金融需要 hadoop、spark 等这些大数据分析工具吗？使用场景是怎样的？

首先，金融业的涵盖非常之广，主要包括三大类：银行类、投资类和保险类。具体则很多：商业银行、投资银行、证券、保险、小贷公司、租赁等。而且随着时代和技术发展，还出现了各类新型金融机构，比如：消费贷、P2P等等。其次，金融业基本是全世界各个行业中最依赖于数据的，而且最容易实现数据的变现。

在本回答中不纠缠于大数据和数据的区别。比如世界上最大的金融数据公司Bloomberg，看起来它提供的金融数据服务在深度上并不复杂，而且其成立时间远早于大数据这个词汇出现的时间，但是你很难说，Bloomberg不是一个金融大数据公司。

大数据技术，可以让金融产品的颗粒度精确到每个人。从而可以根据每个人过去的历史推测其未来的财务状况及履约情况，即所谓的大数据征信，因此给于每个人不同的授信额度以及利率。而扩展到保险，也是同样的道理，保费可以根据每个人的情况不同而差异化。比如在美国买车险，根据人的婚姻状况、车辆颜色、年龄等各种信息，都会得到不同的保费金额。

而最近大火的UBI(Usage Based Insurance)更是将大数据技术的使用推向新高度。甚至通过在保险购买者的车辆上安装检测OBD数据的硬件设备来获取各项数据，从而对好司机和坏司机差别定价保费。