1、更重要的是，大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期，可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如，谷歌基于搜索流量预测流感爆发，尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了，但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。
2、任何数据分析的前提是首先要理解业务模型，从你的金融数据是怎么产生的，包括哪些指标哪些数据，你的分析是要为什么业务服务的，也就是你的目的。
3、然而，大数据在金融领域的应用并非一帆风顺。数据获取是首要挑战，传统金融机构受限于数据匮乏，而互联网公司虽拥有丰富数据，如地图、行车和社交等，但出于隐私和商业利益考虑，它们往往不会轻易共享。目前，数据的整合和交易仍处于灰色地带，质量参差不齐，无法满足大数据分析的严格要求。
4、百度金融使用的梯度增强决策树算法可以分析大数据高维特点，在知识分析、汇总、聚合、提炼等多个方面有其独到之处，其深度学习能力利用数据挖掘算法能够较好地解决大数据价值密度低等问题。
提高人才素质：针对互联网金融行业的特点和需求，研究对策可以提高人才的素质和技能，使其更好地适应行业发展的需要，这有助于提高行业的整体水平，推动行业的发展。
相较于互联网汽车金融，传统车贷审批速度相对较慢、审核资料较为繁琐、首付较高。汽车金融专业具有专业服务，能提供专业解决方案，具有一定的灵活性，前瞻分析认为，未来银行、电商和汽车金融专业服务行业间公司融合发展是将是行业未来发展的主要趋势。前瞻预计到2025年，我国互联网汽车金融将超过15000亿元。
互联网金融就业方向 本专业毕业生主要面向互联网金融企业、传统金融企业、商贸企业、互联网信息服务企业、事业单位、政府部门，运用互联网金融知识、经济学知识和互联网、大数据技术从事互联网金融产品设计、产品营销、金融数据挖掘分析、互联网金融产品开发、互联网金融行业管理等工作。
互联网金融专业就业前景广阔。互联网金融属于前沿新兴领域，需要懂IT技术、互联网思维和金融学的交叉型综合人才，传统的金融方向和IT技术方向人才无法满足产业需求，导致大量的人才缺口。
主要研究现代金融理论、金融科技及互联网金融、管理理论与电子商务技术，进行金融数据分析、金融信息系统分析和设计等，市场上对这类人才需求大，就业前景良好。
1、随着互联网技术的不断发展，数字化金融已经成为了未来的趋势。数字化金融将传统金融业与互联网技术相结合，通过金融科技的应用，实现金融服务的普惠化、便捷化和高效化。数字化金融的发展将为金融业带来更多的机遇。金融开放的推进 近年来，我国金融业对外开放的步伐不断加快。
2、随着经济全球化的发展，金融业作为国民经济的重要组成部分，也面临着前所未有的机遇和挑战。未来，金融行业将在技术、制度、市场等方面加速转型升级，以适应新的经济发展形势，为经济社会发展注入更多的动力。
3、二是放宽垄断行业特别是服务业准入限制，未来民间资本、非银行金融机构将迎来快速发展期，以及十年之内可能完成的利率市场化改革，将使金融市场竞争更为激烈，银行传统依赖利差的盈利模式将随之转变。
4、优秀人才、新业务、新技术等方面与中资金融机构竞争。由于我国金融企业自我约束、自我发展的经营机制尚未真正建立，加上历史包袱沉重、金融基础设施建设薄弱，与具有百年以上历史的大部分外资金融机构相比，存在一定的劣势，因此，加入WTO，也将给中资金融机构的经营和监管当局的监管带来新的压力和挑战。
5、通过创新金融产品和服务，可以满足不同客户的需求，同时也可以推动行业的发展和经验的积累。值得注意的是，随着互联网金融的兴起以及科技的进步，金融行业逐渐走向数字化、智能化的方向，这也将带来更多的机遇和挑战。未来，不断创新、注重风控、持续发展，将成为金融行业的关键词。
