商业银行大数据应用的理论_实践与影响_蔚赵春
大数据在商业银行中的运用与发展论文
大数据在商业银行中的运用与发展论文大数据在商业银行中的运用与发展摘要：随着科技的不断进步和信息化发展的推动，商业银行作为金融行业的中枢，也面临着巨大的变革。
大数据作为一种新兴的技术和工具，对商业银行的发展具有重要的意义。
本文将着重探讨大数据在商业银行中的运用和发展。
1. 引言商业银行作为金融行业的中枢，具有信息量大、特定行业和客户群体的特点。
随着金融行业的不断发展，商业银行面临着巨大的挑战和机遇。
大数据的兴起为商业银行带来了新的发展机遇。
2. 大数据在商业银行中的运用2.1 风控和欺诈检测商业银行需要不断进行风控和欺诈检测以确保金融交易的安全和稳定。
大数据可以帮助银行分析海量的交易数据，识别潜在的风险和欺诈行为，提前做出预警和处理。
2.2 客户分析和营销商业银行拥有大量的客户数据，通过对这些数据的分析，可以更好地了解客户的需求和喜好，为客户提供个性化的金融产品和服务，并提高客户的满意度和忠诚度。
2.3 信用评估和贷款审批商业银行需要对客户的信用评估和贷款审批进行准确和高效的处理。
大数据可以帮助银行从海量的数据中提取有用的信息，为信用评估和贷款审批提供更准确和全面的依据。
3. 大数据在商业银行中的发展3.1 技术支持和人才培养商业银行需要持续投入资金和资源来推动大数据技术的应用和发展，并培养专业人才来应对大数据的挑战和机遇。
3.2 数据安全和隐私保护商业银行需要加大对大数据的安全和隐私保护的力度，确保客户信息的安全和保密，避免数据泄露和滥用。
3.3 合作与共享商业银行可以与科技公司、数据公司和其他金融机构进行合作，共享和交流数据和技术，提高数据的利用价值和商业化程度。
4. 面临的挑战和机遇大数据在商业银行中的运用和发展不仅面临着各种技术和安全问题，还需要应对监管政策和商业模式的变革等多重挑战。
但同时也带来了更大的机遇，可以提高银行的效率、降低成本，并且创造更多的商业机会。
5. 结论大数据在商业银行中的运用和发展具有重要的意义和潜力。
浅谈大数据在商业银行中的运用与发展
浅谈大数据在商业银行中的运用与发展随着信息技术的飞速发展和互联网时代的到来，商业银行面临着日益增加的客户数据和信息量，如何处理这些海量数据并转化为商业价值成为了银行业的关键挑战之一。
大数据技术的蓬勃发展为商业银行提供了全新的解决方案，大数据的运用已经成为了银行业发展的重要驱动力。
本文将就大数据在商业银行中的运用与发展进行探讨。
一、大数据在商业银行中的应用1. 个人信贷在过去，银行在进行个人信贷时往往依靠客户的信用记录和收入情况来做风险评估，这种方法存在着一定的盲点和局限性。
而大数据技术的应用为银行带来了全新的信贷风险评估方式，银行可以通过分析客户的社交网络、消费行为、车辆信息等大数据来更全面地评估客户的信用风险，从而提高信贷决策的准确性和效率。
2. 风险管理在金融领域，风险管理一直是一个非常重要的领域。
大数据技术可以帮助银行更好地分析和预测风险，提高对市场风险、信用风险和操作风险的识别和应对能力。
通过大数据分析，银行可以更加准确地测算资产负债风险，提升资产负债管理效率，降低风险负担。
3. 营销与客户关系管理大数据技术可以帮助银行更好地理解客户的需求和行为，为银行提供更加精准的营销策略和服务方案。
通过对大数据的分析，银行可以更好地挖掘客户的潜在需求，提供更加个性化的金融产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
4. 交易监控与反洗钱随着金融市场的不断发展和金融交易的复杂化，交易监控和反洗钱工作变得越来越重要。
大数据技术可以帮助银行更好地监控和分析交易数据，发现异常交易和风险交易，提高反洗钱的准确性和效率，降低洗钱和欺诈风险。
二、大数据在商业银行中的发展趋势1. 数据治理与安全随着大数据技术的应用，银行面临着越来越多的数据来源和数据类型，数据治理和数据安全成为了银行管理的重要挑战。
