大数据在互联网金融领域应用已久，从最初阿里打造的平台大数据模式到以京东构建的供应链大数据模式，其特点都在于所涉及数据体量庞大、数据本身具有多样性、数据价值较高等。而上述提到的模式因为都是基于企业所在领域(或市场)的特点构建而成，所以均能够实现与企业实际业务有效结合，并发挥出最大优势。

以平台大数据模式为例，阿里旗下各电商平台通过长期运营产生了大量的数据，阿里再对这些数据进行挖掘和分析，得出可以应用到旗下金融平台的各种参考信息甚至结论。现在，除了阿里外，部分同阿里一样拥有平台级服务的企业也在尝试运用平台大数据模式进行运营，比如电信运营商等。而应用供应链大数据模式的企业，通常是那些在本行业内居于领先甚至垄断地位的企业，他们掌握着产业链上下游最全的信息流内容，甚至能够决定信息流的流通渠道和形式，如果这些企业能够将现金流、进销存、合同、订单等信息数据进行汇总，就能够凭借自身的资金实力或金融类合作伙伴为上下游企业提供金融服务。

而对于P2P网贷，在一不具备运营时长客观条件，二未达到产业链权重要求之时，对于大数据的应用需另辟蹊径。纵观市场，财路通旗下产品招财猪是P2P网贷对大数据应用的一个典型案例。

一直以来，P2P网贷应用大数据主要是为解决三个问题，一是提高客户转化率、提升客户获取能力、增加客户黏性，二是健壮客户征信审核机制，提升平台自身的风控能力，三是为设计、构建定制化的理财产品提供参考(有些平台甚至也用运营数据升级客服，但意义偏小)。

如果单纯以客户大数据为中心，根据客户属性调整市场策略，虽然能够对提升转化率起到一定的积极作用，但因为P2P网贷各站目前掌握的大数据量，同阿里之类平台级企业掌握的数据量差距较大，对大数据分析结果的有效利用率自然也不可同日而语。

在风控方面，征信和授信能力一直是P2P网贷关注的重点，而通过网络在线层面收集到的数据信息，本身就存在准确性和及时性的问题。在线收集征信信息在精准性上难以保障，甚至不如外访、电访等形式收集到的数据。再者，人民银行已具备一个针对公民的征信系统，基本上从这个系统可以获知客户所有的信用记录，所以对于P2P网贷来说，与其自建大数据征信平台，还不如寻求如何对接央行征信平台更切合实际。

由此看，基于大数据的收集、存储、分析，来设计、构建定制化的理财产品，是一个可行的突破思路。

以财路通招财猪为例，为了实现“同期在线理财”这一场景，财路通全力发挥其大数据处理能力，用以保障新用户的持续导入。财路通相关负责人表示：“财路通的每期招财猪产品都是根据平台现有的结构化和非结构化数据的分析结果进行设计，比如根据资金的实时流动状况、高质量高回报低风险标的的摘选、日均月均交易额统计、高质量投资者和潜在优质投资者相关信息等数据参数进行解析、对接、调配，最终形成新旧投资者在招财猪上成功交替、交易的结果。”

很明显，大数据正推动P2P网贷产生新的变革，P2P网贷的持续运营也保障了高价值数据的持续生产，今后擅于利用大数据技术打造创新产品的P2P网贷平台将逐渐增多，而财路通这次又走在了前面。