：所谓大数据金融，是指利用大数据技术，将海量数据通过互联网、云计算等信息化方式加以处理，结合传统金融业务，开展资金融通，创新金融服务方式。在大数据时代，从技术上来说，任何拥有大数据的机构都有可能开展金融业务。传统金融机构金融机构沉淀了很多支付流水数据，但是由于各部门业务的分割，金融行业累积的大数据尚未得到有效挖掘利用。目前，互联网企业基于其掌握的技术和用户资源，成为开展大数据金融业务的领头羊。在互联网企业的冲击下，传统金融机构也正在加大对内部数据的整合力度，以期争夺大数据金融的一席之地。 本书全面探讨了金融大数据的理论与实践，从基础概念到前沿应用，为读者提供了详尽的行业洞察。首先概述了金融大数据的内容及其发展历程，比较了它与传统金融数据的区别。随后深入讲解了支撑金融大数据的技术框架，包括存储、处理及分析技术，并讨论了当前面临的挑战和未来趋势。书中还详细介绍了金融大数据在风险管理、客户分析与营销、投资决策以及监管合规等领域的具体应用场景。此外，通过介绍数据挖掘、机器学习以及文本数据分析等方法论，展示了如何有效利用金融大数据。最后，探索了区块链、人工智能等新技术对金融大数据的影响，并展望了全球范围内金融大数据的发展趋势与策略建议。