属于金融大数据应用场景的有

金融大数据应用场景广泛，涵盖了从风险管理、欺诈检测到客户服务和个性化推荐等多个方面。以下是一些具体的应用场景：

1. 信用评分与风险管理：金融机构使用大数据技术来评估客户的信用风险。通过分析客户的交易历史、社交媒体行为、在线购物习惯等数据，金融机构可以更准确地预测客户的违约概率，从而制定更合理的信贷政策。

2. 欺诈检测：金融机构利用大数据技术来识别和预防欺诈行为。通过对大量交易数据进行分析，金融机构可以发现异常模式，如频繁的小额交易、不寻常的交易时间等，从而及时发现并阻止潜在的欺诈活动。

3. 客户细分与个性化服务：金融机构利用大数据技术对客户进行细分，以便提供更加个性化的服务。通过对客户的消费习惯、投资偏好、社交网络等信息进行分析，金融机构可以为客户推荐合适的产品，提高客户满意度和忠诚度。

4. 市场分析与投资决策：金融机构利用大数据技术对市场趋势进行分析，以便做出更准确的投资决策。通过对大量的股票、债券、外汇等金融市场数据进行分析，金融机构可以发现市场的短期和长期趋势，从而制定更有效的投资策略。

5. 反洗钱（AML）与反恐融资（CFT）：金融机构利用大数据技术来监测和打击洗钱和恐怖融资活动。通过对客户的交易记录、资金来源、资金去向等信息进行分析，金融机构可以发现可疑的交易模式，从而采取相应的措施。

6. 客户关系管理（CRM）：金融机构利用大数据技术来维护与客户的关系。通过对客户的购买历史、互动记录、反馈信息等数据进行分析，金融机构可以更好地了解客户需求，提供更加贴心的服务，从而提高客户满意度和忠诚度。

7. 智能投顾：金融机构利用大数据技术为客户提供个性化的投资建议。通过对客户的投资目标、风险承受能力、投资期限等信息进行分析，智能投顾系统可以为客户推荐合适的投资组合，实现自动化的投资管理。

8. 保险定价与理赔：保险公司利用大数据技术来优化保险产品的定价和理赔流程。通过对大量的保单数据进行分析，保险公司可以更准确地计算保费，同时提高理赔效率，降低运营成本。

9. 供应链金融：金融机构利用大数据技术来优化供应链金融业务。通过对企业的交易数据、财务状况、信用记录等信息进行分析，金融机构可以为企业提供更灵活的融资方案，降低企业融资成本。

10. 金融科技（FinTech）创新：金融机构利用大数据技术推动金融科技的发展。通过开发基于大数据技术的新产品、新服务，金融机构可以提升竞争力，满足客户的多元化需求。