未经规范和控制的数据可能会带来潜在的风险和问题。
数据治理和数据安全将成为未来银行发展的重要方向，银行需要加强对数据的管理和控制，保障数据的安全和合规。
数据挖掘技术在商业银行的应用
FINANCIAL VIEW金融视界◎张石数据挖掘技术在商业银行的应用【内容简介】文章综述了国内外学者对数据挖掘技术在商业银行应用的相关研究，概述了数据挖掘步骤和技术方法，之后从风险管理、客户关系管理、金融监管、电子银行业务等领域分析了数据挖掘在商业银行的应用。
【关键词】数据挖掘技术；大数据；商业银行作者单位：北京银行博士后科研工作站【基金项目】中国博士后科学基金资助项目（2018M641268），北京市博士后工作经费资助项目。
引言当今时代，移动互联技术、人工智能技术、区块链技术在各个领域已经得到广泛的应用。
对于金融行业来说，在满足个人金融市场需求的同时，也要进一步促进消费升级。
当然这些技术对数据的依赖程度也在急剧上升。
商业银行的数据挖掘技术是一种新兴商业信息处理技术，其主要方法是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提炼出有价值的关键数据。
可以说，数据对商业银行的未来发展方向产生了深刻影响。
对于商业银行的运营管理实践而言，数据的重要性更是毋庸置疑。
一方面，通过解读内部数据，可以分析商业银行客户结构、财务状况、资产结构、收入结构等，还可以加强商业银行内部管理；另一方面，运用数据挖掘等相关数学工具，能够获取各种数据效用，有利于商业银行在风险管理、客户关系管理等活动中进行前瞻性分析。
大数据时代的来临，标志着数据已经成为金融企业制胜的关键性因素。
大数据分析与挖掘技术将成为商业银行未来竞争和增长的基础，并日益成为商业银行最为重要的生产要素和战略资产。
可见，研究大数据分析与挖掘在商业银行的应用具有十分深远的意义。
相关研究近年来，国内外学者对数据挖掘技术在商业银行的应用进行了有针对性地深入研究。
Gopalkrishnan （2015）研究发现在大数据时代银行可以快速将有价值的信息转换为银行和客户的利益。
主要从客户的渠道应用、消费模式、安全和欺诈管理、客户细分、产品交叉销售和情绪与反馈分析等六个方面来分析商业银行如何应用大数据。
大数据时代管理会计在商业银行的应用前景与路径研究
经济形态时 ， 管理会计 原有技术方法 的局限逐步显 现 出来 ， 迫切需要注入新的技术和手段 。所 以当大
数据成为这个时代的信息特征时， 我国会计管理部 门大力倡导创新研究和应用管理 ， 让管理会计 和大 数据有 了同台演出的机会 ， 让大数据为管理会计插 上 腾 飞的翅 膀 。 二、 商 业银 行数 据优 势与 管理 会计 的用武 之 地 域 的结 合 ， 必定 使传统 应用模 式发生 根本性 的 突 破 。即大数据开启 了一次重大的时代转 型 ， 正在改 商业银行是经 营资金和信用 的组织 ， 数据作 为 变人们生活 以及理解世界的方式 ， 是新发明和新服 最重要的信 息和资源之一 ， 对商业银行来说至关重 务的源泉 （ 维克托 ・ 迈 尔一 舍恩伯格和肯尼思 ・ 库 克 要 。近年来商业银行客户的经济和社会生活随着因 耶， ２ ０ １ ４ ） ｔ １ 。从经济组织的角度来说 ， 大数据正重构 特网和移动互联网以及微博微信等社交媒体的快速 “ 组织智慧” ， 通过对大数据信息价值的挖掘 ， 正不可 发展 ， 正在全面 、 彻底地数据化 ， 越来越多有关客户 思议地重构组织的经 营理念 、 商业运营模式及服务 行 为 的数 据 ， 有关 物联 网里 传感 器产 生 的数据 ， 呈 现 与产 品的功能。工业和信息化部信息化推进司司长 出非结构化和半结构化的特征 ， 为商业银行积累 了 徐愈（ ２ ０ １ ４ ） ￣强调 ， 随着信息资源的进一步开放 、 共 基于 自 身业务的海量数据和基于银行客户的社会化 享和挖掘 ， 企业迎来了更多发展机会 。浪潮集 团执 海量 数据 。