商业银行如何应对大数据时代
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。
商业银行的大数据应用及发展建议
商业银行的大数据应用及发展建议摘要：本文综合分析了大数据时代，商业银行信息化建设发展的情况、存在的问题及对未来商业银行在信息化建设提出现实可行的建议。
关键词：大数据时代；商业银行；数据应用；信息化发展引言现阶段，我国商业银行的发展面临着新的问题，变量主要来自社会的发展和信息技术的进步，一方面，先进技术代表的生产力进步给社会生活造成了巨大的冲击，尤其是大数据技术，创新了商业经营模式，拓宽了人类的行动空间。
在商业银行业，大数据技术的出现淡化了传统行业之间的界限，当前商业银行的金融生态朝着更加开放化的方向变革，并且，金融生态的发展速度前所未有地提升，得到了社会各界的普遍认同。
以大数据为代表的信息技术发展是金融创新的根本。
另一方面，商业银行的经营内容与外部政策环境之间存在着不可分割的关系，支付结算开放就是其中重要的一点。
目前，微信支付和支付宝支付等独立于商业银行之外的第三方支付公司纷纷与各个商业银行之间展开了合作，建立起支付结算的通道，以网络融资产品为代表的互联网金融产品层出不穷。
鉴于此，传统商业银行需要积极展开变革，革新经营管理理念、创新运营的业务。
只有充分利用以大数据为代表的信息技术，朝着信息化的方向发展，才能在当下的环境下提高商业银行的竞争能力。
1.信息化及大数据信息化并非独立进行，其是经济社会逐渐发展过程中的产物，并且信息化处于一种动态变化的过程中，信息化作为一种先进的生产力代表，正在主导着经济社会的发展演变，以大数据为代表的新技术正在加速这一进程。
被广泛认可的“大数据”概念，最早是2001年由高德纳咨询公司的分析师道格拉斯·兰尼提出。
2011年，麦肯锡在发布的研究报告中提到大数据时代已到来。
目前公认的大数据特征有以下四点。
（1）规模性。
大数据最为明显的一个特征就是量大，需要我们有强大的数据处理技术，对信息进行统计和分析。
随着信息化技术的高速发展，数据开始爆发性增长。
大数据中的数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量，而是以PB（1千个T）、EB（1百万个T）或ZB（10亿个T）为计量单位。
大数据对商业银行风控的影响及应对
大数据对商业银行风控的影响及应对第一章：引言在当前经济形势下，商业银行在金融领域占据极其重要的地位。
然而，一些商业银行在风险管理中出现了一些问题，由此引发了一些不良的信用事件。
与此同时，随着大数据技术的不断发展，越来越多的商业银行开始探索利用大数据技术来提高风险管理的效率和准确性。
本文将会从大数据技术对商业银行风险管理的影响及其应对进行详细探讨。
第二章：大数据与商业银行的风险管理2.1 大数据技术简介大数据技术是指利用计算机系统对大量的、复杂的、多样化的数据进行分析与处理，以便从中提取价值和信息的技术。
它的发展和普及，不仅给各个领域带来变革，而且在商业领域具有重要的意义。
2.2 大数据对商业银行风险管理的影响2.2.1 提高风险监测的效率利用大数据技术，商业银行可以收集、存储并对海量的数据进行快速分析，实现对风险事件的实时监测，可以使得银行对风险事件的信息快速、准确的掌握。
2.2.2 提高风险管理的准确性大数据技术可以搜集和分析包括社交网络、消费者行为、用户好评等数据，可以为银行提供更为准确的用户画像，提高对风险的识别，防止信用卡交易风险、不良资产的压降等风险。
2.3 大数据应用案例中国农业银行利用大数据技术将消费者在不同网站的搜索记录、时间、购买记录等数据纳入风险控制模型中，以提高风险识别和防止电子商务领域的金融欺诈。
第三章：商业银行的大数据风险管理方法3.1 大数据评分卡模型评分卡是一种用于量化风险的分析方法。
它是以用户数据为基础的风险判定模型。
