縱觀國內外金融機構大數據能力建設情況，可以看到大數據在金融行業應用較為成熟的領域集中在
反欺詐識別、運營效率優化、深度客戶洞悉、客戶行為分析、交叉營銷、場景營銷、科技金融等幾大方面。政策支持：集中力量構建大數據戰略體系
近年來，隨著大數據技術的迅猛發展與進一步成熟，各國政府紛紛搶抓戰略佈局，不斷加大扶持力度，各類資本也持續不斷注入，使得全球大數據市場呈現高速增長的態勢。全球範圍內來看，大數據已進入了從概念推廣到應用落地的關鍵轉折期。中國敏銳地把握住了大數據的興起及發展趨勢，集中力量構建大數據戰略體系。
2015年8月，國務院發佈《促進大數據發展行動綱要》，提出全面推進中國大數據發展和應用，走數據強國的道路。2016年3月，國家出臺“十三五”規劃綱要，再次明確大數據作為基礎性戰略資源具有重大價值，提出要加快推動大數據相關技術的研發、應用及治理；2017年1月，國家發佈《大數據產業發展規劃》，全面指定了未來五年的大數據產業發展計劃，為中國大數據產業持續健康發展確立了目標和路徑。
大數據產業規模：2020年達到8000億
藉助國家政策推動，中國大數據市場龐大產業規模已經形成，並已處於行業高速發展期，目前，中國大數據產業規模可達1500億元，未來五年將進入“加速期”，到2020年將達到8000億元的規模，實現幾何級增長。
大數據也為傳統銀行業提供了新的發展契機，幫助金融行業實現信息化轉型，使得銀行整體服務更為高效、便捷。尤其是在傳統銀行業面臨著前所未有的挑戰的今天，利率市場化、供給側改革、不良貸款壓力、互聯網金融、更加開放的競爭環境、客戶更加個性化的要求、新生企業更加便捷的金融服務等都成為傳統銀行業發展進步的巨大阻力。如何發現與市場前沿的差距，深刻反思，逐浪而行，是傳統銀行在大數據時代立足必須解決的問題。
金融大數據四大趨勢與動向
對於金融機構尤其是傳統銀行業而言，大數據的價值不僅僅體現在對傳統銀行財務相關指標的直接影響上，也體現在對商業模式變革的推動與重構上。 傳統銀行業不僅僅要在大數據“數量”“處理速度”“數據類別”上下功夫，更加需要去進行深層次的數據整合，形成自身的數據資產管理能力，讓數據產生“價值”。
縱觀國內外金融機構大數據能力建設情況，可以看到大數據在金融行業應用較為成熟的領域集中在反欺詐識別、運營效率優化、深度客戶洞悉、客戶行為分析、交叉營銷、場景營銷、科技金融等幾大方面。 概括而言，主要有以下幾方面特徵和趨勢：
一是通過培育數據資產管理能力打造核心競爭力。
在數據廣度上，更傾向於拓展資源獲取途徑，通過合法手段獲取原有模式下難以採集的數據，如客戶與銀行交易的語音、文字數據和互聯網產生的行為數據等。
在數據整合與加工過程中，更注重以業務需求為導向，重塑結構化數據、半結構化數據、非結構化數據的ETL（數據倉庫技術Extract-Transform-Load）標準化流程，儘可能提升數據的準確性與關聯性，消除數據孤島與“惰性數據”。
在數據應用過程中，對數據進行多維度的整合與分析，更注重不同渠道和應用方向數據的交互採集，充分發掘數據在不同場景中的應用能力。
二是運用智能化技術構建更普惠化場景。
銀行將用戶數據、徵信數據以及行為數據等結合，利用大數據處理技術進行數據建模，對用戶進行精準畫像，確定金融活動目標可靠性。基於用戶洞察來細化客群，在業務上更加普惠化，更加傾向於業務數額較小但群體數量較大、穩定性較好的長尾客戶，為其制定個性化業務。在開展形式上，部分領先銀行以人工智能的形式提供智能化服務。
三是建立健全體制支撐大數據技術穩健發展。在營運體制方面，領先的銀行更加展現輕量化、統籌化、保障化。
四是通過保障數據安全與合規，為自身大數據發展保駕護航。
金融數據完整性保護日益成為全球規範趨勢，新時代下需要通過制度約束、規範保障、新技術應用等多重手段，推動大數據的合理應用與數據有效保護的雙贏結局。
（資源來源：中國銀行網絡金融部朱大磊）
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