是的，大数据分析技术可以应用于互联网金融行业，帮助机构快速评估风险并提高放贷成功率。以下是大数据分析技术在互联网金融中的应用：
风险评估和信用评分：通过分析大量的数据，包括个人信息、财务数据、信用历史、社交媒体活动等，可以建立更精确的风险评估模型和信用评分模型。这有助于互联网金融机构更准确地判断借款人的信用状况和还款能力，从而提高放贷决策的准确性和成功率。
欺诈检测：大数据分析可以帮助互联网金融机构识别潜在的欺诈行为。通过分析用户的行为模式、交易数据、设备信息等，可以建立欺诈检测模型，及时发现和阻止欺诈行为，保护机构和用户的利益。
用户画像和个性化推荐：通过大数据分析，互联网金融机构可以深入了解用户的偏好、行为和需求，建立用户画像。基于用户画像，机构可以提供个性化的产品和服务推荐，提高用户体验和满意度，增加放贷成功的机会。
实时风控和监测：大数据分析技术可以实时监测互联网金融平台上的交易和活动，识别异常行为和风险信号。通过及时响应和风险控制措施，可以减少风险事件的发生，并提高放贷成功率。
综上所述，大数据分析技术在互联网金融行业的应用可以帮助机构更快速、准确地评估风险，并优化放贷决策，提高放贷成功率。这将为机构带来更好的风险管理和业务发展机会。然而，同时需要注意合规和隐私保护，确保大数据的使用符合相关法规和规范。