2025年大学《金融科技-大数据金融应用》考试备考题库及答案解析

2025年大学《金融科技-大数据金融应用》考试备考题库及答案解析​单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________一、选择题1.金融科技在大数据金融应用中的主要作用是（）A.完全替代传统金融业务B.提高金融服务的效率和精准度C.增加金融市场的投机性D.降低金融监管的难度答案：B解析：金融科技通过大数据分析，能够更有效地识别客户需求，优化信贷审批流程，提高风险控制能力，从而提升金融服务的效率和精准度。它并不是完全替代传统金融业务，也不会增加市场的投机性，更不会降低监管难度。2.大数据金融应用的核心技术包括（）A.人工智能和云计算B.量子计算和区块链C.3D打印和虚拟现实D.地理信息系统和全球定位系统答案：A解析：大数据金融应用依赖于强大的数据处理和分析能力，人工智能和云计算正是实现这一目标的核心技术。量子计算、区块链、3D打印、虚拟现实、地理信息系统和全球定位系统虽然都是重要的技术，但与大数据金融应用的核心技术关联不大。3.在大数据金融应用中，数据来源主要包括（）A.客户交易记录和社交媒体数据B.政府统计数据和公司年报C.传感器数据和卫星图像D.以上所有答案：D解析：大数据金融应用的数据来源非常广泛，包括客户交易记录、社交媒体数据、政府统计数据、公司年报、传感器数据和卫星图像等。这些数据为金融机构提供了丰富的信息资源，有助于他们更好地理解市场和客户。4.大数据金融应用的主要风险包括（）A.数据安全风险和隐私泄露风险B.模型风险和操作风险C.市场风险和信用风险D.以上所有答案：D解析：大数据金融应用面临多种风险，包括数据安全风险、隐私泄露风险、模型风险、操作风险、市场风险和信用风险等。这些风险需要金融机构采取相应的措施进行管理和控制。5.以下哪项不是大数据金融应用的优势（）A.提高决策的科学性和准确性B.降低金融服务的成本C.增加金融市场的波动性D.提升客户体验答案：C解析：大数据金融应用的优势包括提高决策的科学性和准确性、降低金融服务的成本、提升客户体验等。它并不会增加金融市场的波动性，反而可以通过更好地理解市场和客户，减少市场的盲目性和不确定性。6.大数据金融应用在信贷审批中的应用主要体现在（）A.完全自动化审批B.减少人工干预C.提高审批效率D.以上所有答案：D解析：大数据金融应用在信贷审批中的应用主要体现在完全自动化审批、减少人工干预、提高审批效率等方面。通过大数据分析，金融机构可以更准确地评估借款人的信用风险，从而提高审批的效率和准确性。7.大数据金融应用在风险管理中的应用主要体现在（）A.提前识别和预警风险B.精准评估风险C.优化风险控制策略D.以上所有答案：D解析：大数据金融应用在风险管理中的应用主要体现在提前识别和预警风险、精准评估风险、优化风险控制策略等方面。通过大数据分析，金融机构可以更有效地识别和防范风险，从而提高风险管理的水平。8.大数据金融应用在客户服务中的应用主要体现在（）A.提供个性化服务B.提高服务效率C.增强客户粘性D.以上所有答案：D解析：大数据金融应用在客户服务中的应用主要体现在提供个性化服务、提高服务效率、增强客户粘性等方面。通过大数据分析，金融机构可以更准确地了解客户的需求和偏好，从而提供更优质的服务。9.大数据金融应用的发展趋势包括（）A.数据驱动的决策将成为主流B.人工智能技术将得到更广泛的应用C.金融监管将更加严格D.以上所有答案：D解析：大数据金融应用的发展趋势包括数据驱动的决策将成为主流、人工智能技术将得到更广泛的应用、金融监管将更加严格等方面。随着技术的不断进步和监管的不断完善，大数据金融应用将迎来更广阔的发展空间。10.大数据金融应用对传统金融业的影响主要体现在（）A.挑战传统金融业务的模式B.促进传统金融业的转型升级C.增加金融市场的竞争D.以上所有答案：D解析：大数据金融应用对传统金融业的影响主要体现在挑战传统金融业务的模式、促进传统金融业的转型升级、增加金融市场的竞争等方面。