中国金融行业的信息化建设走在了大多数行业的前面，相对于其他行业而言，对大数据分析效果的重视显然在金融行业显得更为突出。通常来说，在金融行业对于商业数据分析的 应用主要有六大方面：

一、 提供企业发展报告的参考大数据

通过数据的汇总和分析，对企业发展情况给予数据上的直观阐述与表现。

二、 精准营销

通过商业数据的分析，了解客户的消费习惯以及地理位置、消费时间、产品需求等，为销售进行精准营销提供数据与技术上的支持。

三、 风险控制

金融行业最常被谈论的就是风险。通过商业数据分析与数据挖掘，对金融活动中的各类经营性风险给予量化展现，从而让客户更好的认清风险，规避风险，以实现更大的平 均收益。

四、 决策依据

利用数据分析和挖掘进行量化的指标展现，为企业管理人员提供决策的依据。

五、 提升效率

通过数据分析，寻找出重复的工作，并将其流程化，进而加快内部处理速度，提升效率。

六、 产品设计

通过数据分析和数据挖掘，分析客户的特征与实际需求，改善金融产品的设计，以赢得客户更多的支持。

智数在金融行业领域的解决方案主要是提供更丰富更灵活的数据挖掘技术与方法为主，从客户内部产品构架融入更多贴合实际数据情况并可自学习改进的数学模型，并提供支持 自主建模的产品，使得业务人员与分析人员更多的直接融入到建模过程当中，提升模型的可用性。

典型案例：××大型股份制商业银行商业分析决策系统

智数为银行的信用卡中心提供了商业分析产品的实施及相关咨询服务，帮助客户完成信用风险管理、欺诈管理、市场定向营销、金融产品设计定价、客户挽留等数据挖掘模型。