在大数据时代，大数据评分卡模型可以帮助银行更好地分析和处理风险。
3.2 建立大数据模型利用商业银行收集的数据，建立风险模型，可以更好地掌握风险事件和趋势，清晰掌握风险变化的动态，从而能够及时预防和处置风险事件。
3.3 利用人工智能技术借助人工智能技术，不仅可以自动识别和记录用户需求并从中获得数据，更重要的是，AI技术还可以为业务提供更高的精确度和安全性。
商业银行如何利用大数据提升反欺诈能力
商业银行如何利用大数据提升反欺诈能力在当今数字化时代，大数据已成为商业银行提升交易安全性的重要工具。
反欺诈能力对于商业银行而言至关重要，不仅能够保护客户隐私和资金安全，还可以提高业务信誉和客户满意度。
本文将探讨商业银行如何利用大数据，以增强其反欺诈能力，并提供一些实用的方法和策略。
一、大数据的意义和作用大数据是制定合理反欺诈策略的关键。
随着科技的飞速发展，商业银行面临着更加复杂和隐蔽的欺诈手段。
传统的反欺诈方法已经不足以满足需求，而大数据的出现为商业银行提供了更全面和细致的数据分析能力。
1.1 大数据的来源大数据的来源包括但不限于：交易记录、客户信息、行为数据、社交媒体数据、网络日志、黑名单等。
商业银行可以通过收集、整合并分析这些数据，深入了解客户行为和风险状况，从而提供更准确的反欺诈服务。
1.2 大数据分析的好处大数据分析可以帮助商业银行发现潜在的风险和问题，并及时采取措施进行预防和应对。
通过对大数据的分析，商业银行可以获得以下好处：1.2.1 预测性分析：基于历史数据和统计分析，商业银行可以构建模型来预测未来的风险。
这有助于提前发现风险事件，并采取相应措施进行干预和控制。
1.2.2 实时监控：商业银行可以利用大数据分析工具对交易进行实时监控，迅速发现可疑活动并采取相应措施。
这种实时监控能力可以大大提高反欺诈的效率和准确性。
1.2.3 数据挖掘：商业银行可以通过数据挖掘技术，从庞大的数据集中发现隐藏的模式和规律。
这些模式和规律可以帮助银行预测和识别潜在的欺诈活动，并提供更有效的反欺诈措施。
二、为了提升反欺诈能力，商业银行可以采取以下策略和方法，充分利用大数据的优势：2.1 建立数据集中和共享的平台商业银行可以建立数据集中和共享的平台，将各种数据源集中起来，进行统一管理和分析。
这样可以减少数据冗余和信息孤岛，提高数据分析的准确性和效率。
同时，银行可以与其他行业机构进行数据共享，获取更多的信息和资源。
银行业大数据解决方案
银行业大数据解决方案随着互联网时代的到来，数据已经变得比以往任何时候都更为重要，而银行业也不例外。
银行一直是高度数据化的行业，它们收集和处理大量的数据，以对客户进行风险评估、决策和其他业务。
但是，传统的数据处理方式已经无法满足大规模数据处理所需求的速度和效率。
因此，银行现在需要寻找一种更快、更有效的数据处理方式，以优化其运营和获得更多的业务优势。
这就是银行业大数据解决方案所涉及的内容。
以下是银行业大数据解决方案的一些主要方面：1. 数据存储和管理银行拥有各种各样的数据和信息，比如客户数据、交易数据、营销数据、信用评级、风险评估等，这些数据都需要进行收集、存储、管理和分析。
解决方案要能够提供可靠的数据存储和管理，满足安全、快速和方便访问的需求。
2. 数据分析和挖掘银行业大数据解决方案需要配备强大的数据分析和挖掘工具，以从庞大的数据中提取出有用的信息。
这些工具可以让银行更好地了解客户和市场，发现趋势并做出数据驱动的决策。
通过数据分析和挖掘，银行可以提高客户满意度，发掘出新的商业模式，协助员工了解市场领域。
3. 风险管理银行一直面临着来自市场、信用、操作和监管等方面的风险，风险管理是银行业大数据解决方案的一大重点。
通过快速且准确地预测和识别风险，银行可以避免潜在的经济损失。
大数据解决方案借助大量的数据和实时的统计学分析方法来解决风险识别等方面的问题，从而降低银行因风险而导致的损失。