它不仅改变了金融业务的模式，也推动了传统金融业的转型升级，增加了金融市场的竞争。11.大数据金融应用中，对数据进行清洗和预处理的主要目的是（）A.提高数据存储的效率B.增强数据的安全性C.提升数据分析的准确性和有效性D.减少数据传输的成本答案：C解析：数据清洗和预处理是大数据金融应用中的重要环节，其主要目的是去除数据中的错误、缺失和不一致部分，确保数据的准确性和完整性，从而提升数据分析的准确性和有效性。提高数据存储效率、增强数据安全性和减少数据传输成本虽然也是数据处理的目标，但不是数据清洗和预处理的主要目的。12.大数据金融应用中，常用的数据挖掘技术包括（）A.聚类分析和关联规则挖掘B.神经网络和决策树C.主成分分析和因子分析D.以上所有答案：D解析：大数据金融应用中常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、神经网络、决策树、主成分分析和因子分析等。这些技术可以帮助金融机构从海量数据中发现有价值的信息和模式，从而更好地理解市场和客户。13.大数据金融应用中，数据仓库的主要作用是（）A.实时存储交易数据B.支持复杂的数据分析C.提高数据的访问速度D.以上所有答案：B解析：数据仓库在大数据金融应用中的主要作用是支持复杂的数据分析。它通过整合来自不同数据源的数据，提供一个统一的数据视图，方便进行分析和报告。实时存储交易数据和提高数据的访问速度虽然也是数据仓库的功能，但不是其主要作用。14.大数据金融应用中，数据可视化技术的主要作用是（）A.提高数据的存储容量B.帮助人们更直观地理解数据C.增强数据的安全性D.减少数据的传输延迟答案：B解析：数据可视化技术在大数据金融应用中的主要作用是帮助人们更直观地理解数据。通过将数据转化为图表、图形和其他视觉形式，数据可视化技术可以揭示数据中的模式和趋势，帮助人们更快地理解和分析数据。15.大数据金融应用中，机器学习算法的主要作用是（）A.自动化数据清洗过程B.提高模型的预测能力C.增强数据的安全性D.减少数据的存储空间答案：B解析：机器学习算法在大数据金融应用中的主要作用是提高模型的预测能力。通过从数据中学习模式和规律，机器学习算法可以构建预测模型，帮助金融机构更好地预测市场趋势和客户行为。16.大数据金融应用中，云计算平台的主要优势包括（）A.提供弹性的计算资源B.降低IT基础设施的成本C.提高数据的安全性D.以上所有答案：D解析：大数据金融应用中，云计算平台的主要优势包括提供弹性的计算资源、降低IT基础设施的成本和提高数据的安全性。云计算平台可以根据需求动态分配计算资源，帮助金融机构应对数据量的增长和变化。同时，云计算平台还可以提供备份和恢复服务，提高数据的安全性。17.大数据金融应用中，区块链技术的核心优势在于（）A.提高数据的透明度B.增强数据的安全性C.降低交易的成本D.以上所有答案：D解析：大数据金融应用中，区块链技术的核心优势在于提高数据的透明度、增强数据的安全性和降低交易的成本。区块链技术通过去中心化和分布式账本的方式，确保数据的不可篡改性和可追溯性，从而提高数据的透明度和安全性。同时，区块链技术还可以简化交易流程，降低交易的成本。18.大数据金融应用中，API接口的主要作用是（）A.实现不同系统之间的数据交换B.提高数据传输的速度C.增强数据的安全性D.减少数据的存储空间答案：A解析：大数据金融应用中，API接口的主要作用是实现不同系统之间的数据交换。通过提供标准化的接口，API接口可以方便不同系统之间的数据传输和共享，从而提高数据利用的效率和效果。提高数据传输速度、增强数据安全性和减少数据存储空间虽然也是API接口的功能，但不是其主要作用。19.大数据金融应用中，数据治理的主要目标是（）A.提高数据的准确性和完整性B.增强数据的安全性C.优化数据的利用效率D.以上所有答案：D解析：大数据金融应用中，数据治理的主要目标是提高数据的准确性和完整性、增强数据的安全性以及优化数据的利用效率。