1、客户画像
通过大量的用户数据，可以建立起用户的用户画像，进行客户分类，为后续的精准营销，提供个性化的服务做铺垫。这里要注意的是要收集不仅仅是业内的数据，还包括其他行业的数据就更好了，比如和其他的支付平台、网购平台、生活服务平台合作，通过收集到更多的用户消费数据，从而分析出用户的消费能力，得出更精确的判断。
2、精准营销
前面有了用户画像，就可以为进一步的精准营销平台的搭建做铺垫，精准营销可以实现精准定位目标用户，为特定的用户群体提供更准确的优质的服务，也是更好地挖掘出用户的需求，实现用户价值。在银行业，银行可以在用户画像基础上开展有效的精准营销，包括实时营销、交叉营销、个性化推荐和客户生命周期管理。
互联网精准营销的应用目标主要为“获客”、“活客”和“留客”，获客是指寻找目标客户，精准定位营销对象，活客是指为客户提供精准化服务，使用户活络起来，留客则是深度挖掘客户需求，改进服务，增强客户粘性。
3、风险管控
数据和风险是支撑金融企业业务持续发展的两大关键要素，如何依靠数据来量化风险，是金融企业需要深思的问题。在过去的风险管理与决策中，主要以主观经验推断为主，数据支撑为辅，导致企业的风险管理水平不高。现如今金融机构可以利用大数据技术，量化分析业务经营和日常管理中的风险，建立全面风险管理体系，提升核心竞争力。
在银行业中，风险管控方面的应用场景主要体现在贷款风险评估、交易欺诈识别两方面。
（1）贷款风险评估。对于个人客户，银行可通过分析个人的薪资收入、消费习惯、社交信息等数据，判断贷款风险，确定最高贷款金额。对于企业客户，银行可通过企业的资产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析，量化企业的信用额度，高效开展企业贷款业务，实现风险与收益的平衡。
（2）交易欺诈识别。传统的交易欺诈识别都是后知后觉，无法做到实时识别交易欺诈行为，给银行和客户带来了不利影响。利用大数据技术，银行可根据持卡人信息、银行卡信息、历史交易、客户消费习惯等数据，结合智能规则引擎进行实时的交易欺诈识别。
4、信用评级和优质客户挖掘
通过分析历史数据，可以总结出一些历史规律，从而建立起数据模型，再通过现有的数据来预测未来的行为走向。比如通过数据模型分析贷款人的偿还能力，从而匹配对应的贷款等级。比如通过数据模型分析出一些很有潜力成功忠实用户的群体，从而获取更多价值客户群，为他们提供优质的服务。
5、智能客服
大数据结合AI训练，可以提供更智能化的客服，让用户获得简单，直接，全面的客服体验。金融科技行业的企业可以利用大数据的力量来个性化聊天机器人客户服务。人工智能驱动的聊天机器人将访问原始数据，使他们能够准确、直截了当地回答客户的问题。