此时 商业 银行 面临 的新课 题 是如何 选 择 行总裁王兴 山（ ２ ０ １ ４ ） 也认为 ， 大数据时代 ， 企业信息 合适的技术方法和管理手段 ， 对大数据实施高效低 化架构强调云计算 、 大数据 、 社交网络 和移动应用 ， 廉 的采集存储 、 深度灵活的计算分析和持续创新 的 用新技术不断颠覆传统企业 的运营模式 ， 帮助企业 实践应用 ， 充分挖掘海量数据的商业价值 。 实现差异化创新Ｂ １ 。 管理会计作为主要为组织管理者提供最优决策 管理会 计 方兴 未艾 ， 自２ ０ 世纪５ Ｏ 年 代 自财务 会 信息的管理工具 ， 已成为商业银行大数据价值开发 计分离出来 ， 在组织内部管理和科学决策方面的作 和挖掘 的主要 目标 之一 。现 实 中我 国商业 银行各 项 典型的作 用 无 可 替代 。但 必 须 承认 ， 管 理会 计 的应 用是 基 于 管理工作中经常能看到管理会计 的踪影 ， 对数据的分析 ， 在没有数据支撑的地方需依靠假设 用方式是财务人员尤其是管理会计人员经常性地参 并在决策过程 中发挥管理会计 来弥补 ， 从而导致管理会计 的技术方法数学假设过 与银行的决策活动 ，
浅谈大数据在商业银行中的运用与发展
浅谈大数据在商业银行中的运用与发展【摘要】大数据在商业银行中的运用与发展已成为行业的重要趋势。
本文首先探讨了大数据在商业银行中的重要性和潜在应用价值，接着详细分析了大数据技术在风控、客户行为分析、市场营销、风险管理和服务质量方面的应用。
结论部分指出大数据将成为商业银行未来发展的重要驱动力，并提出商业银行需要不断创新、加快与大数据技术的深度融合，以应对发展中的机遇和挑战。
本文旨在为商业银行在大数据时代的发展提供借鉴和启示。
【关键词】大数据、商业银行、运用、发展、重要性、潜在应用价值、风控、客户行为分析、预测、市场营销、风险管理、服务质量、未来发展、驱动力、机遇、挑战、创新、深度融合。
1. 引言1.1 大数据在商业银行中的重要性在当今信息化智能化的时代，大数据已经成为商业银行发展的重要支撑和驱动力。
大数据不仅可以帮助商业银行更好地理解客户需求，提高产品和服务的针对性和精准度，还可以优化风险管理和提升运营效率。
在传统商业银行中，客户数据、信用数据、市场数据等信息分散在各个部门，往往难以实现信息共享和整合，难以形成全局性的战略决策。
而大数据技术的应用，可以将这些分散的数据整合起来，从而帮助商业银行更好地洞察市场动态、客户行为和风险状况，提升商业银行的竞争力和盈利能力。
1.2 大数据在商业银行中的潜在应用价值大数据可以帮助商业银行更好地了解客户需求和行为模式。
通过大数据技术分析客户的交易记录、借贷历史、消费偏好等信息，商业银行可以更精准地制定个性化的服务方案，提升客户满意度和忠诚度。
大数据可以帮助商业银行提升风险管理能力。
通过对大量数据的分析和挖掘，商业银行可以更及时地发现潜在风险和漏洞，并采取相应的措施加以应对，降低风险发生的可能性，保障银行的资产安全。
大数据还可以帮助商业银行优化市场营销策略。
通过对客户数据的深度分析，商业银行可以更好地了解市场需求和竞争对手情况，制定更具针对性的营销活动，提升市场竞争力和盈利能力。
大数据在商业银行中的运用与发展
大数据在商业银行中的运用与发展【摘要】大数据技术在商业银行中的应用越来越广泛，已成为银行业的重要发展趋势之一。
本文首先介绍了商业银行大数据技术的发展历程，包括技术应用的演进和创新。
探讨了大数据在商业银行风险管理、智能营销、客户服务和创新业务中的具体应用方式和效果。
结合实际案例，分析了大数据技术对商业银行提升运营效率、降低风险、优化客户体验和创造新的商业价值的重要作用。
展望了商业银行大数据技术未来的发展趋势，强调了大数据在商业银行中的重要性和价值。
总结指出，商业银行应积极应用大数据技术，不断创新业务模式，以提升竞争力和服务质量，促进行业持续发展。
【关键词】大数据、商业银行、发展历程、风险管理、智能营销、客户服务、创新业务、未来发展趋势、重要性、价值、总结1. 引言1.1 大数据在商业银行中的运用与发展大数据在商业银行中的运用与发展，是当前金融行业中一个备受关注的话题。
