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数据治理体系建设不足

国内商业银行处于数据资产化、产业化的起始时期，其运用大数据技术时，主要采用描述性分析，以预测性建模为辅，并且它使用的数据大多是自身交易和客户数据，外部数据占比较少，当前我国商业银行在大数据应用的深度、广度以及频度上，和国际先进银行相比存在较大差距，因此急需拓宽数据应用层面，借此实现数据资产增值。

同时，银行新建应用系统时，缺乏数据思维，没有充分知晓大数据分析的价值，不了解大数据分析的战略，也不清楚大数据分析的流程。传统发展战略依赖决策者的经验，然而在大数据时代，应借助技术评估客户需求，要为多个层面给予决策支持，进而让企业战略更科学有效。

数据应用差距大

当下我国商业银行在大数据应用方面，和国际先进银行相比，差距极大。举例来说，从应用深度看，国际先进银行能深入挖掘数据潜在价值，从而为各类业务提供精准服务，而我国银行大多仅停留在表面分析。在应用广度方面，国外银行可将大数据用于各个业务环节，我国银行的覆盖范围却不全面。

在频度方面，差距非常明显，TrustWallet钱包官网app下载国际上先进的银行可以实时进行数据分析， Trust安卓版下载然后及时调整业务策略，国内银行数据分析间隔时间长，很难依据数据变化及时做出决策。所以，我国银行急需在这三个方面加强，从而让大数据在业务中发挥更大作用。

运营方式变革挑战

在大数据时代，商业银行的运营方式正面临重大变革，变革主要体现在精细化、虚拟化和科学化上。运营精细化要求对每一个业务环节进行精准数据分析，还要合理配置资源，通过这些来降低成本并提高效益。可是当下很多银行做不到如此细致的数据把控。

虚拟化是依靠互联网以及信息技术来开展线上业务，部分银行存在技术和服务保障不足的状况，因此难以实现客户线上服务体验的优化，科学化要凭借数据模型来做决策，很多银行缺少专业数据分析团队以及先进数据模型，导致运营决策难以真正做到科学合理。

准确性处理难题

大数据的准确性处理是商业银行数据应用的重要课题，英国商业银行会把新工具和新技术纳入分析环境，其中包括非关系型平台，还有支持关系型和非关系型数据处理的探索平台等，先进技术能更有效地保证数据处理的准确性，但是我国部分银行在技术投入和应用方面比较落后。

传统商业智能处理的大多是标准化、结构化的数据，在大数据时代，半结构化和非结构化数据大量出现，怎样保证对这些数据处理的准确性成了挑战，处理不准确会影响银行决策，处理不准确会影响银行的业务开展，处理不准确甚至还会导致风险。

跨越式发展路径探索

商业银行跨越式发展路径，体现在技术创新上，也体现在经营方式变革上。在技术创新方面，要做好基础设施建设，要建立智能化信息平台，要建立终端技术，还要建立数据存储体系。例如在20世纪90年代，美国商业银行建设了数据仓库，运用了数据挖掘和分析调整管理等模式，借此提升了企业多方面管理水平。

在经营方式变革这方面，银行需要突破传统模式，要利用大数据重新确定服务对象，还要重新确定服务领域。比如说开发面向特定客户群体的个性化金融产品，开发针对特定客户群体的个性化服务，通过这些来提高市场竞争力，进而提升客户满意度。

大数据能力建设规划

商业银行需从战略高度考量，把大数据能力建设归入发展规划。要打破传统信息技术和电子银行的局限眼光，组织业务、管理、支持保障等多个部门，一同推进大数据工作。大数据工作不能仅限定于某一个部门，而要凝聚成整体合力。

银行要拥有能快速处理海量数据的能力，也要具备攫取数据价值的能力，要高效配置金融资源，形成多元化的金融服务层次，还要形成完整的金融生态圈。这样，在激烈的市场竞争中，银行才能凭借大数据优势脱颖而出，从而更好地服务客户，服务社会经济发展。总之，数据处理和应用水平已成为商业银行核心竞争力的关键之处。

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