兹维·博迪(ZviBodie),罗伯特·C·莫顿(RobertC.Merton)在两人合著的《金融学》中提到："金融功能要比金融机构更加稳定"。事实上，互联网金融作为互联网和金融的结合体，相对于传统金融而言，并没有创造出传统金融所不具有的新功能。使其大放光彩的，是运用互联网、云计算、大数据和移动支付等技术对用户体验与风险管控的提升上。
对于用户来说，对传统金融的诟病往往集中在效率低，服务体验不好、缺少个性个体验等方面，这对于适应了以用户为核心的年轻互联网一代来说显然太不合时宜。随着伴生互联网成长的一代成长为主流金融用户，未来的金融行业比拼的将不仅仅是收益率、流通性等等--实际上这些硬指标的差距将越来越难拉开，更多的比拼在于用户体验，只有完全立于用户立场考虑才是制胜关键。
金融产品比较复杂，参数不同，目标人群天壤之别，难以像汽车或者快消等标准化实物产品那样进行常规管理、营销。同时，金融产品的客户群更是高度分散，背景差异极大，资金量、资金管理偏好、习惯有细微不同都会导致需求差异。此外，金融市场瞬息万变，目标人群的购买决策往往具有极强的时效性（只有很窄的时间窗口）和迅捷性（购买欲望产生后，若流程繁琐体验不好，立即终止并遗忘该产品）特点。这一切基于用户多变的特点，对互联网金融来说都意味着机遇。
互联网的本质是数据，而金融同样与数据密切相关。以往的传统金融，同样需要收集用户的刷卡记录，跟踪用户的消费行为和信用记录，形成海量用户数据。但在数据的应用方面，传统金融行业仍延用工业化的思维：即习惯于将数据的分析结果应用于风险评估和管控方面，虽已在一定程度上具备了客户识别和分层能力，但更多的是在设计标准化产品后卖给所有人，在如何运用有关成果开拓市场、营销客户方面则做得远远不够。
而互联网金融的价值在于，可以互联网上的大数据为根基，从需求端挖掘，更准确、快速响应客户需求，并实现风险管理。在发现客户、培养客户、营销客户上，跨网数据优势尤为显著。用户行为分析已日益成为互联网数据业务主要的研究方法和研究工具，其巨大的用户价值挖掘和价值变现能力有望给金融行业发展带来深刻影响。通过跨网数据，可以更充分了解用户的消费习惯和行为特征，分析客户的网络行为模式、客户的需求及满足能力，进而细分客户群，有针对性地进行客户管理、营销。而通过新型金融客户关系的积累和管理，大数据的模式还将从单纯的客户体验发展到金融业务模式的突破，比如拓展更多的应用场景，提供更高的投资收益，以及在细分市场上进行用户的争夺等。
当然，困扰也将是巨大的，如果说以前企业级的内部数据是矿山，是在已知的矿中挖掘对企业管理和运营有效地信息，那么，互联网上的全流量数据就是"沙海"，需要具有海里寻针、慧眼识珠的能力。而目前国内的互联网金融数据资源仍不尽完善，如何解决全网金融用户行为数据匮乏的问题，如何将以往庞杂、无序、非结构化的互联网数据转化成海量、有序、结构化的数据，仍是当前互联网金融盛名之下难以言说的软肋。
为此，缔元信.已与金融企业展开合作，采用布码和抓取方式，对金融客户进行持续的全网动态追踪，并实现自动更新客户行为数据。这些多网数据通过Hadoop平台进行结构化整合、处理后赋予信息数据明确的标签，对受众用户进行多模型的划分后，用户的人口属性、内部偏好、对于营销渠道的偏好、购买偏好等都得到直观呈现，互联网上纷乱的数据与用户之间因此可以形成有效关联。
