1，客戶畫像應用
客戶畫像的應用主要分為個人客戶畫像和企業客戶畫像。個人客戶畫像包括人口統計特征、消費能力數據、興趣數據、風險偏好等。企業客戶畫像包括生產、流通、運營、財務、銷售和客戶數據，相關產業鏈上下遊數據等。值得註意的是，銀行擁有的客戶信息並不全面，僅憑銀行自身擁有的數據有時很難得出理想的結果甚至錯誤的結論。
2.精準營銷
在客戶畫像的基礎上，銀行可以有效地進行精準營銷，包括實時營銷。實時營銷是根據客戶的實時狀態，如客戶當時的位置、客戶的最新消費等信息進行針對性營銷(某客戶使用信用卡購買孕婦產品，可以通過建模推測懷孕的概率，推薦孕婦喜歡的商家)；或者把改變生活狀況的事件(換工作，改變婚姻狀況，住房子等。)作為營銷機會。
3.風險控制
包括中小企業貸款風險評估和欺詐交易識別。中小企業貸款風險評估。銀行可以通過企業的生產、流通、銷售、財務等相關信息結合大數據挖掘手段分析貸款風險，量化企業的授信額度，更有效地開展中小企業貸款。
實時欺詐交易識別和反洗錢分析。銀行可以利用持卡人的基本信息、卡片的基本信息、交易歷史、客戶的歷史行為模式、正在進行的行為模式(如轉賬)等，結合智能規則引擎進行實時交易反欺詐分析(如為來自不頻繁國家的唯壹用戶轉賬，或從不熟悉的地點進行網上交易)。
4.操作優化
市場和渠道分析和優化。通過大數據，銀行可以監控不同營銷渠道尤其是線上渠道的質量，從而調整和優化合作渠道。同時也可以分析哪些渠道更適合推廣哪些銀行的產品或服務，從而優化渠道推廣策略。
大數據的優勢和劣勢
從古至今，預測分析能力都是大家向往的能力之壹，大數據預測是數據最重要的應用。今天的大數據預測是對記錄的歷史記錄進行分析和應用，整合數學分析模型，預測未來進而推斷結果。
大數據時代，人們會在不經意間體驗到對個人隱私的威脅:大數據技術服務商監控著人們的個人隱私，購物應用監控著人們的消費習慣，百度搜索引擎監控著人們瀏覽網頁的習慣，交友軟件監控著人們的人際關系，投資理財產品監控著人們的財富。