开放数据为消费者、现有金融机构和新进入者（统称为金融服务提供商）、监管机构和其他服务提供商带来了 创造价值的巨大机遇。
更多的产品和服务选择
开放数据让创新型企业更容易快速地开发和销售新产品和服务，从而塑造消费者预期并提高竞争标准。与此 同时，获取关键的金融和非金融数据可以让金融机构更好地根据个人消费者的具体需求定制产品，提供意见 和建议。例如，人寿保险公司可以利用健康和活动跟踪数据，通过奖励健康行为帮助消费者节省保费。与此同 时，更规范的信息共享使金融产品和服务能够通过非传统渠道获得（例如，在购房服务中纳入一键式抵押贷款 再融资服务，如澳大利亚房地产平台Domain），也使非金融产品可以通过金融渠道获得（例如，星展银行的 Home Marketplace，该平台允许客户与信誉良好的承包商进行协商，并使用内置计算器计算他们在星展银行 的资产，以确定他们能够承担的房贷水平，以及其他服务等）。31 如此，消费者可以通过自己选择的渠道获得 关键服务，并选择正确的金融产品。最后，旨在基于消费者整体财务状况来实现最佳收益的自动化资金流动 （例如，在利息更高的产品推出时转移存款、优化短期储蓄/长期投资组合等）将对消费者的整体资产产生积 极影响。
更好的消费者体验
让消费者能够通过数字化的方式共享他们的信息，可以大幅减少金融服务中的交易摩擦。例如，与贷款机构 一键共享信息可以节省消费者手动填写表格的时间。在开放数据的背景下，就业状况、收入和资产/负债持有情 况等信息可以实现自动化分析、验证和预填。或者，向物业经理提供可信的收入、身份和保险证明等信息，租 户可以更顺利地租房。虽然银行的新客户可以获得大部分的优惠，但金融机构仍可以利用开放数据为现有客户 提供更好的服务。金融机构可以利用对消费者行为/偏好的了解更好地为消费者提供服务和支持。例如，电信 运营商提供的数据可以帮助银行了解消费者在一天中使用不同设备的时间，从而帮助银行优化服务。同时，获 取消费者的完整财务信息可以帮助企业更准确地确定潜在的客户终身价值，并以此提出更具个性化和更精准 的建议。
增强的金融包容性和知识普及
如前所述，相较以往，金融机构可以从更广泛的渠道获取消费者更多的信息来进行更精准的风险分析。数据 ——尤其是与身份和信用相关的数据——长期以来一直阻碍金融包容性的实现：世界银行的报告显示，在撒哈 拉以南非洲地区有超过1亿人没有银行账户，而这部分人也没有正式的身份证明。32 金融机构可以利用金融和 非金融数据建立可信和可验证的个人档案，为更多的消费者提供服务，同时满足严格的“充分了解你的客户” （KYC）的要求。同时，金融机构还可以通过以下两种方式提高消费者的产品持有率：使用其他来源的数据充 实信用档案（如电信账单支付凭证），提升贷款资质，或者建立更准确的风险档案（如通过社交媒体数据来了 解消费者活动），从而潜在地降低保费。当消费者获得账户和产品后，金融机构可以将此作为重要的渠道，向 消费者提供实用的建议、推送文章/工具（如退休金计算器）以及奖励合理的金融行为，以此帮助消费者建立 健康的消费、储蓄和风险防控习惯。
开发新业务模式
通过访问跨部门数据，金融机构可以开发全新的业务模式，使收入结构多样化，拓展新的消费群体和渠道，并 从竞争对手中脱颖而出。正如前文所探讨的，随着“即服务”框架等其他业务的快速发展，开放数据为金融机 构带来了可以让其比以往更快建立新业务模式的工具。例如，德国商业银行正在使用其制造业客户仓库的物联 网（IoT）传感器数据来发起付款，并当货物在供应链中流通时启动自动化融资。33 在投资领域，自定义检索解 决方案在未来可以通过开放数据为消费者定制可以平衡其风险承受能力、财务目标和信念的投资组合方案。
整体效率提高，成本下降
金融机构可以通过各种方法获取更多数据，从而提高整体效率，降低成本。首先，这些数据有助于进行更具针 对性和更精准的收购，降低销售漏斗中的每次收购成本。例如，德勤的Acquisition.AI解决方案利用数十个来 源的数据推动更复杂的细分和定位，协助加拿大一家大型银行将低参与度客户转变为主要关系客户的转化率 提高了50%以上。34 其次，这些数据有助于更好地对比服务成本与客户终身价值。通过更深入地了解消费者的 财务状况和偏好，金融机构可以与消费者进行适当的互动，并增加服务种类。再次，如上所述，即时访问大量消 费者财务和活动数据可以减少人工收集信息的时间，从而帮助贷款机构更快、更直接的对消费者的信贷情况做 出判断。在未来，这些数据还能推动预测性贷款的发展（例如，商业贷款机构可以利用商店客流量和销售点数 据，在消费需求旺盛时期自动预审小型零售商的营运资金融资资质）。最后，随着数字身份的发展，金融机构可 以通过建立有关消费者及其行为更全面的档案来消除身份和交易欺诈。
建立更紧密的关系
随着数据和产品的商品化，以及“即服务”功能使访问同类最佳的金融基础设施变得更加容易，建立密切、相关 和频繁的客户关系的投资回报率（ROI）大幅提高。对消费者的财务状况、生活方式、目标和活动的智能分析， 为金融机构就更复杂的问题向消费者提供更及时、相关、有用和有影响力的建议奠定了坚实的基础。由此产生 了飞轮效应——关系越密切，消费者便更愿意分享仅通过开放数据无法获取的其他个人信息（例如，有关其个 人投资目标的详细信息），金融机构便可以提供更好的建议和服务，整体关系因而变得更加密切。从某种意义 上说，开放数据造就了更密切的客户关系。
建立新的基础设施业务模式
互操作性是开放数据生态系统良好运行的必要条件，我们将在下文中详细探讨。增强互操作性需要开发和维 护数据共享基础设施。个别金融机构（如支付网络）、产业联盟或数据服务提供商可以通过提供创收服务，实现 安全、可靠和高效的数据流。其中一些商业模式可提供以下服务： 数据网关、交换和中介服务（如印度国家支付公司的统一支付接口或“UPI”）； 用户认证和令牌化服务（如欧洲的Token.io）； 欺诈管理和身份识别的统一应用程序（如加拿大的Interac/SecureKey）； 验证和许可管理服务（如全球范围运用的PingID和哥伦比亚的SoyYo）。
