大数据的商业银行文献综述
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述引言：随着信息技术的迅速发展，大数据已经成为当今社会的一个热门话题。
大数据时代的到来，给各个领域带来了巨大的变革和机遇。
本文将对大数据时代的概念、应用领域、挑战以及未来发展进行综述，以期对读者对大数据时代有一个全面的了解。
一、大数据时代的概念大数据时代是指由于计算机技术和互联网的快速发展，导致数据量呈指数级增长，数据类型多样化，数据获取、存储、处理和分析能力大幅提升的时代。
大数据时代的特点主要包括数据量大、速度快、种类多、价值高以及隐私性等。
二、大数据时代的应用领域1. 商业和市场营销领域：大数据分析可以帮助企业了解消费者行为、市场趋势，从而优化产品和服务，提高市场竞争力。
2. 医疗保健领域：大数据分析可以帮助医疗机构提高病患诊断的准确性和效率，提供个性化的医疗服务。
3. 金融领域：大数据分析可以帮助银行和金融机构进行风险评估、欺诈检测等，提高金融业务的效率和安全性。
4. 城市管理领域：大数据分析可以帮助城市进行交通管理、环境保护、公共安全等，提高城市的可持续发展能力。
5. 教育领域：大数据分析可以帮助教育机构了解学生学习情况，提供个性化的教育服务，改善教育质量。
三、大数据时代的挑战1. 数据隐私和安全：大数据时代涉及大量的个人隐私数据，如何保护数据的安全性和隐私性成为一个重要的挑战。
2. 数据质量和可信度：大数据时代的数据量庞大，数据质量和可信度的问题需要得到解决，以保证数据分析的准确性和可靠性。
3. 技术和人才短缺：大数据时代需要大量的技术和人才支持，但目前技术和人才的供给还不足以满足需求。
4. 数据分析和应用能力：大数据时代需要具备数据分析和应用能力，但目前很多企业和机构在这方面还存在不足。
四、大数据时代的未来发展1. 人工智能与大数据的结合：人工智能技术的快速发展为大数据的应用提供了更多可能性，未来人工智能与大数据的结合将会产生更多的创新和突破。
2. 数据治理和合规性：随着数据泛滥的问题日益突出，数据治理和合规性将成为大数据时代的重要议题，需要建立更加健全的数据管理机制。
大数据文献综述范文docx(二)2024
大数据文献综述范文docx（二）引言概述：大数据在当前社会中扮演着重要角色。
本文综述了关于大数据的相关文献，分析了该领域的最新发展和趋势。
本文首先介绍了大数据的定义和特点，然后对大数据的应用领域进行了深入探讨，包括商业、医疗、社交媒体和智能交通等。
接着，本文讨论了大数据分析的关键技术和工具，包括数据挖掘、机器学习和云计算等。
其次，本文介绍了大数据在决策支持、市场预测和风险管理方面的应用案例。
最后，本文总结了目前大数据领域的挑战和未来发展方向。
正文：第一大点：大数据的定义和特点1. 什么是大数据2. 大数据的特点有哪些3. 大数据与传统数据的区别第二大点：大数据的应用领域1. 大数据在商业领域的应用2. 大数据在医疗领域的应用3. 大数据在社交媒体的应用4. 大数据在智能交通中的应用第三大点：大数据分析的关键技术和工具1. 数据挖掘在大数据分析中的应用2. 机器学习在大数据分析中的应用3. 云计算在大数据分析中的应用第四大点：大数据在决策支持、市场预测和风险管理中的应用案例1. 大数据在决策支持中的应用案例2. 大数据在市场预测中的应用案例3. 大数据在风险管理中的应用案例第五大点：大数据领域的挑战和未来发展方向1. 大数据领域目前面临的挑战2. 大数据未来的发展趋势总结：本文综述了关于大数据的相关文献，介绍了大数据的定义和特点，分析了大数据在商业、医疗、社交媒体和智能交通等领域的应用情况。
同时，本文讨论了大数据分析的关键技术和工具，以及大数据在决策支持、市场预测和风险管理等方面的应用案例。
最后，本文总结了当前大数据领域所面临的挑战，并展望了大数据的未来发展方向。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述在大数据时代，数据的产生和积累呈现出爆炸式的增长，这给各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。
为了更好地理解和应对大数据时代带来的影响，许多学者和研究人员开始进行大数据领域的文献综述。
一、大数据的定义和特点大数据是指规模庞大、复杂多样、高速增长的数据集合，这些数据无法用传统的数据处理工具进行处理和分析。
大数据具有四个特点：数据量大、数据种类多样、数据处理速度快、数据价值密度低。
二、大数据的应用领域1. 商业领域：大数据在商业领域的应用非常广泛，包括市场营销、客户关系管理、供应链管理等方面。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务，提高竞争力。
2. 医疗健康领域：大数据在医疗健康领域的应用可以帮助提高医疗服务的质量和效率。
例如，通过对大量的医疗数据进行分析，可以发现疾病的规律和趋势，提前进行预防和治疗。