4. 个性化销售和营销银行业大数据解决方案可以有效地定位高质量客户，并能够为客户提供高度个性化的产品和服务。
银行可以根据客户的历史数据和其他个人偏好来定制产品和服务，从而提高客户忠诚度并增加营业额。
5. 安全保障由于银行持有大量敏感信息，因此保证数据安全至关重要。
银行业大数据解决方案需要提供高级的安全保护措施，以确保客户数据不会被未经授权的人获得，避免数据泄漏和其他风险所导致的影响。
银行业大数据解决方案的好处：1. 优化业务流程，提高效率；2. 预测和识别风险，并及时处理；3. 对客户需求和偏好进行输入和分析，以制定更好的整体营销策略；4. 提高客户满意度和服务水平，增加客户忠诚度。
大数据时代背景下的商业银行风险管理研究
大数据时代背景下的商业银行风险管理研究随着大数据时代的到来，商业银行在经营管理过程中面临着新的机遇和挑战。
大数据时代背景下，商业银行在风险管理中，只有有效应用大数据手段，并发挥大数据技术的作用，才能有效化解商业银行经营风险，使商业银行在经营管理过程中，能够依靠大数据的方式，实现管理效益的提升和管理质量的提升，为整个商业银行风险管理提供有力支持。
因此，我们应立足商业银行发展实际，探讨大数据时代背景下商业银行的风险管理问题，为整个商业银行的风险管理提供方法和经验支持。
标签：大数据时代;商业银行;风险管理大数据时代带给了商业银行更多的技术支持和手段支持，使商业银行在发展中能够依靠大数据，实现经营管理效果的提升。
但是大数据时代商业银行在风险管理中也面临着新的问题，如何有效应用大数据手段，如何提高商业银行的风险管理水平，是现阶段商业银行在管理中面临的重要问题。
因此，我们应结合商业银行的风险管理实际，探讨大数据时代背景下商业银行在风险管理中面临的机遇和问题，并采取有效的应对措施，推动商业银行风险管理工作的有效开展。
一、大数据时代背景下商业银行发展面临的机遇（一）提升银行数据挖掘能力大数据时代背景下，商业银行在发展中能够依托大数据手段，实现对银行数据的充分挖掘。
在数据的处理中，既包括银行的经营管理数据，同时也包括银行的客户数据。
通过对银行经营管理数据的挖掘，能够总结银行的发展趋势，能够分析银行存在的潜在金融风险，并提供风险预警支持，使整个银行在经营管理过程中，能够及时识别经营风险，并采取有效应对措施。
通过对客户数据的挖掘，能够分析客户的类型、客户的偏好性，以及客户在银行金融产品销售中的购买能力，根据客户的类型采取有针对性服务，提高银行的服务质量。
因此，大数据手段增加了银行的数据挖掘能力，使银行在发展中能够应用大数据手段，实现经营管理效果的提升，为整个银行的经营管理奠定有效的基础，解决银行经营管理过程中存在的管理手段不足以及管理方法不对应的问题。
商业银行如何应对互联网金融的挑战
商业银行如何应对互联网金融的挑战互联网金融的快速发展使得传统商业银行面临了新的挑战。
随着技术的进步和用户需求的变化，许多新型金融机构和创新业务模式迅速崛起。
在这种情况下，商业银行必须积极应对互联网金融的挑战，以保持竞争力并实现可持续发展。
本文将探讨商业银行如何应对互联网金融的挑战，并提出相应的应对策略。
一、加强数字化转型商业银行应当积极加强数字化转型，提升自身的数字化技术能力。
通过引入新技术和创新产品，商业银行可以提高客户体验和服务质量，增强客户粘性。
比如，商业银行可以开发移动金融应用程序，方便用户随时随地进行银行业务操作。
此外，商业银行还可以利用人工智能和大数据分析技术来提高风险管理和反欺诈能力，为客户提供更安全可靠的金融服务。
二、建立合作伙伴关系商业银行可以通过与互联网金融机构建立合作伙伴关系来应对挑战。
互联网金融机构通常具有创新的业务模式和灵活的运营机制，与商业银行形成互补关系。
商业银行可以通过与互联网金融机构合作，共同开发新产品和服务，拓展市场份额。
同时，商业银行还可以利用互联网金融机构的技术和渠道优势，提升自身的服务能力和竞争力。