随着信息技术的快速发展，商业银行也在不断探索如何利用大数据技术来提升自身的经营效率和服务质量。
大数据技术的广泛应用，不仅为商业银行带来了巨大的商机和挑战，也为银行业的发展带来了新的思路和路径。
商业银行通过大数据技术的运用，可以更加全面地了解客户的需求和行为，从而更好地为客户提供个性化的金融产品和服务。
在风险管理、智能营销、客户服务和创新业务等方面，大数据技术都有着广泛的应用空间和潜力。
通过对大数据的分析和挖掘，商业银行可以更加准确地识别和评估风险，提高信贷审核的效率和准确性；可以更好地理解客户的需求，提供更具吸引力的产品和服务；可以更好地与客户进行互动，提升客户满意度和忠诚度；可以更快地推出新的创新产品和服务，保持市场竞争力。
大数据在商业银行中的运用和发展，不仅可以帮助银行降低成本、提高效率，还可以为银行带来新的盈利机会和市场优势。
商业银行在不断探索和应用大数据技术的过程中，需要不断提升自身的数据治理和技术能力，加强对数据的安全和隐私的保护，以更好地服务于客户，推动金融行业的数字化转型和创新发展。
大数据技术在商业银行领域的应用。
大数据技术在商业银行领域的应用。
大数据技术在商业银行领域的应用随着信息技术的迅猛发展，大数据技术逐渐成为了各行各业的热门话题。
商业银行作为金融行业中的重要组成部分，对于大数据技术的应用有着广泛而深远的影响。
本文将从市场洞察、风控管理、客户关系以及运营效率四个方面，探讨大数据技术在商业银行领域的应用。
市场洞察是商业银行决策和战略制定的重要部分。
传统的市场研究方式通常是小样本的调查和分析，局限性较大。
而大数据技术的应用，能够为商业银行提供全面而即时的市场洞察。
通过对大数据的挖掘和分析，商业银行可以更好地理解市场需求和消费者行为，快速做出决策。
例如，商业银行可以通过分析大数据中的客户消费行为和购买意愿，精准推送产品和服务，提高销售效率和客户满意度。
风险管理是商业银行的核心业务之一。
传统的风控管理方式主要依赖于统计模型和人工审核，效率较低且容易产生漏洞。
而大数据技术的应用，可以提升风险管理的效率和准确性。
商业银行可以通过大数据技术实现对客户信用评估、反欺诈检测、异常交易监测等风险管理工作的自动化和智能化。
例如，在信用评估方面，商业银行可以通过分析大数据中的个人和企业信息、信用记录、社交网络等数据，建立更为准确的信用评估模型，提供更精准的信贷服务。
客户关系是商业银行成功的关键之一。
传统的客户关系管理主要是依赖于营销活动、客户服务等手段，并存在着客户信息不准确、反馈滞后等问题。
而大数据技术的应用，可以帮助商业银行实现客户关系的精细化管理。
商业银行可以通过对大数据中的客户信息、交易记录、行为偏好等数据的分析，建立客户画像，全面了解客户需求，个性化推荐产品和服务。
同时，商业银行可以通过大数据技术提高客户的满意度，快速响应客户的需求，提供更优质的客户服务。
运营效率是商业银行持续发展的关键要素之一。
传统的运营管理方式存在着数据孤岛、决策滞后等问题，导致了运营效率的低下。
而大数据技术的应用，可以帮助商业银行实现运营效率的提升。
商业银行大数据应用的理论与实践探析
商业银行大数据应用的理论与实践探析作者：左继帅来源：《科海故事博览·中旬刊》2019年第01期摘要大数据作为一次颠覆性的技术变革，已经引起了银行业的高度重视。
大数据在改变人们认识世界能力的同时，也给银行业带来了挑战与机遇。
探讨商业银行在大数据应用中的理论与实践，对银行提升自身競争力有着积极意义。
本文从大数据背景下商业银行的发展趋势出发，探讨了大数据时代商业银行的发展机遇，为银行进行战略调整和转型提供参考。
关键词大数据机遇转型近年来，大数据热潮引发了一场思维、生产和生活方式的重大变革，可以说开启了全新的时代。
对于天然具有数据属性的金融业来说，一方面，大数据能够为金融机构的经营管理提供充分的信息支持；另一方面，大数据滋生的新型金融业态对传统金融机构带来了严峻挑战[1]。