数据治理通过建立数据管理的规范和流程，确保数据的质量和安全，从而提高数据的利用效率和效果。20.大数据金融应用中，人工智能技术的应用领域包括（）A.智能客服和风险评估B.量化交易和欺诈检测C.客户画像和个性化推荐D.以上所有答案：D解析：大数据金融应用中，人工智能技术的应用领域非常广泛，包括智能客服、风险评估、量化交易、欺诈检测、客户画像和个性化推荐等。人工智能技术可以帮助金融机构更好地理解市场和客户，提高服务质量和效率。二、多选题1.大数据金融应用的主要特征包括（）A.数据驱动B.人工智能赋能C.实时性D.个性化服务E.监管科技融合答案：ABCDE解析：大数据金融应用具有多方面的特征。数据驱动是其核心，依赖于海量的数据进行分析和决策。人工智能赋能通过算法模型提升应用的智能化水平。实时性体现在能够快速响应市场变化和客户需求。个性化服务通过分析客户行为和偏好提供定制化金融产品和服务。监管科技融合则是指利用科技手段提升金融监管的效率和效果。这些特征共同构成了大数据金融应用的独特之处。2.大数据金融应用的关键技术包括（）A.大数据处理技术B.机器学习算法C.云计算平台D.数据可视化工具E.区块链技术答案：ABCDE解析：大数据金融应用涉及多种关键技术。大数据处理技术用于高效存储、管理和处理海量数据。机器学习算法用于构建预测模型和进行风险评估。云计算平台提供弹性的计算资源和存储空间。数据可视化工具帮助人们更直观地理解和分析数据。区块链技术则用于增强数据的安全性和透明度。这些技术的综合应用是实现大数据金融应用的基础。3.大数据金融应用在风险管理中的应用场景包括（）A.信用风险评估B.欺诈检测C.市场风险预测D.操作风险预警E.宏观经济分析答案：ABCD解析：大数据金融应用在风险管理中具有广泛的应用场景。信用风险评估通过分析借款人的历史数据来预测其违约概率。欺诈检测通过识别异常行为模式来发现潜在的欺诈活动。操作风险预警通过监控内部流程和系统来提前发现潜在风险。宏观经济分析则通过分析宏观经济数据来预测市场趋势和风险。这些应用场景有助于金融机构更有效地管理风险。4.大数据金融应用在客户服务中的应用场景包括（）A.客户画像构建B.个性化推荐C.智能客服D.客户流失预警E.产品创新设计答案：ABCD解析：大数据金融应用在客户服务中同样具有广泛的应用场景。客户画像构建通过分析客户数据来描绘客户特征和需求。个性化推荐根据客户偏好推荐合适的产品和服务。智能客服通过自然语言处理技术提供24/7的客户服务。客户流失预警通过分析客户行为来预测潜在的流失风险。这些应用场景有助于提升客户满意度和忠诚度。5.大数据金融应用对传统金融业的影响包括（）A.业务模式创新B.市场竞争加剧C.监管挑战增加D.技术人才需求提升E.服务效率提升答案：ABCDE解析：大数据金融应用对传统金融业产生了深远的影响。业务模式创新通过数据驱动的方式改变了传统的金融服务模式。市场竞争加剧由于新技术的应用降低了市场准入门槛。监管挑战增加因为监管机构需要制定新的规则来规范大数据金融应用。技术人才需求提升因为金融机构需要更多具备数据分析能力的员工。服务效率提升通过自动化和智能化手段提高了服务效率。这些影响共同推动了金融业的变革。6.大数据金融应用中的数据来源主要包括（）A.客户交易数据B.社交媒体数据C.政府公开数据D.传感器数据E.移动设备数据答案：ABCDE解析：大数据金融应用中的数据来源非常广泛。客户交易数据提供了客户的金融行为信息。社交媒体数据包含了客户的社交行为和情感倾向。政府公开数据提供了宏观经济和社会信息。传感器数据来自各种物联网设备，提供了实时环境信息。移动设备数据则包含了位置、应用使用等信息。这些多样化的数据来源为大数据金融应用提供了丰富的数据资源。7.大数据金融应用中的数据处理流程包括（）A.数据采集B.数据清洗C.数据集成D.数据分析E.数据存储答案：ABCDE解析：大数据金融应用中的数据处理流程是一个完整的过程。数据采集是获取数据的初始阶段。数据清洗用于去除错误和不一致的数据。