3. 交通运输领域：大数据在交通运输领域的应用可以帮助提高交通管理的效率和安全性。
通过对交通数据的分析，可以实时监测交通状况，优化交通流量，减少交通事故。
4. 城市规划领域：大数据在城市规划领域的应用可以帮助城市规划者更好地了解城市的发展趋势和需求。
通过对大数据的分析，可以优化城市的布局和设计，提高城市的宜居性和可持续发展性。
三、大数据的挑战和问题1. 数据隐私和安全：大数据的应用涉及大量的个人隐私信息，如何保护数据的安全性和隐私性是一个重要的问题。
2. 数据质量和可信度：大数据的质量和可信度直接影响到数据分析的准确性和可靠性，如何确保数据的质量和可信度是一个关键的挑战。
3. 数据处理和分析能力：由于大数据的规模和复杂性，传统的数据处理和分析方法往往无法满足需求，如何提高数据处理和分析的能力是一个重要的问题。
四、大数据的发展趋势1. 人工智能与大数据的结合：人工智能技术的发展为大数据的处理和分析提供了新的方法和工具，两者的结合将进一步推动大数据的应用和发展。
2. 边缘计算和大数据的融合：边缘计算技术可以将数据处理和分析的能力推向数据源头，减少数据传输和存储的成本，提高数据处理的效率。
大数据时代文献综述
大数据时代文献综述近年来，随着信息技术的迅速发展，大数据时代已经来临。
大数据指的是规模庞大、来源多样、处理复杂的数据集合，其数量常常超出传统数据库处理能力。
在大数据时代，我们能够利用这些庞大的数据资源，从中发掘出有用的信息和知识，对于各个领域的发展具有重要的意义。
大数据的应用范围非常广泛，涉及到经济、科学、医疗、金融、社交网络等方方面面。
在经济领域，大数据分析可以帮助企业进行市场预测、消费者行为分析、产品研发等，从而提高企业的竞争力。
在科学领域，大数据可以帮助科学家更好地理解自然界的规律，加快科学研究的进程。
在医疗领域，大数据可以用于疾病预防、诊断和治疗，为患者提供更好的医疗服务。
在金融领域，大数据可以帮助银行和金融机构进行风险评估、信用评级和欺诈检测，提高金融系统的稳定性。
在社交网络领域，大数据可以用于推荐系统、用户行为分析，为用户提供更好的个性化服务。
然而，尽管大数据应用具有巨大的潜力，但也面临着一些挑战。
首先，大数据的处理需要大量的计算资源和存储空间。
其次，大数据涉及到用户隐私和数据安全等问题，如何保护用户的隐私和数据安全成为了亟待解决的问题。
再次，大数据的处理和分析需要专业的技术人才，如何培养和引进这些人才也是一个重要的问题。
此外，大数据时代涉及到法律、伦理等方面的问题，如何解决这些问题也是一个亟待解决的任务。
在大数据时代，有许多研究人员对于大数据的应用进行了广泛的研究。
他们提出了各种各样的方法和技术，用于处理和分析大数据。
其中最重要的一种技术是机器学习。
机器学习是一种通过训练模型来实现数据分析和预测的技术。
通过机器学习，我们可以从大数据中挖掘出有用的信息和知识，从而为决策提供支持。
此外，还有数据挖掘、自然语言处理、图像处理等相关技术，用于处理和分析大数据。
在大数据时代，各种各样的应用案例也被提出。
例如，在医疗领域，通过分析大数据可以预测疾病的发展趋势，提前采取预防措施。
在金融领域，大数据分析可以帮助银行进行风险评估，提高风险管理能力。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述引言：随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据时代的到来，给各个领域带来了巨大的机遇和挑战。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据在不同领域的应用和影响。
一、大数据的定义和特点大数据是指数据量巨大、来源广泛、类型多样的数据集合。
与传统的数据相比，大数据具有以下几个特点：1. 数据量巨大：大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB为单位计量，远远超过个人电脑或传统数据库的存储和处理能力。
2. 来源广泛：大数据涵盖了各个领域的数据，包括社交媒体、传感器数据、金融数据等，这些数据来源广泛且多样化。
3. 类型多样：大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频等多种类型的数据。
二、大数据在商业领域的应用1. 市场营销：大数据分析可以帮助企业了解消费者的需求和偏好，优化产品定位和推广策略，提高市场竞争力。
2. 金融风控：大数据分析可以识别风险，预测市场波动，帮助金融机构进行风险管理和投资决策。
3. 客户关系管理：通过对大数据的分析，企业可以更好地了解客户的行为和需求，提供个性化的产品和服务，增强客户忠诚度。
4. 供应链管理：大数据分析可以帮助企业优化供应链，提高物流效率，降低成本，提供更好的客户服务。
三、大数据在医疗领域的应用1. 个性化医疗：通过对大数据的分析，医疗机构可以根据患者的基因、病史和生活习惯等信息，制定个性化的治疗方案，提高治疗效果。