这将对商业银行的客户管理、营销推广、流程优化、风险防范等产生深远的影响。
在新形势下，如何利用“大数据”分析方法，从海量、繁冗的业务数据中探寻新的市场机遇，推进银行业务转型，是一个非常值得研究的课题。
一、大数据的内涵及特点大数据是指海量的、非结构化的、无法使用传统硬件、软件进行处理的数据以及对这些数据获取、管理、处理和分析的能力。
大数据具有数据量大、类型多样、处理速度快等特点。
一是数据的容量大。
从TB级别，跃升到PB甚至EB、ZB级别。
二是数据的类型多样。
除了传统的结构化数据外，还包括了图片、语音、视频、文字等非结构化数据。
三是数据的处理速度快。
获取数据并进行实时处理、实时反馈。
二、大数据背景下银行业的发展趋势在大数据背景下，未来银行的模样会是怎样？中国建设银行首席经济学家黄志凌曾这样描述，“未来银行可以描绘为这样一张蓝图：有整合完整的客户行为数据，充分了解客户消费和投融资偏好，能够据以实时为客户提供针对性服务。
当客户走入银行，轻轻点击触摸屏，银行可以根据指纹等生物信息快速识别其身份，并通过客户交易及消费行为记录、收入情况、各种贷款及固定还款情况推测客户可能要实现的交易需求[2]。
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《上海金融》2013年第9期摘要：本文首先对商业银行大数据应用研究进行了综述，其次从挑战和机遇两个方面分析了大数据应用对商业银行带来的影响，再次探讨了大数据在商业银行的具体应用实践，最后给出了大数据时代商业银行的应对之策。
关键词：大数据;商业银行;金融脱媒;互联网金融;云计算JEL 分类号：G21；O33中图分类号：F840文献标识码：A 文章编号：1006－1428(2013)09-0028-05*基金项目：教育部人文社会科学研究青年基金项目（13YJCZH192）、中国博士后科学基金项目（2012M510797）的阶段性研究成果，感谢责任编辑宝贵的修改建议。
收稿日期：2013-05-30作者简介：蔚赵春（1981-），男，复旦大学管理学院博士，现供职于上海浦东发展银行；凌鸿（），男，复旦大学管理学院教授、博导。
蔚赵春1,2，凌鸿1（1复旦大学管理学院，上海200433；2上海浦东发展银行上海200001)一、商业银行大数据应用研究综述目前国内对商业银行大数据应用的研究论文并不多，而报纸和网络上介绍性的科普文章较多。
国内研究主要介绍大数据这一新生事物及相关的技术，并探讨大数据带来的机遇和挑战以及部分大数据应用案例。
国外的研究也主要侧重大数据相关的技术方面，针对银行业具体应用的文献非常少。
北京银行董事长闫冰竹从高层管理的视角探讨了大数据时代银行业的发展模式。
潘明道等对大数据特征进行分析，并给出银行应对大数据挑战可借鉴的思路。
方方全面分析了大数据时代将给商业银行带来的重要影响，并给出了商业银行培养面对大数据时代核心能力的策略建议。
薛亮探讨了大数据技术将给银行业带来的改变以及银行的品牌建设如何适应这种改变。
韦雪琼等分析了大数据技术影响下金融市场的变化，以期作出更好的投资决策和判断。
李璠等论述了大数据时代银行业的机遇与挑战，重点从技术上对比了大数据分析解决方案。
刘启滨对金融行业大数据管理技术进行了简单介绍。
孙浩从技术视角探讨了大数据给金融业带来的挑战。
王珊等探讨了金融企业在大数据时代的技术选择策略。
潘镭探讨了大数据在供应链金融方面的应用。
刘天白等以交通银行信用卡中心大数据应用探索为案例，探讨了银行试水大数据时的策略。
刘静如论述了大数据在金融业风险管理方面的应用。
二、大数据应用给商业银行带来的机遇大数据应用作为创新的催化剂，正改变着金融业态，并将引起银行业务模式深刻的变革。
大数据应用将推动商业银行在经营理念、组织架构、业务流程、管理模式、IT 架构等领域进行全面调整和深度整合，不断增强核心竞争力，提升企业组织绩效和资本的运营效率，提高盈利能力。
