大數據在互聯網金融領域的核心作用在于提高金融機構的風險定價能力，提供全面、動態的定價體系，推動金融體系發生變革，業務層面主要體現在社會征信體系構建和金融產品設計兩個層次。

大數據構建征信體系

征信是互聯網金融發展的基石。我國征信體系發展比較滯后，一直都缺乏充分的數據來源和有效的技術手段。直到 2004 年，央行才開始建成全國統一的個人信用信息基礎數據庫， 2005 年，原有的銀行信貸登記咨詢系統升級為企業信用信息基礎數據庫。目前，央行征信數據庫有大約 8 億個人和將近 2000 萬家企業的征信數據。但是，央行的征信數據是來自于商業銀行、社會機構等的上報數據，存在信息量少、準確率低等缺點，尤其是個人用戶和小微企業，無法真正有效識別其征信情況。因此，商業銀行在實際業務開展過程中，一般采用一刀切的模式，很少為小微企業、個人用戶提供信貸等金融服務。

互聯網海量數據和大數據技術助力建立全社會征信圖譜：

對于個人用戶而言，用戶在互聯網上的行為被系統所記錄，其中包含大量的價值信息，如電商類數據、社交類數據、生活服務類數據、支付類數據等等，這些數據將成為描繪個人征信情況的基礎信息，通過大數據建模得出信用評級；

對于企業用戶而言，大量的小微企業開始使用云服務，其經營情況和現金流情況可被記錄，這些數據可以通過構建模型成為小微企業信用評級的依據。

全社會征信體系構建將為普惠金融打下基礎。大數據技術助力社會征信體系構建后，將顯著提高金融業務的廣度和深度，幫助金融機構低成本、高效地服務低收入人群和小微企業，主要體現為消費金融業務和小微企業貸款業務。

消費金融：商業銀行可以與個人征信公司合作，識別個人用戶的信用風險，擴大個人消費信貸業務。美國消費金融市場規模將近 3 萬億美元，我國消費金融尚處于起步階段，未來還有很大的挖掘空間。

小微企業貸款：商業銀行可以與第三方公司合作，由擁有數據優勢的第三方公司通過建模識別小微企業的違約風險，為商業銀行小微企業信貸提供信用驗證。以漢得信息的供應鏈金融業務為例，通過云的形式為小微企業提供低成本的信息化服務，獲得小微企業的流水數據，包括采購、銷售、存貨、總賬、報表等各項數據，掌握企業的經營信息和征信情況，為企業貸款提供數據驗證，解決銀行與小微企業信息不對稱這一核心問題，基于此與銀行合作有針對性的開拓小微企業金融業務。

金融產品設計更加合理，提高產品價值

大數據可以幫助金融機構設計差異化的金融產品和實現精準營銷。金融機構可以充分利用大數據技術對于用戶進行全方位的評估，并以此為依據為用戶提供個性化的金融產品，使金融產品的設計更為科學，提升產品價值，實現超額收益。

例如，大數據技術可以使保險產品的設計更加精準：

第一，可以實現差異化定價。傳統的線下保險產品設計是基于固化的經驗數據，再建立一套模型來做精算；而互聯網保險的數據是實時、動態的關聯數據，用戶的消費數據、行為習慣、忠誠度以及信用水平都可以成為可供挖掘的大數據，因此在保險產品設計和定價上都可以更為靈活，提高保險理賠準確性和及時性，傳統的精算模型正在被顛覆。

以淘寶退貨運費險為例，保險公司可以根據每個買家的購買運費之后的歷史理賠成功次數與投保成功次數的比值來決定其保費水平，實現差異化定價，解決高退貨率買家傾向于購買退貨險的問題。

第二，產品設計以用戶體驗為中心，做到個性化定制。產品的用戶體驗將取代原有的保險機構精算成為第一要素，有針對性的解決不同場景下的特定風險，在保險標的、責任范圍、保費費率等層面都可以實現量身定制。