数据客观，精准匹配

大数据金融是通过大数据技术搜集客户交易信息、网络社区交流行为、资金流走向等数据，大数据金融了解客户的消费习惯，从而针对不同的客户投放不同的营销和广告或分析客户的信用状况。由于大数据金融数据是根据客户自身行为而搜集。大数据金融客观真实，因此，大数据金融针对客户制定的营销方案和偏好推荐也能做到精准化。大数据金融匹配度较高。

交易成本低，客户群体大

大数据金融是以云计算为技术基础.云计算是一种超大规模的分布式计算技术.通过预先设定的程序.大数据金融云计算可以搜寻、计算、分析客户的各类数据.并不需要人工参与。因此.大数据金融云计算技术降低了搜集数据、分析数据的成本，不仅整合碎片化的需求和供给，而且也使大数据金融交易成本大大降低，实现跨区域信息流动和交流，客户群体也随之增长。

数据及时有效，有助控制风险

在大数据金融模式中.互联网企业通过设定各种风险指标，例如违约率、迟延交货率、售后投诉率等，大数据金融搜集的客户数据都是实时的.因为其信用评价也具有即时性，因而有利于数据需求方及时分析对方的信用状态.控制和防范交易风险。