三、优化产品和服务商业银行应当结合互联网金融的特点，优化现有的产品和服务，满足客户多样化的需求。
商业银行可以引入互联网金融的理念和技术，开发更具吸引力和个性化的产品。
例如，商业银行可以推出互联网金融产品，如P2P借贷、数字货币等，以满足一部分年轻用户的需求。
同时，商业银行还可以通过优化线上服务流程和增加自助服务设施，提高服务效率和便捷性。
四、加强风险管理互联网金融的快速发展也带来了一系列风险挑战，商业银行应加强风险管理，确保金融安全和稳定。
商业银行可以利用大数据分析和人工智能技术，对客户交易行为和风险进行实时监测和预警。
同时，商业银行还应加强与监管机构和执法部门的合作，加大对金融犯罪和网络安全的打击力度。
只有健全的风险管理制度和安全保障措施，商业银行才能在互联网金融的竞争中立于不败之地。
我国商业银行数字化转型面临的困难与挑战
我国商业银行数字化转型面临的困难与挑战随着数字技术的快速发展和消费者需求的变化，我国商业银行面临着数字化转型的压力。
数字化转型意味着银行需要将传统的线下业务转移到线上，并利用大数据、人工智能等技术来提供更便捷、高效的金融服务。
数字化转型也带来了一系列的困难与挑战。
技术问题是数字化转型的主要困难之一。
传统银行的IT系统通常是建立在旧有的技术基础上，向新的数字化技术平台转型需要大量的资金和人力投入。
数字化转型还涉及到数据的整合和处理问题，而银行内部的数据往往分散在不同的部门和系统中，需要解决数据共享和整合的问题。
安全风险是数字化转型中的另一个重要挑战。
随着数字化转型的推进，银行与客户之间的交互将变得更加频繁和复杂，这就给网络安全带来了新的挑战。
银行需要加强网络安全防护体系，以保护客户的隐私和资金安全。
数字化转型还涉及到金融数据的安全问题，银行需要建立起完善的数据保护措施，防止数据泄露和滥用。
文化变革是数字化转型中的一大困难。
传统银行的运营模式和管理体制通常是以传统价值观和行为准则为基础的，要实现数字化转型就需要改变这种文化。
数字化转型需要银行员工具备新的技术和能力，接受新的工作方式和流程，这对传统员工来说是一种巨大的挑战。
数字化转型也需要银行内部的管理体制和流程进行相应的调整和优化，这也需要付出一定的努力和资源。
客户接受度也是数字化转型中的一个困难。
虽然互联网和移动支付的普及率在我国较高，但仍有一部分人对新的数字化金融服务持怀疑态度或不适应。
银行需要通过宣传和培训来提高客户的认知度和接受度，同时还需加强用户体验，提供更好的服务质量，以吸引更多的客户使用数字化金融服务。
我国商业银行在数字化转型中面临着诸多困难与挑战，包括技术问题、安全风险、文化变革和客户接受度等。
数字化转型也是不可避免的趋势，银行只有适应时代的变化，积极应对这些挑战，才能在竞争激烈的金融市场中立于不败之地。
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商业银行如何应对大数据时代
近十年来，现代互联网科技飞速发展，移动互联、搜索引擎、网络社交、云计算、大数据、物联网等技术已不断地深入应用，改变着社会各个行业的商业运营模式及我们每个人的日常工作、生活习惯。
现代互联网技术的崛起，可以说是继农业革命、工业革命后，全面改变人类社会的“第三次革命”。
而大数据恰恰又是当前互联网科技中最热门的一个方向，大数据时代已然来临。
大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获取过去不可能获取的知识，得到过去无法企及的商机。
面对大数据时代，商业银行如何理解大数据，如何从大数据中去发掘新的商机，传统数据处理的理念及模式如何应变是各家商业银行亟需探讨和解决的一大课题。
一、如何理解大数据
大数据（Big Data）最初是指那些大量的半结构化和非结构化的信息。
