金融科技创新实验室在大数据领域的探索主要集中在以下几个方面：

1. **核心技术研发**：
- 实验室聚焦于大数据技术的核心算法研究，包括数据挖掘、机器学习、深度学习等，用以处理海量的金融交易数据、客户行为数据和市场趋势数据。
- 开发先进的数据分析工具和平台，构建高并发、实时计算的大数据处理系统，提升金融机构对复杂数据的处理能力和决策效率。

2. **风险防控与合规性监测**：
- 利用大数据技术进行实时风控建模，通过分析各类金融活动数据，发现异常交易模式，提高反欺诈、反洗钱以及信贷风险评估的准确性。
- 建立全面的数据监控体系，确保金融业务符合监管要求，及时预警潜在的合规风险。

3. **产品创新与个性化服务**：
- 通过对用户画像的深入分析，结合大数据技术提供个性化金融服务和定制化金融产品，例如智能投顾、精准营销等。
- 探索基于大数据的新一代金融产品设计，比如动态定价模型、智能合约等。

4. **运营优化与决策支持**：
- 利用大数据分析手段优化内部管理流程和资源配置，降低成本并提升运营效率。
- 提供数据驱动的决策支持，为金融机构的战略规划、市场预测、投资决策等提供科学依据。

5. **人才培养与生态建设**：
- 金融科技创新实验室不仅关注技术研发，还注重培养复合型金融科技人才，通过实战项目锻炼队伍，同时搭建合作交流平台，促进产学研联动，推动行业整体技术水平的提升。

6. **跨领域融合创新**：
- 结合区块链、云计算、人工智能等前沿科技，推动大数据技术与其他金融科技的深度融合，实现更高效的金融数据共享与交换机制，以及更安全、透明、可信的金融服务环境。

上海银行设立的金融科技创新实验室及中移金科与兴业消金共建的“金融科技大数据联合实验室”等案例，均体现了金融机构积极投入大数据领域的探索与实践，旨在通过技术创新驱动金融业的数字化转型和高质量发展。