力结合大数据项目的落地实施，建立起一支大数据技术和分析人员队伍，具备自主运营和开发大数据的能力，以更好推动业务创新，提升我行核心竞争力。三、发展趋势近年来，银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长，在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。银行业的数据资源不仅包括存贷汇等结构化数据，也包括客户浏览痕迹、在线交易记录等非结构化数据，还包含客户电话语音、网点视频等非结构化数据。20XX年，银行业的电话记录数据、业务数据、数据仓库数据、结构化数据和非结构化数据的数据规模分别达到938T、1688T、3125T、5313T和3938T。Cele
t公司预计未来5年将增长7倍。除数据本身的快速增长外，银行业面临的更大的挑战是大数据带来的业务挑战，这包括：小微贷市场上，银行与互联网小额贷款公司难以竞争；支付市场中，网银支付所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；各种互联网融资模式的出现，在未来可能会超过以银行为中
f心的间接融资。所有这些挑战，本质上是银行对于客户的了解程度相对越来越弱。麦肯锡指出，在大数据时代，不能充分形成大数据使用能力的竞争者将被淘汰。（一）同业案例情况国内领先的商业银行已经启动大数据平台的建设，并应用于精准营销、风险管理和业务创新等领域，以获得竞争优势。工商银行通过构建大数据平台，收集网银用户的行为轨迹并进行分析，精准营销，扩大销售，优化网银服务模块的质量，提升客户体验。招商银行通过大数据平台构建全量数据分析和挖掘平台，推出在线明细，实时征信，精准营销等创新业务，提升小微贷获客率。上海银行构建大数据平台，用于对客户的资金的流入流出分析。中信银行、光大银行、平安银行、民生银行都在建设自身的大数据平台。（二）业务应用场景大数据技术在银行业的应用范围包括：客户洞察、营销支撑、风险管控和营运优化等领域。客户洞察分析用户的各种数据，包括电话语音、网络的监控录像、商城交易信息、金融业务信息以及外部的社交信息、第三方履约行为等多方面信息，从而实现对客户进行分类和服务。对现有CRM系统中的客户分层的数据要素进行延伸。
f营销支撑实时营销：是根据客户的实时状态来进行营销，如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销。社交网络营销：主要是微博营销，这主要是捕捉r