目前，广义上来说，大数据可认为是利用传统的流程、工具和技术无法处理和分析的数据量巨大、来源多样、结构多样的，通过分析能形成价值的数据集。
美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。
Facebook每天更新的照片量超过1000万张；Twitter上的信息量几乎每年翻一番，截至到2012年，每天都会发布超过4亿条微博；2013年，百度每日处理的搜索量已超过了50亿；腾讯微信用户已接近5亿；根据中国电子商务研究中心统计数据，2012 年我国电子商务市场交易规模达7.85 万亿，同比增长30.83%。
总之，物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
大数据具有4个“V”的特征：
1、大量化（Volume）。
存储量大、增量大。
2、多样化（Variety）。
格式多，包含半结构化、非结构化和结构化。
来源多，
来自于搜索引擎、社交网络、传感器等各方面。
3、快速化（Velocity）。
处理速度快，1秒定律，这一点也是和传统的数据挖
掘技术有着本质的不同。
4、价值密度低（Value）。
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用
的数据仅仅有一两秒。
二、大数据时代商业银行的生存环境
尽管我们可能仍处于大数据时代的前夕，但我们的日常生活已离不开它了，已被它深深的改变。
大数据已经撼动了世界的方方面面，从商业科技到政府、经济、教育、医疗、人文以及社会的其他各个领域。
大数据的科学价值和社会价值正不断体现，对大数据的掌握也可以转化为经济价值的来源。
伴随中国成为世界第二大经济体，中国已经深度融入大数据时代，不仅诞生了阿里巴巴、百度、腾讯等优秀的互联网公司，而且拥有了全球第一的互联网用户数和全球第一的互联网移动用户数，网民数量高达5.38亿，中国已经成为全球最重要的大数据市场之一。
党的“十八大”报告明确把“信息化”纳入“四化同步”进程，并已经成立了中关村大数据产业联盟，正在建设国家级“大数据”处理与服务专业园区。
2013年7月，上海市政府也正式发布了《上海推进大数据研究与发展三年行动计划》，该计划提出，上海将重点选取医疗卫生、食品安全、终身教育、智慧交通、公共安全、科技服务等具有大数据基础的领域，探索交互共享、一体化的服务模式，建设大数据公共服务平台，促进大数据技术成果惠及民众。
计划还将在金融证券、互联网、制造业等6个重点领域开展行业应用研发，并力争在大数据一体机、新型架构计算机、大数据分析软件等技术方面取得突破。
从企业到政府，都已将大数据提升至战略高度，以求在大数据时代赢得未来。
大数据时代，电子商务、互联网金融的飞速发展，也给商业银行的发展和生存环境带来了极大的挑战。
近年来，随着电子商务产业的蓬勃发展，电子支付的方式也在不断演进和创新。
银行作为资金的结算者，提供了多种形式的电子支付结算功能。
目前银行已推出网银支付、电子钱包、快捷支付、手机支付等基于互联网和移动互联网的多种电子支付服务。
银行的电子支付服务以其低成本、高安全性给银行和客户双方带来了便捷和收益。
而第三方支付组织的出现打破了银行独占的在线支付结算业务，2011年央行支付牌照的发放更是让第三方支付的交易额得到了爆发式的增长。
原本由银行独享的巨大现金流及丰厚的交易手续费被地位相对垄断且强势的
第三方支付侵占，银行在电商领域的中间业务收入不断降低，且由于处于整个交易链条的末端，无法获取具有很大隐性价值的交易信息数据，这部分大数据的缺失，将不利于银行在整个电商生态领域的发展。
随着互联网和大数据的发展与普及，互联网企业跨界涉足金融业日趋常态，初创的企业也大量涌现，对传统金融业的多个领域形成冲击，从支付结算到投融资服务、再到流通货币，银行、保险、证券、基金等传统金融机构无一幸免，渗入范围不断扩大，并向金融业的核心领域拓展。
