数据是银行业的核心资产，然而传统银行机构获得的数据主要发挥着记录功能，并未进行深加工，借助大数据激活这些原始数据，能拓宽客户群体，提升银行业运营效率。
什么是大数据？
大数据（big data），指数据量大、数据形式多样化的非结构性数据，无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理数据的集合。大数据有三大本质：样本的总体化、允许有不精确数据存在、从注重因果关系转向为注重相关关系。大数据的价值目标是从海量数据中分析挖掘出有价值的规律。大数据非常讲究时效性，处理数据不追求精确性，而追求现实情形下的时效，若能及时发现并运用有价值的规律，能极大提升业务的灵活性，更加敏感把握市场机会。
大数据具有4大特征（4V）：大量、多样、速度、价值性。比如，谷歌每天收集24PB的数据，1EB=1024PB，1PB=1024TB，1TB=1024GB；百度每天新增数据10TB，每天要处理超过100PB数据；腾讯QQ拥有8亿用户，每天新增数据200PB到300PB；阿里巴巴5亿注册用户，目前保存数据接近100PB。
大数据给银行业带来哪些影响？
第一，大数据加快商业银行的战略转型。随着互联网金融的快速发展、民营银行设立、利率市场化进程不断提速，商业银行传统的优势在逐步丧失，具体表现为竞争加剧、存款流失、盈利下降。大数据可以帮助商业银行积极开展产品和服务创新，提供差异化服务，推动业务创新发展，促进银行战略转型。
第二，大数据能够优化银行资源配置，提升营运水平。银行借助于大数据进行运营渠道优化，为不同渠道配置最具性价比的产品和服务。如兴业银行借助信用卡还款数据，区分出优质客户，积极为客户提供差异化的产品和服务。
第三，大数据有助于降低信息不对称，增强风险防控能力。一方面，银行借助大数据可以对中小企业进行贷款风险评估。摒弃过度依靠贷款人提供的财务报表获取信息的业务方式，转而对其资产价格、业务流水、相关业务活动等流动性数据进行全程动态的监控分析，提升客户信息透明度；另一方面，可以对个人进行实时欺诈交易识别和反洗钱分析。商业银行借助客户基本信息、交易记录进行风险分析，花旗、富国、IBM都在积极运用大数据解决客户信息不对称问题，并取得了良好效果。
机遇与挑战在哪里？
数据是银行业的核心资产，然而传统银行机构获得数据主要起着记录功能，并未进行深加工，借助大数据激活这些原始数据，能拓宽客户群体，提升银行业运营效率。全球顶尖的麦肯锡咨询公司研究表明，银行甚至只需要更好的挖掘和利用现有的数据，就可以把贷款客户增加一倍，贷款损失减少四分之一。
商业银行借助于传统业务积累了大量的价值高的历史数据，如客户基本信息、交易明细及资产负债情况，借助大数据分析挖掘能产生巨大的商业空间。经验告诉我们，银行往往借助柜台业务和电子银行渠道开展营销管理工作，但由于银行拥有的客户信息不全面或客户样本量过少，往往导致客户营销管理工作成效不及预期，随着大数据时代的来临，在“样本=总体”的背景下，人类对金融风险的识别、量化与控制比以往任何时代更精确，对风险的驾驭能力也变得更强大。银行业可以借助大数据，与第三方大数据平台合作，拓展数据渠道与来源，挖掘出客户数据的全景图，如客户消费数据、浏览记录，再对客户群体（消费习惯、风险偏好等）进行聚类分析，有效鉴别出优质客户、潜在客户与流失客户，定位于每个客户的需求，通过个性化营销，提高客户的忠诚度。
如招商银行通过客户生命周期管理构建客户流失预警模型，对流失率等级前20%客户发售高收益理财产品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15%和7%。
但另一方面，大数据技术加剧银行业竞争。由于互联网金融的快速发展及金融监管环境的不断宽松，客观上弱化了银行业的进入壁垒，互联网金融凭借其优异的客户体验、便捷、低成本及适当的创新，充分释放了人们的金融需求，凭借其旺盛的生命力获得了快速发展，商业银行由于组织规模过于庞大，无法充分发挥自身潜力，反而处于劣势。电商平台依托自身平台优势逐步蚕食银行业传统的零售业务，推出各自的理财产品，导致银行客户存款分流，银行的融资能力主导地位受到一定程度挑战，将会加剧银行业竞争。
银行业应该怎么做？
首先，加快战略转型。商业银行在经历十多年的高速增长后正处于转型时期，要在发展战略中引入大数据理念和方法，其经营模式将从产品为中心向以客户为中心转型，管理模式从粗放型向精细化转型，决策模式从经验依赖型向数据依靠性转型,把渠道整合、信息技术、数据挖掘作为向客户提供金融服务和产品创新的重要基地，逐步呈现开放、普惠、创新的金融趋势。商业银行引入大数据，其战略目标不是简单的降低成本，而是深入了解客户，准确定位市场，增强产品和服务的针对性、有效性，为客户提供个性化的服务。因此，商业银行大数据的战略目标是以客户为基础，客户需求为导向，客户管理为核心的大数据收集、存储、分析和应用体系。
其次，积极推进金融服务与社交网络的融合。打造金融数据仓库与大数据仓库，打破现有的数据边界，注重互联网站、社交媒体等新型数据来源，通过各种渠道获取尽可能多的客户和市场资讯。要充分利用微信、微博等社交媒体，增强客户互动，积极宣传，树立良好的社会形象，同时积极打通银行内部交易性数据和外部社交数据通道，进行更加全面高效的客户关系管理，如光大银行建立了社交网络信息数据库；利用社交网络、移动互联网等进行产品创新和精准营销，开拓营销渠道；新时期新形势下注重新媒体渠道的舆情监测，借助大数据，通过网络爬虫技术，可以及时获取产品及咨询相关信息，在风险事件爆发前进行及时有效的处置，最大限度的化解声誉风险。
再次，积极与大数据平台合作。与电信、电商、社交网络等大数据平台开展战略合作，打通银行业数据平台与第三方大数据平台，形成数据互联，全面整合客户信息，构建更加完整的客户全景图，将金融服务与大数据平台紧密融合。必须承认的是，银行与电商开展战略合作是比较现实的选择，如果自办电商，既没有专业优势，成本又高，不仅费时费力，还可能丧失市场机遇。
最后，培养大数据专业人才。打造一支复合型的大数据专业团队，不仅掌握数理建模和数据分析挖掘技术，还要熟悉银行业务，并能与银行业务条线进行充分沟通合作。
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