数据集成将来自不同来源的数据整合在一起。数据分析通过统计和机器学习方法挖掘数据中的价值和规律。数据存储则提供数据的长期保存和访问。这些步骤共同构成了大数据金融应用的数据处理流程。8.大数据金融应用中的数据安全风险包括（）A.数据泄露B.数据篡改C.数据丢失D.数据滥用E.数据加密失败答案：ABCD解析：大数据金融应用中的数据安全风险多种多样。数据泄露是指未经授权的访问和传播敏感数据。数据篡改是指对数据进行非法修改。数据丢失是指数据被意外删除或损坏。数据滥用是指未经授权的使用数据。数据加密失败则导致数据在传输或存储时被窃取。这些风险需要金融机构采取相应的措施进行管理和控制。9.大数据金融应用中的机器学习算法包括（）A.决策树B.神经网络C.支持向量机D.聚类分析E.关联规则挖掘答案：ABCDE解析：大数据金融应用中使用了多种机器学习算法。决策树通过树状结构进行决策。神经网络模拟人脑神经元进行复杂模式识别。支持向量机用于分类和回归分析。聚类分析将数据点分组。关联规则挖掘发现数据项之间的有趣关系。这些算法在不同场景下发挥着重要作用，为大数据金融应用提供了强大的分析能力。10.大数据金融应用的发展趋势包括（）A.数据驱动决策普及化B.人工智能技术深度融合C.数据共享与合作加强D.监管科技持续发展E.行业边界逐渐模糊答案：ABCDE解析：大数据金融应用的发展趋势是多方面的。数据驱动决策普及化意味着越来越多的决策将基于数据分析。人工智能技术深度融合将进一步提升应用的智能化水平。数据共享与合作加强促进不同机构之间的数据流通和价值共创。监管科技持续发展将提升金融监管的效率和效果。行业边界逐渐模糊因为金融与其他行业的融合日益紧密。这些趋势共同塑造了大数据金融应用的未来发展方向。11.大数据金融应用中，常用的数据挖掘任务包括（）A.分类B.聚类C.关联规则挖掘D.回归分析E.时间序列分析答案：ABCDE解析：大数据金融应用中，数据挖掘任务非常多样。分类用于将数据点分配到预定义的类别中，常用于信用评分和欺诈检测。聚类用于将相似的数据点分组，有助于客户细分和市场划分。关联规则挖掘发现数据项之间的有趣关系，例如购物篮分析。回归分析用于预测连续值，如房价或股票价格。时间序列分析用于分析具有时间戳的数据，预测未来趋势。这些任务共同构成了大数据金融应用中的数据分析核心。12.大数据金融应用中，云计算平台的优势包括（）A.弹性扩展B.降低成本C.提高可靠性D.统一管理E.增强安全性答案：ABCD解析：大数据金融应用中，云计算平台提供了多方面的优势。弹性扩展允许根据需求动态调整资源，应对数据量的波动。降低成本因为用户无需购买和维护物理硬件。提高可靠性通过数据冗余和备份机制确保服务持续可用。统一管理简化了IT基础设施的运维工作。虽然云计算可以增强安全性，但通常需要用户自行配置和管理安全措施，因此E选项的优势相对较弱，主要还是依赖于用户自身的安全实践。因此，ABCD是更核心的优势。13.大数据金融应用中，人工智能技术的应用包括（）A.智能投顾B.风险控制C.客户服务D.量化交易E.欺诈检测答案：ABCDE解析：大数据金融应用中，人工智能技术的应用非常广泛。智能投顾通过算法为投资者提供个性化的投资建议。风险控制利用AI模型进行信用评估和风险预测。客户服务通过聊天机器人等AI技术提供24/7的服务。量化交易使用AI算法自动执行交易策略。欺诈检测通过模式识别发现异常交易行为。这些应用展示了AI在提升金融效率和服务质量方面的巨大潜力。14.大数据金融应用中，数据预处理的主要步骤包括（）A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据归一化E.数据采样答案：ABCDE解析：大数据金融应用中，数据预处理是数据分析的关键前序步骤。数据清洗用于处理缺失值、异常值和重复值。数据集成将来自不同数据源的数据合并。数据转换包括将数据转换为适合分析的格式。数据归一化将不同量纲的数据缩放到统一范围。数据采样从大数据集中抽取代表性样本。