金融业的潜在进入者通常是借助互联网等信息技术的创新和进步，从金融业的薄弱环节切入，通过破坏性产品或破坏性商业模式打破原有的市场结构，未来通过不断升级自身的产品与服务，很可能会攀升到金融业产业链的顶端。
以阿里巴巴为代表的互联网企业不断地推出“阿里贷”、“余额宝”、“信用支付”等金融产品蚕食着商业银行的市场份额，商业银行的变革势在必行。
三、商业银行的应对之道
大数据价值链是由大数据思维、大数据本身及大数据技术所构成，三者相互依存，只有三者都具备，才能形成完整的大数据价值链，才能充分挖掘和利用隐藏在大数据背后的价值，发现商机。
大数据时代，商业银行应树立大数据思维。
所谓的大数据思维，主要是指：
1、将大数据提升至战略高度
从行领导至普通员工都应明白在大数据时代，大数据的运用应是一家企业的一项战略课题。
大数据赋予我们洞察未来的能力，企业应学会洞察数据中的信息了解客户，也更加了解自己。
商业银行不能掌握对大数据的运用，也就无法顺应时代，无法迎接挑战。
商业银行应及早将大数据纳入战略发展方向，从组织架构、人员储备、流程再造等多方面着手，提早布局，积极应对，用数据治行。
2、用数据说话
人类从依靠自身判断做决定到依靠数据做决定的转变，是大数据作出最大贡献之一。
大数据时代，一切皆可量化、数据化，商业银行应充分利用大数据及大数据技术从数据挖掘信息，让数据说话，而不是凭经验拍脑袋作出决定。
3、数据思维变革
大数据时代，数据本身及技术都发生了巨大变化，我们对数据运用的思维也
应随之改变：
1）首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本；
2）其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性；
3）最后，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。
大数据时代，商业银行应在目前结构化业务数据的基础上，广开数据来源，适应科技发展、用户习惯及业务需求不断全方位、多渠道的提取数据，做大数据基础。
目前，大量的数据产生于互联网络、社交网络、移动终端等新兴媒体渠道，商业银行的价值客户也与这些媒体渠道的用户高度吻合。
同时，随着我国金融市场化的深入，金融脱媒现象也日益凸显，商业银行调整现有客户结构，大力发展零售客户和中小企业客户势在必行。
商业银行应顺应时代，不断转变、创新经营服务模式、为客户提供更好的产品和服务。
“阿里贷”、“信用支付”等互联网企业推出的金融产品，正是基于商业银行目前无法掌握或运用客户大量真实交易信息的基础上。
一些商业银行也看到了这些问题，并进行业务或服务创新，例如，建设银行推出了“善融商务”电子商务平台，招商银行推出了信用卡微信客服等。
这些大数据，都将被商业银行在今后进行客户行为分析、精准营销上加以运用。
商业银行应与移动网络、电子商务、社交网络等“大数据平台”完美融合，开展大数据分析，为客户提供开放服务平台。
目前，国内商业银行在大数据技术，尤其是处理那些半结构化、非结构化海量数据的处理运用上都非常缺乏技术和经验。
商业银行应意识到这些半结构化、非结构化海量数据将会是现有结构化数据的补充，只有两者有效的结合运用，才能充分发挥大数据的价值。
一些国际知名软硬件厂商，如IBM、EMC、Oracle、SAP也纷纷推出了各自的大数据解决方案。
大数据技术主要包含分布式文件系统、分布式数据库、非关系型数据库、内存数据库、云计算、云存储等。
商业银行应尽早对大数据技术进行研究，做好技术储备，对自身的数据架构进行软硬件升级调整、搭建大数据平台。
总之，大数据时代，给商业银行带来了挑战，但更多的是机遇，商业银行也理应成为一家大数据企业，运用大数据，适应市场需要，为客户提供全方位的、创新性的产品及服务，从数据中获得洞察力，从数据中攫取价值，从数据中赢得
未来。