金融大数据建模（financial big data modeling），理学-系统科学-系统交叉学科-社会系统科学-[经济系统]，利用计量的方法对多种数据源的结构、非结构化数据与传统金融数据进行分析，以及对大数据背景下新的金融计量方法的研究与构建。“大数据”时代的到来，数据成为继“成本”“监管”和“技术”等因素后，金融市场又一重要的创新驱动力量。通过对“海量多维数据”的整合与分析，可以推断出不同维度数据之间的内在逻辑与交叉关联，从而能够更好地发现和理解金融市场的特征与表现。金融大数据建模应用传统计量模型对“海量多维数据”进行整合分析，同时通过深度学习、人工智能等新技术对适用于“海量多源异构”数据的新的金融计量模型进行研究，为“大数据时代”金融创新与研究提供技术方法支持。金融大数据建模在研究对象、技术方法等方面均有一些本身的特点：①从研究对象来看，金融大数据建模的研究对象是既有包括传统金融数据、互联网数据在内的“海量多源异构”数据，又包括整合分析金融大数据的模型本身，以求更好地整合分析金融大数据。