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        由於銀行業務資料的保密性，大多數金融機構採用大資料的速度非常緩慢，儘管他們已經意識到在以客戶為中心方面，大資料有巨大的好處。

        目前，12%的銀行正在通過大型資料諮詢公司部署大資料，25%的銀行正在擴大其大資料部署，而38%的銀行正在探索中，還有25%的銀行在限制性環境下試驗部署大資料。

        各種因素影響著銀行決定是否整合大資料，決策者需要考慮：

        優點

        1.有效的風險管理，有助於實時檢測錯誤和欺詐

        基於大資料提供的分析功能的商業智慧（BI）工具可以識別潛在客戶貸款的風險。銀行可以根據區域資料分析市場趨勢，並決定降低或提高該部門的利率。

        將手動複製資料時的錯誤減少到最小。其他資料輸入錯誤也會在影響銀行工作之前得到糾正，因為大資料分析可以指出客戶資料中的異常情況。

        銀行欺詐行為往往被忽視，直到破壞銀行業務的運作為止。有了大資料，銀行可以在開始時識別欺詐交易。

        2.分析消費者行為並提供個性化金融解決方案

        銀行往往會錯過客戶，因為他們並沒有與客戶在情感上建立聯絡。銷售代表和關係經理可以利用大資料分析，幫助確定客戶的投資模式、財務和個人背景，以及投資動機，從而提供個性化的投資解決方案，從而讓客戶更信任銀行的財務能力。

        3.利用大資料可以更容易地管制合規

        68%的銀行職員表示，他們最關心的銀行業務是確保符合政府規定的所有監管措施。

        BI工具可以幫助分析監管要求。

        4.使用大資料的績效分析進行預算和創新

        銀行分支的目標是基於員工績效以及年度收入。大資料分析可以根據現有員工的銷售資料提供建議，幫助銀行分配每個分支機構的預算。

        5.最大限度地發現潛在客戶

        大資料不僅可以幫助保留現有客戶，還可以通過提供個性化解決方案來贏得新的客戶。

        挑戰

        1. 難以利用孤立的資料

        銀行服務資料多樣化，儲存在不同的部門。根據單獨客戶的投資行為來描述客戶是很困難的，因為單獨客戶的賬戶、貸款和保險等可能會分散在銀行的各個部門。大資料需要整合所有這些資料，以提供綜合的智慧分析。

        2.在整合大資料功能之前，需要對舊式基礎架構進行升級

        大多數銀行解決方案都沒有辦法處理不斷湧入的資料，即使他們已經轉移到雲端計算解決方案，這是大資料的先決條件。整合大資料需要與大資料諮詢公司合作，大部分現有銀行解決方案都需要進行徹底的改革。

        這不容易實現，因為即使在部署更改時系統也需要不斷的增加。

        3.專業資源與大型資料諮詢公司合作

        銀行不可能擁有大量資料的內部資料專家，因此與專門從事大資料解決方案設計、開發和部署的公司的合作是必須的。

        4.大資料尚未被視為戰略資產

        非技術經理和頂級高管往往通過更多地依賴於人為決策而不是科學分析提供的自動化營銷解決方案進行決策。

        5.客戶關心隱私

        雖然大資料系統記錄的資料是匿名的，但如果銀行希望，他們可以跟蹤每個客戶的行為模式。這麼做有利於檢測非法活動，但如果客戶資料落到壞人手裡，則對客戶構成嚴重的安全威脅。

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