大數據一詞最早提出是在麥肯錫的全球研究所，指的是一種規模在獲取、存儲、管理、分析等方面遠遠超出了傳統數據庫能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模。那么大數據又可分為結構化數據和非結構化數據，其占比為15%和85%。而它們的存在形式則是社交網絡應用和電子商務領域。隨著社交網絡的蓬勃發展，大量的用戶內容、圖片、視頻、搜索記錄等非結構化的數據在日漸增多。互聯網用戶在線上的每一次瀏覽、每一次點擊都是大數據來源的一個形式。而且，隨著朋友圈、微博的普及，則可以更加快捷的獲取用戶的地址和信息。

大數據的普及，大大提高了信息的快速高效的處理能力。首先，最初大數據的出現是方便一些電商統計商品的點擊率、成交率來確定商品的進貨比例，而在這個復雜的操作過程中，則會導致信息的泄漏，這是大數據長久以來的弊端。然而，伴隨著近幾年移動互聯網和社交軟件的開發，大數據在悄然改變。社交媒體將人與人的關系、個人的性格在大數據的支撐下呈現給了各類平臺，其中包含電商平臺、網貸平臺等等。并且，隨著互聯網的發展，人們對數據的實時應用似乎更加普遍，比如通過手機關注新聞、熱點、物流等等，所以大數據要求在第一時間抓取用戶的重要信息。

由于大數據的多樣性和高效性，大數據在互聯網金融的領域可謂蓬勃發展。企業可以通過大數據反映客戶的需求從而提前預測企業未來的發展，通過點擊率和瀏覽量分析網絡金融的用戶需求，還可通過對大數據的歸類和分析來進行風險控制。極速現金俠就是大數據蓬勃下誕生的一員，它敏銳的抓住了商機，推出短期小額快速貸款的模式，運用全自動的審核和反欺詐決策引擎，與多家第三方數據平臺合作一起建立了大數據風險決策引擎，是現在市場上不可多得的大數據分析系統。

那么，大數據在P2P中應用最為廣泛的就是信用征信。運用大數據進行征信，從個體狀況、社交網絡行為以及網絡購物行為進行分析。另外，公安信息平臺目前開放，居民身份證信息也開始對外開放，大大提高了極速現金俠對個人信息統計的準確率。并且極速現金俠平臺還要求提供收入證明以及工作信息，以及親屬各類信息，全方位的進行風險評估，大大提高了網貸平臺的安全性。

其中，大數據可進行的社交網絡的行為分析就是一個很好的例子。如微信朋友圈、微博、人人網等，通過記錄好友數量、發表的內容評論、以及與你互動的內容來對其進行信用評估。而且現在人們對手機的依賴度越來越高，所以基于社交行為分析下的信用評估也越來越準確，極速現金俠正是運用大數據對用戶社交行為進行分析，用戶的每一個微博定位、每一條評論都將成為極速現金俠的評判標準，并且極速現金俠在實踐中總結，社交媒體中越是活躍的群體，其風險性也就越低。在大數據領域不斷拓新，通過大數據分析降低風險，是極速現金俠目前的首要任務。

除此之外，網絡購物行為也是征信的必要手段。通過分析個人購物的行為以及賬單即可了解一個人的消費能力和資金狀況。并且各大購物網站相繼推出的貸款功能也為信用評估提供了很好的參考。極速現金俠通過搜集網購信息來進行信用評估，據數據顯示，其平臺許多用戶都是信用優良的電商用戶，也規避了不該有的風險。

有數據分析，目前大數據工程師極度短缺，人才供應量還無法滿足企業需求，所以大數據目前還在處于發展階段。一些不成規模的網貸平臺沒有趕上大數據的浪潮，現在仍然在夾縫中求生。但是，有遠見的企業還是會順從時代的發展，緊隨大數據的潮流，像極速現金俠，不止是現金極速，發展也是全速前進。