2. 疾病预测：大数据分析可以帮助医疗机构预测疾病的发生和传播趋势，及早采取措施，减少疾病的传播和危害。
3. 医疗资源优化：通过对大数据的分析，医疗机构可以合理分配医疗资源，提高资源利用效率，优化医疗服务。
四、大数据在交通领域的应用1. 交通流量预测：通过对大数据的分析，交通管理部门可以预测交通流量的变化趋势，合理规划道路和交通设施，提高交通运输效率。
2. 智能交通管理：大数据分析可以帮助交通管理部门实现智能交通管理，包括交通信号优化、拥堵预警等，提高交通安全和效率。
《互联网金融背景下商业银行发展策略研究开题报告文献综述5000字》
互联网金融背景下商业银行发展策略研究开题报告文献综述一、选题依据（目的、意义、学术价值、该课题国内外研究现状、本人学术准备情况）1、选题的目的、意义、学术价值：近年来，随着电子商务的快速发展，互联网金融在中国兴起，这一新兴的金融力量对中国银行业经营发展产生了巨大的影响。
作为金融业创新典型代表的互联网金融业务成几何级数增长，其中以余额宝为代表的化零为整的碎片化互联网理财、以支付宝、财付通为代表的第三方支付、以阿里小贷为代表的电商融资等互联网金融业务蓬勃发展，对传统商业银行的资产、负债和中间业务形成了一定的冲击，一时间成为金融业讨论最为热烈的话题。
传统商业银行面临着巨大的机遇和挑战,探索和研究互联网浪潮背景下传统商业银行如何运用自身优势应对挑战并成功转型成为当前金融从业者的时代任务。
自2013 年以来，我国互联网金融业务的发展取得了较大的成就，呈现爆发式增长的态势。
在当前的时代背景下，研究互联网金融的发展对传统金融业的影响和对策问题，首先，有利于丰富和发展互联网金融和普惠金融的基础理论，明确互联网金融和普惠金融的发展方向、趋势和技术路径；其次有利于促进国内传统金融业和互联网金融业的融合发展，提升金融业的竞争力，对于实现传统金融业的顺利转型及普惠金融也具有重要的指导意义和价值。
（一）理论意义互联网金融是利用互联网技术和移动通信技术等一系列现代信息科学技术实现资金融通的一种新型的金融服务方式。
以“开放、平等、协作、分享”为精神的互联网开始步入到传统金融行业里面，由于网络的飞速发展，并且在发展的同时还和金融行业的发展相互渗透。
“互联网金融”成为一个新的研究和讨论热点。
本课题试图通过梳理互联网金融的发展现状及主要特征，深入探讨互联网金融对商业银行传统业务的影响，进而提出商业银行应对互联网金融的对策，因此对于丰富和发展金融创新理论、银行营销理论、银行管理理论、金融监管、金融改革等方面有一定的作用。
（二）实践意义对于传统银行业而言,网络金融的迅猛发展既是严峻挑战,也是扩张业务的新机遇，本课题在全面分析互联网金融对商业银行传统业务产生的影响的基础上，提出了商业银行应该如何应对的策略。
商业银行文献综述范文
一、网络银行文献综述电子商务构建了全新的交易模式，在改变商流、物流和信息流运行格局的同时，对货币流通也提出了新的要求。
网上购物、网上理财等所有这些互联网金融交易和服务行为的发展都要求传统的商业银行或金融机构提供~种基于Internet技术的开放的支付结算服务，也就是说，提供网上银行服务。
国内的商业银行，在电子商务中的角色不仅仅是资金流动的中转站，而是实实在在的电子商务的主体一一企业。
但在我国由于网上银行开展的时间还不畅，在发展中主要是传统的商业银行建立网站，而没有成为真正意义上的网上银行。
我国的商业银行在发展网上银行时.受制于传统的银行的影响，使得网上银行的发展受到制约。
本文结合我国商业银行发展网上银行的现状，分析目前我国网上银行发展的不足，进而研究网上银行发展的对策。
一、我国网上银行发展的问题1传统组织结构和业务流程的制约虽然我国银行开展德网上银行业务功能日趋丰富，但总体上说还普遍处于传统业务网络迁移的局面。
”以产品为导向”的战略特征依然明显，客户导向和服务导向。
二、求关于银行方面论文的参考文献银行危机内生于银行的构建，其承担的储蓄转投资的功能决定了银行的脆弱性。
随着银行业的发展，其在社会经济中的地位逐步提高，银行危机对政治、经济、社会的冲击和影响也加大。
中国作为一个转型国家，整个金融体系是从大一统的银行体制变革开始起步，到目前为止，银行仍居金融业的主导地位。
四家国有独资商业银行在我国经济和社会发展中居于举足轻重的地位，维系着国民经济命脉和经济安全。
由于四行在我国转轨过程中，把不断增加的储蓄转投给了国有企业，在国有企业亏损面扩大和增加的情况下，形成和出现了大量不良资产。
东南亚危机后，由于我国经济金融与发生国的诸多相似，国际上一些著名的机构和学者主要依据四行超过20%的不良资产率和不足8%的资本充足率，纷纷预测中国很快就会发生严重的金融危机，有些学者甚至设计好了危机爆发的过程，就等中国实际的验证。
大数据文献综述
大数据文献综述随着信息技术的飞速发展，数据的产生和积累速度呈指数级增长，大数据已经成为当今社会各个领域关注的焦点。
大数据不仅改变了我们获取、处理和分析信息的方式，也为科学研究、商业决策、社会治理等带来了前所未有的机遇和挑战。