大数据应用为我国商业银行经金融理论与改革《上海金融》2013年第9期营模式转型提供了重要战略契机，借助大数据中国银行业的未来发展将呈现出全新的蓝图。
第一，大数据应用将拓宽商业银行业务发展空间，加速产品创新。
目前我国商业银行服务同质化，产品差异性小。
随着数据的不断积累和商业银行数据分析能力的不断提升，大数据应用将拓展银行的业务发展空间，设计具有定价权和竞争力的创新产品。
社交媒体的兴起为银行创造了全新的客户接触渠道，从银行网点、ATM、POS等固定设备扩展到手机、IPAD等移动终端设备，再扩展到微博、微信等社交网络。
大数据应用导致支付模式不断创新，从传统支付、电子支付到第三方支付，再到移动支付。
大数据应用还可扩展营销手段，从网点坐售、电话外拨营销、短信营销扩展到微博、微信等社交网络营销。
第二，大数据应用将提升商业银行核心竞争力。
我国商业银行目前IT基础设施和数据全部集中在数据中心，而且经过多年运行积累了大量的数据，因此最具条件率先盘活大数据资产，洞察数据中蕴涵的价值，更加科学地评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源，引导银行业务科学健康发展。
商业银行应用大数据分析客户的交易行为，挖掘并预测客户的金融需求，设计有竞争力的创新产品，提供全面的金融服务，从而能够快速聚拢客户资源，逐步增加客户粘性。
商业银行已拥有大数据，只要掌握大数据分析技术并具备大数据应用思维，就能提升核心竞争力。
第三，大数据应用将提升客户服务水平。
大数据时代商业银行不仅销售产品和服务，而且积累了丰富的客户交易数据，特别是在网络社会化和搜索引擎技术支撑下，商业银行还能收集到社交网络上客户的活动轨迹以及市场数据。
商业银行只要善于分析和应用这些数据，通过数据再利用和数据重组，分析客户的消费偏好，就能准确发现并掌握客户需求，并通过不同渠道为客户提供个性化的服务。
第四，大数据应用将提高商业银行管理水平。
商业银行积累的关于资产、负债、评级、客户、交易对手等各种数据资产，将在信贷管理、成本核算、资本管理、绩效考核等方面发挥重要作用，提升商业银行的管理水平。
随着商业银行数据分析能力提升，通过对数据进行统计、分析、评估，为银行业务发展、市场营销、资产负债管理、客户关系管理等方面提供有效的决策支持，可实现真正的“以数据说话”。
三、大数据应用给商业银行带来的挑战依据经典经济理论，商业银行存在的基础：一是商业银行有规模经济和专门技术，能降低资金融通的交易成本。
二是商业银行有专业的信息处理能力，能缓解储蓄者和融资者之间的信息不对称以及由此引发的逆向选择和道德风险问题。
大数据时代商业银行赖以存在的基础逐渐减弱，金融将逐步形成互联网金融模式。
主要表现在：互联网发展导致市场信息不对称程度逐步降低；P2P平台出现导致资金供需双方可借助电子平台直接交易；金融发展逐步实现去中介化。
大数据应用不仅为商业银行引入新的竞争主体，而且改变甚至完全重塑了传统金融的经营模式，将对银行竞争格局和方式产生深远影响，具体体现为“五化”：（一）金融服务脱媒化金融脱媒不断滋生了新型业态参与金融市场竞争。
首先，金融同业竞争加剧。
目前金融机构均向综合经营方向发展，跨业投资步伐不断加快。
保险、证券、信托都在发行理财产品，银行也纷纷设立基金公司。
我国虽然实行分业经营策略，但出现了诸如平安这样的综合性金融集团，其业务涵盖了证券、银行、保险、基金、信托等。
其次，第三方支付企业通过各类产品与业务创新，替代了大量原本属于银行的支付业务。
第三方支付改变了银行在支付领域的“自大”地位与心理，逐渐蚕食银行支付结算市场份额。
例如，2012年中国第三方支付交易规模达12.9万亿元，较往年增长54.2%。
再次，互联网公司准金融属性开始发酵。
互联网公司不但涉足了代理基金、保险等业务，而且凭着自己的数据利器进军贷款业务，建立了P2P平台。
例如淘宝网推出卖基金，平安、腾讯、阿里巴巴建立的众安在线卖保险，这些将直接影响银行的代理收入。
支付宝的余额宝、阿里小贷将挑战银行的小额存贷款业务。
