1、大数据降低金融机构对物流货押监管的信息不对称

传统金融机构为了控制风险，对于中小企业的贷款实行信贷配给。

对于产业和贸易，金融机构信贷人员往往基于财务报表等明规则来判断和监管企业，但是对一些行规和潜在的贸易规则并不是很清楚。

由于之间存在严重的信息不对称，金融机构为了获得有效的信息和实施贷后监管需要付出较高的信息收集和监督代理成本。

大数据的出现恰好缓解了金融机构与中小企业之间的信息不对称情况。作为金融行业的主要组成部分，银行业利用数据来提升竞争能力具有得天独厚的条件。

随着大数据时代的来临，银行运用科学分析手段对海量数据进行分析和挖掘，可以更好地了解客户的消费习惯和行为特征，分析优化运营流程，提高风险模型的精确度，研究和预测市场营销和活动的效果。

在这种情况之下，利用大数据的能力将成为决定银行竞争力的关键因素。

2、大数据促进物流企业精准管理存货

在物流货押监管中，物流企业掌握着中小企业存货仓储、发货运输、存货周期等运营信息，并通过对存货进行管理和控制与传统银行合作成为其中的关键环节。

在物流货押监管中，金融不但要求物流企业对存货进行管理，还要求分享物流企业掌握的信息。

从目前的情况来看，物流企业所掌握的信息还远远不能满足实际需求，信息不对称的现象依然非常严重，一个很大的原因就是物流企业所能掌握的信息始终有限。

在大数据时代，信息非常丰富。物流企业通过更新设备，整个各种资源，从而更大范围地获取企业信息，更好地服务金融业务。物流企业的信息获取、整合和利用主要体现在以下两个方面：

大数据技术可以扩展数据来源。

利用大数据平台，物流企业能从互联网、移动平台等多种非传统渠道中即时捕捉以前无法获得或使用的客户和市场数据（产品市场生命周期、盯市价格变化等），这使得许多依靠传统方式无法完成的工作成为可能，从而使物流货押监管业务的事前风险预判结构更准确，更具指导意义。

通过大数据技术可以将许多非结构化数据与传统数据快速整合、关联补充，完成企业行为模式分析和发现。

这有助于物流企业确定被监管企业运营状态变化规律，建立运营状态变化路径，按变化路径设置风险控制点，逐点评估业务风险，从而形成全新的事中风险动态计算体系及管理模式。

3、大数据可用于资信评估和风险分析

在客户许可的情况下，金融机构可以利用大数据对客户财务数据、生产数据、电水消耗、工资水平、订单数量、现金流量、资产负债、投资偏好、成败比例、技术水平、研发投入、产品周期等这一系列数据进行研判，研判完成后如果有共识、有标准，这些数据马上变成评判的指标。

只看财报和交易数据是有风险的，因为这些数据有可能造假，但通过大数据来掌握财务情况，不会有假。