金融科技企業對大資料的應用應該還在初步階段，當前的資料應用主要在以下幾個方面，第一個是風險授信；比如在這個環節一般金融科技公司會收集使用者的資訊，比如爬取使用者授權的學歷資訊，公積金資訊、社保資訊、信用卡賬單資訊、通話詳單資訊的，主要用來判斷借貸人的資產和負債，評估出信用分數、貸款額度和貸款利率。第二個就是反欺詐資訊，比如手機通話詳單裡是否有中介經常打電話、公安和法院或醫院資訊、最重要的是你通話詳單的人員有沒有欺詐或黑名單的人員，這些都會影響借貸人的金額。第三個就是貸後催收，客戶逾期很長時間催收或者失聯後會透過通訊賬單，家庭和單位電話或地址找到借款人。第四個也會用到客戶營銷方面，比如客戶的資質信用是否ok，還款是否及時，有沒有逾期等根據這些會對客戶進行二次營銷或者新產品推薦。當然了大資料還應用到很多層面，再比如說你有沒有在其他公司貸過款，你的聯絡人信用好不好，個人徵信資產負債比如何等等，這些都是金融科技企業對大資料的應用。

“極其數，遂定天下之象”，說的是當資料達到一定量的時候，這個世界就沒有什麼是不確定的。金融科技企業對資料的重視程度都非常高，經整合、分析、處理的大資料蘊含極高的價值，企業可以藉此實現更加理性、智慧的決策，以最快速度實現資源最佳化配置，提高使用者體驗。

實踐中，大資料在金融領域的應用主要在風控、客戶精準畫像、定價、營銷、徵信、評級等方面。風控是金融的重中之重，大資料在防範信用風險發麵發揮了極大的應用價值：中國個人徵信基礎資料庫逐步投入使用，資料儲存量擴大，透過深挖人們在消費、生活、借貸過程中形成的“信用資料庫”，有利於減少金融交易中的資訊不對稱，防範信貸風險。比如某金融科技企業利用大資料進行授信，推出“310模式”，能夠實現中小企業3分鐘線上申請貸款，1秒鐘發放貸款，0人干預。

因此，大資料在金融活動當中，特別是金融科技的發展當中，扮演的角色是十分重要的，貫穿了金融活動的核心領域。但是必須看到的是，伴隨著科技金融和金融科技領域的進一步發展，大資料能夠帶來的應用層面的變革依然值得期待。遠鑑期待與科技金融行業的探索者和實踐者，共同探討研究大資料等技術的發展方向和實際應用議題。

如果說科技與實體投資並無太大區別與金融豪無連線感

金融做的現金流與資金流並不是用科技未來的發展方向來對賭投資人的收益

況且好的科技專案都是大投資老們的囊中之物

我從未見過，滴滴，摩拜，找普通大眾融資執行的