本文将对大数据相关的文献进行综合梳理和分析，旨在全面了解大数据的概念、特点、技术架构以及其在不同领域的应用和影响。
一、大数据的概念与特点大数据的概念最早由知名咨询公司麦肯锡提出，其定义为：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
海量的数据规模是大数据最显著的特点之一。
在当今数字化时代，数据的生成来源极为广泛，包括互联网、物联网、社交媒体、金融交易、医疗记录等。
这些数据的总量已经达到了 PB 级甚至 EB 级，远远超出了传统数据处理技术的处理能力。
快速的数据流转意味着数据的产生和更新速度非常快。
在一些实时应用场景中，如金融交易、物流监控等，数据需要在极短的时间内被处理和分析，以做出及时的决策。
多样的数据类型也是大数据的重要特点。
除了传统的结构化数据（如关系型数据库中的表格数据），大数据还包含大量的半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
价值密度低则是指在海量的数据中，真正有价值的信息往往只占很小的比例。
因此，如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息成为了大数据处理的关键挑战之一。
二、大数据的技术架构大数据的处理需要一套完整的技术架构来支持，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节。
数据采集是大数据处理的第一步，其目的是从各种数据源中获取数据。
常见的数据采集技术包括网络爬虫、传感器数据采集、系统日志采集等。
数据存储是大数据处理的重要环节，由于大数据的规模巨大，传统的关系型数据库已经无法满足需求。
因此，分布式文件系统（如 HDFS）和分布式数据库（如 HBase、Cassandra 等）成为了大数据存储的主流选择。
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大数据的商业银行研究文献综述学院：金融学院班级：13金融学硕姓名：熊美兰摘要：随着以社交网络为代表的web2.0的兴起、智能手机的普及、各种监控系统及传感器的大量分布，人类正在进入一个数据大爆炸的时代，“大数据”的概念应运而生。
本文第一部分简要概括大数据的内涵和对社会、商业和监管环境造成的普适性影响。
第二部分详细分析大数据给商业银行带来的机遇和。
在此基础上，第三部分提出若干商业银行应对大数据的策略。
关键字：大数据；商业银行；影响；机遇与挑战；策略1. 引言随着以社交网络为代表的web2.0的兴起、智能手机的普及、各种监控系统及传感器的大量分布，人类正在进入一个数据大爆炸的时代，“大数据”的概念应运而生。
大数据被誉为继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，已经引起各方面的高度关注。
麦肯锡在2011年发布研报《大数据：下一个创新、竞争和生产率的前沿》（Manyi ka，Chui,Brown,Bughin,Dobbs,Roxburgh,和Byers，2011），认为数据已经渗透到每个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素，而人们对于海量数据的运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
麦肯锡认为金融行业是首先能够受益于大数据浪潮的行业；IBM、Oracle、SAP等业界巨头纷纷收购与大数据有关的公司，积极布局大数据领域。
作为拥有大量数据的银行业，在大数据的浪潮中将会受到怎样的影响？我们又应该如何应对？在信息科技界和政府层面对大数据的讨论如火如荼之际，系统讨论大数据和商业银行关系的研究文章却十分鲜见。
本文第一部分简要概括大数据的内涵和对社会、商业和监管环境造成的普适性影响。
第二部分详细分析大数据给商业银行带来的机遇和。
在此基础上，第三部分提出若干商业银行应对大数据的策略。
2. 大数据的内涵及其对社会、商业和个人造成的普适性影响2.1大数据的内涵大数据是指一般数据库软件难以获取、储存、管理和分析的大容量数据（Manyika，Chui，Brown，Bughin，Dobbs,Roxburgh,和Byers，2011），它具有4V的特点（王伟、吴以四，2012）：一是数据容量巨大（volume）。
国际数据公司（IDC的研究报告称，2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB（2的70次方）并预测到2020年，全球将拥有35ZB的数据量。
二是数据类型众多（variety）。
相对于过往以文本形式为主的结构化数据，大数据时代的数据类型涵盖了图片、音频、视频、网络日志、地理位置信息等种类繁多的半结构化和非结构化数据。
三是数据价值密度低（value）。
举例而言，在一个连续监控三个小时的视频中能够提供有效信息帮助刑侦人员破案的画面可能只有三五秒。
