大數據的應用

1. 有關數據顯示，中國大數據應用投資規模以五大行業最高，第一是互聯網行業，佔28.9%，第二是電信領域，佔19.9%，第三是金融領域，佔17.5%，政府和醫療分別爲第四和第五，分別佔8.8%和6.3%。無論是投資規模還是應用潛力，金融業中銀行又是重點，佔41.1%;證券佔35.1%;保險佔23.8%。
2. 銀行功能正在從過去的資金中介逐步向信息中介轉變，由過去單一的存貸匯服務向信息提供者、業務撮合者、財富管理者轉變。如果傳統銀行把大數據和風控、渠道等傳統優勢結合起來，可以形成新的服務和管理模式，進一步提高核心競爭力，在互聯網大數據時代將變得更加強大。
3. 隨着金融機構間競爭加劇，和大客戶脫離了間接金融的服務範圍，轉而通過直接金融進行融資， “長尾”客戶也成爲競爭的對象。而且，中小銀行的特性也決定了其定位就是服務中小客戶和長尾客戶。如果要做剩下80%的長尾客戶，以往交易成本會很高，且風險控制的信息獲取也很難，但互聯網金融和大數據提供了便利條件。
4. 傳統商業銀行擁有遍地的物理渠道，可以通過大數據分析對網點進行再認識，進行優化整合，將網點進行重新佈局，在互聯網時代讓線下渠道煥發出新的生命力。可以做好線上、線下的互動，把網點作爲銀行服務的體驗店; 銀行網點可以從銷售中心向金融服務和生活中心轉型，比如社區銀行可以被打造成客戶身邊的健康、家政、快遞、水電燃氣、兒童遊樂等綜合生活服務平臺;更重要的是，利用銀行信息資源豐富的特點，可以全面接入、整合、挖掘、經營網點服務半徑內的本地化客戶以及信用卡特約商戶等各種工作、生活、服務數據信息，通過線上和線下展示，讓網點成爲周邊商業服務數據交互平臺，並用這些數據去創造增值服務，使網點成爲一個客戶全方位生活需求的O2O平臺。
5. 互聯網和大數據快速發展，如果你能跟上節拍，那就能獲得成功，如果無法跟上，那麼競爭對手就將超過你。今後商業銀行的任何一款新產品，或是數據處理、加工、運用的技術，如果跟不上節拍，那必將被淘汰。
6. 相比純互聯網企業，商業銀行更具備更多精準的線下交易數據，另外在社會層面還有稅務、工商、法院、水電氣等大量外部數據，這些信息都能爲互聯網上的行爲數據提供強有力的支撐和補充，商業銀行可以積極推進行內與行外數據的跨界融合，通過及時更新數據和對客戶的約束來確保數據的有效“閉環”，解決信息孤島問題，幫助完成徵信–風險定價過程。
7. 大數據對於商業銀行尤其是中小商業銀行的價值是不言而喻的。但是對銀行的數據駕馭能力提出了全新的挑戰。銀行不僅要收集來自網點、信貸等傳統渠道的結構化數據，還要收集來自物聯網、互聯網的各類非結構化數據，甚至還要與歷史數據對照。在數據存儲方面，要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，要用到分佈式和雲計算技術，這是很多銀行所欠缺的。有的數據涉及上百個參數，難以用傳統的方法描述與度量，處理的複雜度相當大，如客服錄音數據等。利用“大數據”的能力將成爲決定銀行競爭力的關鍵因素。
8. 大數據關鍵就是要解決好三個問題，即：數據怎麼來?數據怎麼存?數據怎麼用?
9. 中小銀行大數據應用：
   1）藉助大數據提升客戶服務水平。
   2）以大數據推進產品迭代創新。（設計具有定價權和競爭力的創新產品）
   3）通過大數據應用提升商業銀行核心競爭力（客戶需求分析、客戶獲取、促銷、優惠、流失防範、挽留）