(一)電商金融化，實現信息流和金融流的融合

電商金融化是電商企業在電子商務平臺的長期發展中，數據積累和信用記錄運用的必然趨勢，是商業信用對接銀行信用的表現。電商以網購起家，通過數據、流量獲得銷售，再通過銷售積累數據、流量，聚集黏性，數據的結構化和層次化明顯，對信息流的反應敏銳。

電商金融化的發展目前可以分為兩個階段，第一階段為電商完成第三方支付，對傳統的銀行才具有的支付和信用功能的創新和替代;第二階段為電商羽翼漸豐，開始尋求同銀行的信貸合作，代表例子為京東商城的供應鏈金融模式。如今電商金融化可以說并未發展完善進入下一階段，但是發展方向出現分歧。一方是以**巴巴為代表的金融平臺，在獲取銀行牌照之前，以資產證券化、信托計劃等方式籌集資金;另一方是以**云商為代表的金融平臺，直指民營銀行牌照，希望在成立銀行后，將信息流和資金流收歸己用。從本質上來說，二者殊途同歸，都是在掌握商品流、信息流的情況下，高效、低成本的獲得資金流，從而建立自身完整生態圈，對生態圈內商戶提供一條龍服務，提高商戶黏性，提升競爭對手進入壁壘，期待在激烈的互聯網金融競爭時代擁有一席之地。

(二)金融機構積極搭建數據平臺，強化用戶體驗

在電商跨界金融的沖擊波之下，以銀行為代表的金融機構并沒有坐以待斃，銀行借道電商，打響反擊戰。銀行步入電商領域的成績以及基因融合是否良好暫且不論，單從數據擁有量來說，大型商業銀行的數據均在大數據級別，尤其在金融數據方面有著電商無法比擬的優勢。

另一方面，數據管理和運用成為銀行業面臨的比數據收集更嚴峻和迫切的課題。各商業銀行已經在此項上有所動作。中國民生銀行計劃在2013年建設數據標準和大數據基礎平臺，2014年建設實時的數據集成平臺，2015年建立完備的企業數據服務，支持智能化的服務;交通銀行則采用智能語音云產品對信用卡中心每天收集的海量語音數據進行分析處理，收集關于客戶的身份、偏好、服務質量以及市場動態等方面的信息等。

(三)大數據金融實現大數據產業鏈分工

毋庸置疑，大數據對我們時代的改變將越來越深刻。無論是IBM、CISCO這樣的老牌IT公司、還是在Hadoop生態圈中的專注于大數據的IT新秀都在短短的幾年之內搶占了大數據產業鏈的各大環節。未來誰能夠引領大數據技術，中國的制造商是否可以在大數據爆發性增長來到時搶占到一席之地?處于各個數據環節的企業如何能夠從大數據的經營中獲得金融靈感，建立符合自身特質的服務平臺?

大數據按照信息處理環節可以分為數據采集、數據清理、數據存儲及管理、數據分析、數據顯化以及產業應用等六個環節。而在各個環節中，已經有不同的公司開始在這里占位。

在現在都在講究大數據的環境下金融市場也需要進行相關的風險分析，才能減少一定的經濟損失。如果你的情況比較復雜，律霸網歡迎您進行法律咨詢。