随着硅谷科技企业的发展，金融科技（FinTech）已经迅速发展起来，行业也开始探索金融数据挖掘技术，以提高传统金融工作的效率。而金融数据挖掘是将大数据分析与行业经验相结合，以解决具有长期看法的金融问题的活动的总称。它有助于金融机构经营事项的优先级定义，政策制定以及贷款合作处理的决策。
金融数据挖掘是一种数据挖掘的具体应用，主要是对数据进行分析，分析过程中包括收集、清理和处理、模型应用以及模型评估等，以了解个体客户偏好，预测客户行为以及建模客户投资组合、贷款行为和波动率等等。
金融数据挖掘技术可以有效地提高金融公司的经营效率，进而提高收益。金融公司可以根据数据挖掘的分析结果向客户提供更有价值的产品和服务，从而提高销售量。它还可以帮助银行制定新的及时性的经营策略和产品设计，提高服务功能，改进市场绩效和产品持续性。此外，金融大数据分析可以帮助改善客户体验，建立竞争优势，提高投资回报和风险管理能力等。
总之，金融数据挖掘旨在利用包括个体和宏观信息在内的大数据分析，以寻求更高的效率并提升财务成果。它将帮助金融行业企业发现隐藏的机会和开发新的服务，从而提升业务收入和现金流。
