金融大数据挖掘技术是指从海量的金融数据中提取有价值信息的技术。随着大数据时代的到来，金融机构越来越重视对数据的挖掘和分析，以实现更精准的风险管理、信贷评估和投资决策。
应用方面：
1. 信用评估：金融机构使用大数据分析客户的消费行为、交易记录和社交网络等信息，来预测其信用风险，降低坏账率。
2. 欺诈检测：通过分析交易模式、异常行为等，大数据技术可以帮助金融机构识别潜在的欺诈行为，保护资金安全。
3. 市场分析：金融机构可以利用大数据技术分析市场趋势、消费者行为等，从而制定更有效的营销策略。
4. 风险管理：通过对历史数据的分析，大数据可以帮助金融机构识别潜在的风险点，提前进行风险预警和管理。
5. 投资决策：利用大数据技术，金融机构可以对大量投资标的进行深入分析，提高投资决策的准确性。
前景分析：
1. 技术发展：随着人工智能、机器学习等技术的不断进步，金融大数据挖掘技术将更加智能化、高效化。
2. 数据量增加：金融科技的发展使得金融机构产生的数据量呈爆炸式增长，这对大数据挖掘技术提出了更高的要求。
3. 法规完善：随着数据保护意识的增强，各国对数据隐私和安全的法规不断完善，这将促进大数据挖掘技术在合规范围内的健康发展。
4. 跨界融合：大数据挖掘技术将与云计算、区块链、物联网等其他技术深度融合，推动金融服务的创新发展。
5. 人才培养：随着大数据挖掘技术的应用范围不断扩大，对于相关人才的需求也将增加，这将带动相关专业教育和培训的发展。
综上所述，金融大数据挖掘技术具有广泛的应用前景，但同时也面临着数据质量、隐私保护、技术更新速度等挑战。金融机构需要不断适应技术发展，加强数据治理，确保大数据挖掘技术的健康、可持续发展。
