金融產業在可見的未來，發展前景極佳，其增長勢頭甚至會超過過去十幾二十年的房地產。首先是因爲中國老百姓理財的觀念和需求都大大提高了，其次是中小企業的發展，需要從債券融資、股權融資到信用評級、集合票據等等多渠道的金融服務。在個人和企業金融需求大幅上升的情境下，中國金融業的供需很不平衡——美國6000家銀行服務3億人口，中國600家銀行卻要服務13億人口！隨着最近國家對於金融業准入機制的放鬆以及相應的鼓勵政策出臺，金融業整體發展趨勢非常喜人。

金融業在支付、存貸、匯兌、理財、股票期貨等領域積累了海量數據，其數據具備四大特徵：（1）數據量大；（2）數據質量高；（3）數據價值大；（4）數據可定位性好。然而，目前金融機構並沒有充分利用大數據分析產生價值，原因是多方面的，除了體制的沉重鐐銬，還缺乏一套嚴格的制度去量化各類數據的價值，缺乏大數據深度分析的能力和大數據創新應用的理念，缺乏收集建立有戰略輔助價值的金融行業外大數據的理念。因此，大數據理念、方法和創新商業模式的引入，有望顛覆傳統金融業，產生巨大的價值。

通過金融大數據的深入分析，可以解決當前金融機構服務中遇到的一些實際問題，甚至獲得有價值的預測性結論。一些保險類的泛金融產品也能夠從大數據分析中受益，例如可以通過對用戶長期體檢數據預測用戶在一定時間內患上特定病種的概率，還可以通過對用戶駕車行爲（利用車輛主控電腦數據的輸出）的分析預測駕駛員在一定時間內發生車禍的概率。這些預測不可能完全準確，但是已經能夠產生可觀的商業價值。進一步地，通過引入外部數據，可以提高金融服務的效率和準確度。比如說個人網絡購物、互聯網訪問資訊甚至現金支票被退回的記錄，經過分析處理後，都可以用來判斷個人用戶的信用，幫助快速發放在線信用卡和小額消費貸款申請。