大数据对互联网金融的影响有哪些？
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一是促进互联网金融资源的优化配置。在互联网金融行业运行中应用大数据技术，能够促进优化资源的配置。开放、平等、协作和分享是互联网最大的特点，大数据时代互联网金融也具备这些特点，便于发布和交流投资方和融资方的信息，便于信息间的相互匹配。传统的金融，在信息发布和匹配过程中需要银行、证券或基金等部门参与，不仅有中介费用，而且时间成本比较高，相比较大数据下互联网金融就不需要这些中介参与，并且效率也比较高。随着互联网金融在我国的发展，最近几年P2P网络平台在国内不断涌现，各种平台开展的业务种类也比较多，不仅局限于银行参与的融资项目，又有很多专门为中小微企业融资贷款的网络贷款平台，这样既分担了传统金融机构的压力，也为中小微企业贷款提供更多的渠道，不仅完成资源的优化配置，也减少了企业成本投入。所以，在互联网金融提供各类服务中，应用大数据能够有效整合相关资源，为互联金融市场的拓展提供比较好的运营平台，其作用和意义深远重大。
二是利用大数据能够实现客户信息的共享。在传统金融领域，如商业银行大都需要投入大量的人、财、物等方面的力量，对其客户信息进行收集整理，来解决信息不对称问题。而对于互联网金融来说，只要应用大数据技术，通过相关互联网金融平台，就能够直接收集分析交易双方的信息，建立新的信息渠道，还可以进行收集金融服务相关的运输、价格、支付等信息，对客户的信用方面进行全面的评估，从而打破了传统金融机构对客户信息垄断的现象。与此同时，通过社交网络将信息快速有效传播，利用云计算强大的处理信息能力和搜索引擎强大的信息检索能力，创建成本低、高精度、更新快的网络信息平台。
三是助推互联网金融创新大数据的基本特征。互联网金融运行服务的核心过程就是对数据的收集、分析、处理的过程。对于互联网金融来说，对数据收集能力与对信息处理能力能直接影响业务成本和风险控制，如能够合理应用大数据技术，能够促进互联网金融服务的创新。在互联网金融的各种服务中，引入大数据，对交易数据、交易规模、交易过程进行全面分析，能够了解业务开展情况是否处于正常范围，如发现风险能够及时为决策者提供良好数据参考依据，帮助决策者正确做出应对策略。利用大数据技术能够分析互联网每种业务用户的态度和需求，预测用户将会感兴趣的产品发展方向，从而能够给决策者制定高效可行的投资策略。
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1、加强风险控制
在我国征信体系不完善，行业大数据分散化、碎片化的情况下，大数据技术可以有效提升资产端的信用评估效率，更好地甄别客户、降低风险。例如，业内等一批互联网金融平台纷纷与相关机构展开了深入的合作。
2、效率提升
利用大数据可以极大地提升运营的效率，更有效地通过技术手段压缩了运营成本。例如通过接口自动实现身份证、法院、社保的信息核实，可以提高准确率和审批效率。
3、数据安全保护
通过先进的大数据技术，并结合相关算法，互联网金融机构对大数据的运用可做到风险的全面甄别，犹如为投资人构建了一道缜密、高效的防护网，让“风险”无所遁形。利用跨行业大数据联防联控，信息互通，全面强化平台的防御系统，有效抵御互联网欺诈风险，构筑防火墙。
4、业务创新
互联网金融借助大数据营销手段，能够精准定位客户群，降低营销成本，能够提取和整合线上线下与用户行为有关的数据，形成用户画像，借助分析模型进行快速计算，实现与前端服务渠道的实时互动，从而实现网银、手机银行、网络金融等多渠道的精准营销。
随着互联网金融和大数据的不断发展，二者的关系也将会越来越紧密。金融业的不断发展会产生大数据，利用大数据可以获得有效的商业信息，其发展也促进了金融的不断创新和发展。大数据能够为互联网金融提供准确、可靠地信息资源，有效提高金融机构的运营效率，避免金融风险，促进互联网金融更加快速、安全地发展。
互联网金融的核心就是数据，数据的规模、真实性、有效性、数据分析应用的能力将决定未来互联网金融业的竞争力，而大数据技术正是互联网金融的重要技术支撑。
应用一、通过大数据分析进行高频交易和算法交易。以高频交易为例，高频交易是指交易者为实现高额利润，利用交易程序和硬件设备，快速分析、生成、获取和发送交易指令，可以在较短的时间内完成较多的交易。现在的高频交易开始采取“战略顺序交易”（strategic sequential trading），即主要通过分析金融大数据，对特定的参与者的交易痕迹进行识别和总结，如：一支共同基金的大额订单通常情况下出现在收盘前最后一分钟的第一秒，能识别出此模式的算法就可以预算出这只基金在其他时间的动向，如果继续执行交易，必须付出更高的价格，算法交易商趁机获取利润。
应用二、利用大数据实现精准营销。大数据应用使得互联网金融改变了传统的营销模式，互联网企业通过对客户在网络上的交易、支付、行为数据信息的挖掘和分析，对客户进行分类，并进而到私人订制，实现精确营销。比如支付宝从硅谷聘请了两家数据分析实验室从事行为分析，把客户细分成 50 个族群进行研究，亚马逊也从用户以往浏览、购买行为中挖掘潜在需求等。
应用三、利用大数据进行市场情绪分析。大约两年前，对冲基金从各种社交媒体中提取市场情绪信息进而开发出算法交易，如Facebook、博客、聊天室等。如发现有恐怖袭击、自然灾害的意外信息时就会抛出订单，精神病专家理查德•彼得于2008年在美国加州圣莫尼卡集资100万美元建立对冲基金，通过追踪网站、微博、聊天室分析企业情绪，确定基金的交易策略，该基金的回报率在2010年高达40%。
应用四、利用大数据提高风险的管理力度。金融创新与金融风险相伴相成，互联网金融也是如此。互联网金融提高了金融效率，但也使风险跨越了地界和人际关系，呈现许多新形式，而监管的滞后和法律的缺失则非常不利于互联网金融风险的界定和防范。因此通过对互联网金融活动产生的大数据进行分析，来及时发现风险暴露，采取措施加以规避和防范。例如利用数据分析实时监控用户的交易行为来防欺诈；对利用异地信用卡频繁刷卡套现行为进行监控，对pos机刷卡数据流进行分析来防洗钱；通过对大数据的分析对互联网金融进行实时监管，来防止系统性风险等等。