最后，移动运营商分羹手机银行。
目前非洲出现了由移动运营商主导的手机银行，例如肯尼亚的M-Pesa。
移动运营商将是商业银行最大的竞争者，因为它拥有大量的用户，目前仅中国移动一家就拥有6亿多用户。
（二）渠道虚拟化近年来电子银行作为商业银行的重要渠道，凭借低成本、高效率和良好的客户体验，减轻了银行柜面压力，降低了运营成本。
但商业银行长期以来只是将电子银行作为交易渠道来看待，而对其所具备的营销能力、整合业务的创新空间及价值创造能力认识不足。
大数据时代社交网络的兴起要求商业银行对电子渠道进行创新，将渠道虚拟到社交网络中。
渠道虚拟化直接挑战银行传统经营思维，要求银行以电子渠道金融理论与改革《上海金融》2013年第9期为依托，扩展社交网络渠道，定制个性化、综合化产品，再辅以传统渠道，实现线上线下并重。
（三）服务个性化大数据时代银行传统的标准化业务的价值被削弱，全能个性化的金融解决方案和金融服务需求被增强。
商业银行必须具备专业的数据分析和应用能力，通过用户洞察提供个性化产品和服务，通过内外协同实现客户对营销传播的感知具有时空可持续特质，让客户在所有的服务触点都能感受到“贴心”的服务，实现服务随时、随地、随处可见。
目前商业银行均建立了客户信息系统，其中包括了客户基本信息、客户偏好信息、客户行为信息，而且这些信息均来自于银行内部。
此外，商业银行可通过搜索引擎采集和分析各类客户上网行为的兴趣爱好数据，综合应用内外部数据，洞察客户行为特征。
（四）经营模式生态化目前互联网公司从各自专长的网络购物、供应链服务等领域向传统属于银行服务范畴的支付、资金清算等领域全面渗透，并且开放共享其数据服务平台，联合上下游资源构造了完整的产业链。
大数据时代商业银行将不能独善其身，需要整合上下游资源，打通全流程的业务链条，为客户提供资金流、信息流服务，以及全场景金融解决方案，建立合作共赢、互补发展的共生关系。
例如，银行可利用“商行+投行”的产品模式渗透整个产业链，通过商业银行业务赚小微企业的利息收入，通过投行业务赚取大企业的中间业务收入。
商业银行基于自身现有数据能力，以金融服务为核心，以网络信贷、供应链金融、要素市场等为切入点，为企业客户提供全流程电子商务解决方案，为个人客户提供全面综合财富管理服务。
例如建设银行善融平台、交通银行交博汇平台等。
（五）决策数据化大数据时代商业银行充分利用数据将是制胜的关键。
商业银行不但自身积累的业务数据日益增长，而且还可获取到社交网络数据。
社交网络数据蕴含了个体之间接触、联络、关联、群体依附和聚会等关系。
商业银行获取的海量数据，通过集中、整合、挖掘、共享，发挥信息的价值和创造力，增强风险控制的前瞻性、预见性、系统性。
商业银行通过多数据源管理、实时数据决策、基于数据预测等全方位数据应用可提升整体管理水平。
四、大数据在商业银行的应用实践大数据在商业银行有着十分广阔的应用前景。
个人、企业、机构随着“互联网化”不断加深，其自身行为信息对银行披露也愈加充分。
商业银行作为全社会货币流通系统枢纽，可依托搜索引擎收集大量的客户行为数据，并结合自身的资金供需及交易数据，开展大数据应用，创新资源整合与服务模式。
下面具体介绍商业银行大数据应用实践及典型案例。
（一）渠道拓展大数据时代商业银行的渠道不仅包括传统的渠道，而且还要整合日益互联互通的各种渠道，并增加社交网站等新的客户接触点。
商业银行应整合门户网站、网上银行、电话银行、手机银行、ATM等电子渠道，利用微博、微信、社交网站等新媒体，打造在线综合金融营销服务平台，进行产品推送、意见收集、客户服务和营销服务。
典型案例：招商银行推出信用卡微信账单，图文并茂，环保高效。
光大银行在新浪微博开发了V缴费平台，客户可通过微博进行缴费。
浦发银行将在全国推出NFC手机支付，打造移动金融领先银行。
（二）个性化服务个性化的金融产品和服务将成为银行业务发展的主要目标。
个性化服务包括互联网化的电子渠道全景体验、个性化产品推荐、LBS位置营销、面向客户个体的深度观察等。