四是处理数据的速度要求非常快（velocity）。
一方面，面对如此浩瀚的数据量，处理效率至关重要。
另一方面，越来越多的处理需要在瞬间完成以便做出及时的反应。
2.1 大数据对社会、商业和监管环境造成的影响2.2.1改变了人类的思维方式，变革了认识世界的方式，提高了我们认识世界的能力大数据是指需要处理的信息量超出了一般电脑的速度和容量，这导致了新的高容和高速处理技术的诞生；大数据的核心就是预测，它是把数字算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。
赵国栋（2012）认为，大数据以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见和预测能力。
预测能力提高的表现是人们将习惯从概然上预测事物和世界，而不是必然，这样是更精确而不是相反。
人类的思维方式受物质和技术条件的影响，自古以来，由于信息不对称和处理信息技术的局限，人类的思维遵循谨慎的原则，其惯例是“知其然，知其所以然”，追求因果关系，并以此进行决策。
大数据技术改变了我们的思维方式，社会放弃了对因果关系的渴求，而仅需关注相关关系，这使我们做决定和理解现实的最基本方式受到挑战。
2.2.2消费模式和商业模式将会有很大的改变蔚赵村，凌红（2012）认为，大数据时代将对商业和个人都产生巨大而深远的影响。
大数据技术使消费者的行为模式更加科学、可预测，在不久的将来，世界许多现在单纯依靠人类判断力的领域都会被信息系统所改变甚至取代，大数据为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。
Big data(2012)认为大数据已经成为了新认知、新发明、新产品、新服务、新价值的源泉，并导致商业经营及其模式的变革，整个商业领域都因为大数据而重新洗牌。
大数据时代，在商业领域中，决策行为将日益基于数据和分析而做出，而并非基于经验和直觉。
数据已经成为了一种商业资本，一项重要的经济投入，可以创造新的经济利益。
利用数据分析进行商业决策使众多企业凭借杰出的数据分析技能成为业界的领先者。
2.2.3商业银行监管环境也会发生变化李国杰（2012）也同时提出，大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。
大数据科学与金融中心（2012）也同样指出，在大数据时代，银行监管将从审慎监管转变为消费者利益监管。
由于银行有更占优势的资源，在处理信息不对称方面，银行的客户处于相对的弱势。
特别是金融消费者，需要得到特别的保护。
因此，要把大数据装到笼子里。
2008年金融危机后，美国政府立法分离投资银行自营和代客理财业务，遏制公司滥用信息不对称的优势。
中国的监管环境的变化也不能例外。
3. 大数据应用给商业银行带来的机遇和挑战3.1大数据给商业银行带来的机遇董莉（2012）在一篇文章中也同样指出，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、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。
3.1.1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。
涂子配（2011）指出，社交媒体的兴起为银行创造了全新的客户接触渠道，从银行网点等固定设备扩展到手机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。
3.1.2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。
王伟，吴以四（2012）同样也提出，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。
3.1.3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。
3.1.4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”3.2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。
谢梅（2011）在文章中提到，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，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”：3.2.1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。
3.2.2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。
3.2.3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。