大数据金融商业模式构成四要素：
1. 数据源：大数据金融需要大量的数据源，包括个人征信、社交网络、消费行为、交易记录等。这些数据源可以为金融机构提供丰富的信息，帮助其更好地了解客户，提高信贷审批的准确性和效率。同时，数据源还可以为金融机构提供市场趋势、竞争对手等信息，帮助其制定更加精准的市场策略。
2. 数据处理与分析：大数据金融的核心在于对数据的处理和分析。金融机构需要建立强大的数据处理平台，采用先进的数据分析技术，如机器学习、深度学习等，从海量数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供支持。此外，金融机构还需要建立完善的数据安全体系，保护客户的隐私权益。
3. 风险控制：大数据金融在追求盈利的同时，也需要关注风险管理。金融机构需要建立完善的风险评估模型，对客户进行信用评估，降低不良贷款率。同时，金融机构还需要建立有效的风险预警机制，及时发现潜在的风险，采取相应的措施进行防范和应对。
4. 服务创新：大数据金融需要不断创新服务模式，满足客户多样化的需求。金融机构可以通过开发新的金融产品，如P2P借贷、众筹、供应链金融等，为客户提供更加便捷、高效的金融服务。此外，金融机构还可以利用大数据技术，提供个性化的理财咨询、投资建议等增值服务，提升客户满意度和忠诚度。
总之，大数据金融商业模式构成四要素包括数据源、数据处理与分析、风险控制和服务创新。这四个要素相互关联、相互作用，共同构成了大数据金融的核心竞争优势。在未来的发展中，大数据金融将继续发挥其在金融领域的重要作用，推动金融业的创新发展。
