近些年，金融数据挖掘一直受到科技行业的瞩目，因为它是将大数据和人工智能（AI）相结合，从数据中发现丰富的洞见的有力工具。随着近几年的不断升级改进，金融数据挖掘技术在改变企业的商业模式、决策方法和成果方面已经取得了重大突破，并成为许多金融机构发展壮大的催化剂，这一技术也正成为不断创新的企业竞争优势。
金融数据挖掘利用大数据、机器学习(machine learning)、算法识别等AI技术，从海量数据中快速提取出经常被忽视的关键信息，从而给机构提供有效的经营建议与决策指南。如客户画像，可以聚集有关客户的个人信息，并建立一个复杂的客户画像系统，涵盖社会经济状况，消费偏好，行为习惯，交易记录等，以便组织计算和分析，再利用用户模型以及专业经验，帮助金融机构建立有效的客户服务系统，更好地满足客户需求。金融数据挖掘还可以用来分析市场环境，推测客户对每种金融产品的可能性，把握市场趋势，预测行业前景，并预测各种金融风险并提供相应的措施防范。
金融数据挖掘的优势显而易见，它是一项重要的技术工具，不仅可以改善金融机构的服务质量、改变金融市场环境和突破金融技术束缚，同时也有助于培养金融创新能力。随着未来应用更广泛，金融数据挖掘有望带领金融行业发展迈向更大的蓝海。