这些步骤确保了进入分析阶段的数据的质量和适用性。15.大数据金融应用中，数据可视化工具有助于（）A.展示数据趋势B.发现数据模式C.增强数据理解D.支持决策制定E.增加数据量答案：ABCD解析：大数据金融应用中，数据可视化工具发挥着重要作用。它通过图表、图形等方式展示数据趋势，帮助用户直观地理解数据。可视化有助于发现数据中隐藏的模式和关联。它还能增强用户对数据的理解，使复杂信息更易消化。最终，清晰的可视化结果支持更明智的决策制定。数据可视化本身并不增加数据的数量，而是帮助更好地利用现有数据，因此E选项不正确。16.大数据金融应用中，机器学习模型的评估指标通常包括（）A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数E.模型复杂度答案：ABCD解析：大数据金融应用中，机器学习模型的评估需要使用多个指标。准确率衡量模型预测正确的比例。精确率表示预测为正类的样本中实际为正类的比例。召回率表示实际为正类的样本中被模型正确预测为正类的比例。F1分数是精确率和召回率的调和平均，综合评价模型的性能。模型复杂度虽然影响模型的泛化能力，但通常不是模型性能的直接评估指标，更多是用于模型选择和调优的考量。因此，ABCD是更常用的评估指标。17.大数据金融应用中，区块链技术的应用场景包括（）A.供应链金融B.跨境支付C.数字货币D.证券交易E.身份认证答案：ABCDE解析：大数据金融应用中，区块链技术因其去中心化、不可篡改等特性，在多个场景有应用潜力。供应链金融通过区块链可以增强透明度和信任。跨境支付可以利用区块链实现更快速和低成本的交易。数字货币是基于区块链技术的加密货币。证券交易可以通过区块链实现更高效的清算和结算。身份认证利用区块链可以提供更安全可靠的数字身份管理。这些应用展示了区块链在金融领域的广泛影响。18.大数据金融应用中，数据治理的重要性体现在（）A.确保数据质量B.保障数据安全C.明确数据责任D.促进数据共享E.提高数据利用率答案：ABCDE解析：大数据金融应用中，数据治理的重要性是多方面的。确保数据质量是基础，保证分析结果的可靠性。保障数据安全防止敏感信息泄露。明确数据责任确保每个环节都有人负责。促进数据共享打破数据孤岛，提升整体数据价值。提高数据利用率使得数据资产得到最大化发挥。这些方面共同构成了数据治理的核心价值，对大数据金融应用的成败至关重要。19.大数据金融应用中，客户画像的构建过程通常包括（）A.数据收集B.数据清洗C.特征工程D.模型训练E.结果可视化答案：ABCDE解析：大数据金融应用中，客户画像的构建是一个系统化的过程。数据收集是获取客户相关信息的初始步骤。数据清洗用于处理收集到的原始数据中的问题。特征工程是从原始数据中提取有意义的特征。模型训练使用机器学习算法对客户进行分群或描述。结果可视化将构建好的客户画像以图表等形式展示出来，便于理解和应用。这些步骤共同完成了客户画像的构建。20.大数据金融应用中，面临的监管挑战包括（）A.数据隐私保护B.数据安全合规C.模型风险监管D.算法歧视防范E.行业准入控制答案：ABCD解析：大数据金融应用中，面临的监管挑战日益增多。数据隐私保护是核心问题，需要确保个人数据不被滥用。数据安全合规要求金融机构遵守相关的安全标准。模型风险监管关注算法的稳定性和可靠性，防止系统性风险。算法歧视防范要求确保AI模型不会产生不公平的歧视性结果。行业准入控制则涉及对新技术的监管和审批。这些挑战需要监管机构和金融机构共同努力应对。三、判断题1.大数据金融应用可以完全替代传统金融业务模式。（）答案：错误解析：大数据金融应用是传统金融业务模式的重要补充和赋能手段，它利用数据分析等技术提升效率和精准度，但并不能完全替代传统金融业务模式。传统金融业务中涉及的核心价值观、风险控制逻辑、客户关系管理等方面，大数据技术难以完全覆盖。大数据金融更倾向于与传统模式融合，形成混合模式，而非完全替代。2.任何个人或组织都可以合法地获取和使用金融大数据。