金融业是产生海量数据的行业，大数据正在改变着银行的运作方式，特别是对理解和洞察市场和客户方面正产生着深远的影响。
金融市场价格走势很大程度上受市场情绪的左右，社交网络提供的情绪数据为金融交易带来巨大机会。一些机构以社交网站为交易策略中心的平台正为市场带来新的活力。
目前风靡华尔街的算法交易正是让大数据为其服务的最好案例。一些算法交易公司凭借的就是通过跟踪全球互联网上的头条新闻以及微博数据等捕捉政治、经济方面的变化对市场的影响，并将其作为股市投资的信号。一些提供专业服务的技术平台风起云涌。MarketPsych 公司和路透社合作提供了 119 个国家的 18000 多个独立指数，如每分钟的心情状态——乐观、忧郁、快乐、恐惧和生气等，为金融机构的自动交易提供第三方服务。
信贷管理是长期困扰银行的难题，大数据准确和有价值的信息为银行信贷审批与决策提供了一个新的视角和工具。包括微信、微博在内的社交网站以及搜索引擎、物联网和电子商务等平台将人们之间的人脉关系、情绪、兴趣爱好、购物习惯等生活模式以及经历一网打尽，并将其加入到巨大的个人信息库中。银行利用这些更加准确和丰富的数据在信用分析和客户评级方面做出正确判断和决策，让信贷决策不再仅仅凭借滞后的数据和束缚手脚的条条框框，而是从被动转变为主动，从信用分析发展到行为分析，为信贷审批带来全新的方式。
一些消费信贷创业公司正研究开发以社交图谱为依据的 FICO 信用评分系统，利用 15个变量决定其信用等级，预测单个借贷者是否会违约。一份内部研究显示，根据物以类聚的原理，个人贷款偿还可能性和其朋友偿还债务可能性呈正相关。大数据从一个新的纬度提供信用分析参考，逐渐降低信贷方面的高门槛。
由于大数据可以整合更多信息，并可以更准确评估客户风险，银行可以为不同风险客户提供不同价格的贷款。如果借款人与贷款人之间彼此拥有足够信息，金融中介的作用会变得越来越模糊，正在崛起的数据银行已对传统商业银行构成巨大威胁。
大数据为金融机构提供了客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户消费习惯，并准确预测客户行为，有针对性地推销产品和服务，满足银行对潜在客户量身定制服务的需求。另外，在品牌管理和客户服务反馈方面，大数据通过对人们在思想、情绪和通信方面的数据化情感分析，获取并汇总顾客的反馈意见并对营销活动效果做出准确判断。
大数据时代出现了更多金融与商业的跨行业联动营销。西班牙的桑坦德银行每周发给其分行一份可能对该行某类产品感兴趣的客户清单，其中有些就不是金融产品。花旗银行新加坡分行在观察客户信用卡交易的基础上，借机提供相关商店和餐馆的折扣。信用卡公司和其他零售商也在涉足这个领域， Visa 与服装零售店 Gap 联手向在 Gap 店附近刷卡的持卡人发送折扣券。亚洲花旗有 25 位数据分析师， 2012 年在新加坡设立了一个新的“创新实验室”，将数据分析师和大机构客户与孟加拉的大型分析中心联系在一起，如果客户签下服务，刷信用卡，系统可以查看任何一天客户购物和吃饭的地点，以及偏好，如果发现该客户喜欢意大利餐，快到午餐时，如客户所处的位置附近有一家著名的意大利餐馆，银行可以发送短信，提供那家餐馆的打折券，使得第二次交易出现。系统甚至有能力找出客户接受这项优惠的比例。这些灵感正是借鉴从亚马逊营销图书的经验，客户的喜好不仅仅取决于他所买到书，还取决于相同客户买了什么书。
金融机构最为关注的是风险管理，而大数据在管理交易、信贷风险和合规方面大显神通。许多金融机构早已采用大数据防治欺诈，保持交易方面的合规，如在庞大的数据库中核对黑名单中的名字，区别同名同姓。信用卡公司用大数据分析客户大规模的交易规律，大大降低了风险。
虽然大数据时代为金融业带来的潜力和新商机还有待人们的捕捉，但毋庸置疑的是，大数据正在成为金融业运作的最有价值、最强大的决策辅助工具。
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