就是資料畫像的價值！

好了，不展開了，總之前途無量，祝您成功。

個人覺得概念大於實際：

金融背後的邏輯是人性的使然，大資料是理性的，根據過去積累的資料經驗對未來的預判。但是金融中有太多的黑天鵝事件了，這是大資料無法做到預判的。

比如大資料是無法預測今年豬肉漲價的，你得預判有豬瘟，比如某支股票下跌，你得預判國家突然出了一個政策。

再比如，大資料給出的聯建議，是正向操作，當正向操作的人多了，物極必反。