当然，跨界不是各界通吃，而是要选择一个擅长的行业或领域跨界，垂直深耕，与所跨行业或领域的用户一起分析和挖掘用户的需求，设计好的互联网金融产品，强化用户高效、便捷、安全、随时、随地享受金融服务需求的体验。互联网金融可垂直的领域很多，如消费金融、供应链金融、汽车金融、旅游金融等。一个互联网金融平台，在某个领域特别精、特别专，做成这个领域的第一名，贴上这个领域的标签，这时跨界就成功了。未来互联网金融不仅要在跨界的环境中发展，还会在跨界的环境中不断形成新的互联网金融产品、关系和结构。
互联网金融的方向之三：精准金融
以大数据、云计算、移动计算等互联网技术为主要特征的互联网金融，一方面，能够利用自己拥有的数据或者跨界得到的大数据，对金融服务所支持的产品及其用户进行画像，得到每类产品越来越精准的用户角色模型，获得相应的跨界服务收入；另一方面，能够结合用户所在的场景迅速地动态了解用户的个性化需求，提供个性化的金融服务，从而实现对互联网金融用户的精准金融服务。
以银行为例，早先银行利润主要是利差收入，即通过存款利息和贷款利息之间的差额而形成的。银行业之间的竞争使得存贷利息差在银行利润中的比重越来越小，随着竞争趋于激烈，各大银行都在发展各种服务收入，低层次的包括代收代缴（如水费、电费等）的业务收入，中间层次的包括各种手续费（如开户费、转账费等）的业务收入，高层次的包括理财收入。然而，以上三个层次的服务收入都会由于竞争受到挤压。未来银行的收入应该有一个较大的比重来源于数据的收入。比如银行手中有大量的银行卡（如信用卡）消费数据，银行可以基于银行卡的数据和跨界获得的社交等大数据，对各类产品的用户进行画像，比如图3就是某银行基于信用卡的消费数据做出的喜欢购买某款摄影产品的人物角色模型。大家可以思考：100元将这个画像模型卖给这个产品的厂商或销售商有无可能？如果做出1万种商品的用户画像模型，是否可以有100万元的销售收入？有这些数据，产品的拥有者就可以做到精准营销。这是精准金融的含义之一，即用金融数据提供精细化的数据服务，从而获得相应的收入。相信随着数据量的增加，用户的角色模型会越来越精准，得到产品或销售商更多的欢迎。
上述的画像技术对于传统银行都可以采用。对于互联网金融企业来说，由于有更多类型的用户数据，可以做更精细的用户分类画像模型。例如微信支付，可以比较容易地获得用户的社交数据和消费数据，从而更好地分析用户的特征和行为。