（）答案：错误解析：金融大数据涉及大量个人隐私和商业秘密，其获取和使用受到严格的法律和监管限制。个人或组织在获取和使用金融大数据前，必须获得数据主体的明确授权，并确保其行为符合相关法律法规和隐私政策的要求。非法获取和使用金融大数据是违法行为，将承担相应的法律责任。3.机器学习算法在金融领域的应用可以完全消除所有风险。（）答案：错误解析：机器学习算法虽然在金融领域应用广泛，能够有效识别和预测风险，但并不能完全消除所有风险。算法模型存在局限性，可能受到数据质量、模型假设、市场环境变化等因素的影响，导致预测失误或产生新的风险。此外，操作风险、道德风险等非模型风险也无法通过算法完全消除。因此，风险管理需要综合运用多种手段，而非仅仅依赖机器学习算法。4.云计算平台为大数据金融应用提供了弹性的计算和存储资源。（）答案：正确解析：云计算平台的核心优势之一是其能够提供弹性的计算和存储资源。大数据金融应用往往需要处理海量数据，并进行复杂的计算分析，对计算和存储资源的需求波动较大。云计算平台允许用户根据需求动态调整资源分配，既能满足高峰期的处理需求，又能降低低谷期的成本，从而为大数据金融应用提供了极大的便利性和经济性。5.数据可视化技术可以将复杂的数据分析结果以直观的方式呈现出来。（）答案：正确解析：数据可视化技术的核心目的就是将复杂的数据分析结果以直观、易懂的方式呈现出来。通过使用图表、图形、地图等视觉元素，数据可视化可以将抽象的数据转化为具体的图像，帮助用户更快地理解数据的含义、发现数据中的模式和趋势，并支持更有效的决策制定。它是连接数据与决策者的桥梁。6.人工智能技术在智能客服中的应用可以完全取代人工客服。（）答案：错误解析：人工智能技术在智能客服中的应用已经取得了显著进展，能够处理大量的重复性咨询，并提供7x24小时的服务。然而，智能客服在处理复杂、情感化或需要深度个性化服务的问题时，仍然难以完全取代人工客服。人工客服具备更强的理解能力、共情能力和解决复杂问题的能力，能够为客户提供更人性化、更高质量的服务体验。因此，人工智能客服和人工客服应该complementary地协同工作。7.区块链技术的去中心化特性使其在金融领域具有天然的适用性。（）答案：正确解析：区块链技术的核心特性之一是去中心化，这意味着数据分布式存储在多个节点上，没有中心化的控制机构。这一特性使得区块链在金融领域具有天然的适用性，特别是在需要提高透明度、降低交易成本、增强安全性等方面。例如，在跨境支付、供应链金融、证券交易等领域，区块链的去中心化特性可以有效地解决传统金融体系中存在的痛点问题。8.数据治理的主要目标是提高数据的利用率。（）答案：正确解析：数据治理是一项系统工程，其核心目标之一就是提高数据的利用率。通过建立数据管理的规范、流程和体系，数据治理旨在确保数据的准确性、完整性、一致性和安全性，从而使得数据能够被更广泛、更有效地应用于业务决策、产品创新、风险控制等各个方面，最大化数据的价值。9.大数据金融应用中的数据清洗只是简单地删除错误数据。（）答案：错误解析：大数据金融应用中的数据清洗是一个复杂的过程，并不仅仅是简单地删除错误数据。数据清洗包括识别和处理各种数据质量问题，如缺失值、异常值、重复值、格式不一致等。处理方法包括填充、删除、转换、归一化等多种技术，目的是提高数据的质量和可用性，为后续的数据分析和应用奠定基础。10.数据安全是大数据金融应用中唯一需要关注的风险。（）答案：错误解析：虽然数据安全是大数据金融应用中非常重要且基础的风险之一，但并非唯一需要关注的风险。大数据金融应用还面临多种其他风险，如模型风险（算法不稳健或产生误导性结论）、操作风险（系统故障或人为失误）、合规风险（违反相关法律法规）、声誉风险（数据泄露或应用不当引发负面舆情）等。这些风险相互交织，需要综合进行管理和控制。四、简答题1.简述大数据金融应用对传统金融业带来的主要影响。答案：大数据金融应用对传统金融业带来了多方面的深远影响；首先是业务模式的创新，传统金融业正从产品导向转向数据导向，利用大数据分析客户需求