2012年轰动科技界的一件大事是美国奥巴马政府公布的大数据（big data）计划。美国上一个重大科技发展部署还是1993年的信息高速公路计划，该计划改变了全世界信息的生产和传输方式，引发了互联网革命。统计显示，ATM、网上银行、手机银行这类主要依靠网络的电子银行对我国银行传统渠道的替代率超过60%，即将到来的大数据革命可能对银行的一些观念和经营模式再次加以颠覆。
大数据应用案例借鉴及银行竞争对手分析
Internet以及相关网络出现后，银行不再是该领域规则的主要构建者，银行传统关系被破坏了，面对这种转变，银行使用大数据改进服务模式就是要重新发现、塑造新的社会关系。国外先进银行已经在这方面进行了一定探索，主要体现的思想有：
增加传感装置，增强感知客观世界能力。例如美国ZestCash使用数千个信息线索挑选出那些传统银行认为信用较低的但一时受到环境限制实际信用良好的客户。ZestCash使用这么多传感装置就是为了理解真实世界的差异，理解网络对真实世界的反映。
提供深度数据分析服务，成为消费信息中心，提高客户认可度。这方面的案例有新加坡花旗银行基于消费者的信用卡交易记录，有针对性地给他们提供商家和餐馆优惠。这种行为是一种信息中心的争夺和显示——虽然从经济信息中心转变为消费信息中心，但客户感受到的是银行信息获取和处理能力同以往一样强大，进而认可该银行是可依赖的、安全的。
使用大数据进行非传统的、非账务性质的可能性线索排查。以反洗钱为例，疑犯虽然与银行发生直接关系，但它绝非像普通交易那样有意无意的将银行作为它的信息中心，反之疑犯要千方百计地瞒过银行，这种行为的判断不是处理标准单据的传统银行的强项。Watson这位曾经在电视智力竞赛节目《危机边缘》中击败人类对手的计算机明星，由于擅长分析与客观世界关系更相符的非结构大数据被花旗银行用来应对反洗钱挑战。所以大数据是处理银行常规业务之外的有效工具。
使用大数据找到那些适合自己企业模式的客户群体，打造、强化企业特有的商业模式。ING Direct网上银行的经营理念是：简单并且对追求高回报的客户具有吸引力。为此他们向支票账户支付平均4％的高额利息，因为通过计算节省下来的材料费和人工费可以支付这些利息。ING Direct还主动解雇那些浪费他们成本的客户，例如给呼叫中心打太多电话的客户，从而节省上百万美元成本。大道至简的ING Direct和化腐朽为神奇的ZestCash看似两个极端都取得了成功，原因不外乎：不管经营模式有多么不同，他们都有分析真实社会关系（这种关系由于当今社会变得复杂往往通过大数据展现出来）的能力，能够通过数据分析出与他们的经营模式最匹配的社会关系，从而有针对性地筛选同质的客户。
此外借助网络一些新的信用中介产生了，这些银行的主要竞争对手有为传统银行的大型客户服务的财务公司以及服务传统银行小微客户的网络服务/内容提供商。对于财务公司而言，业务和数据的标准化程度越高越有利于其降低成本。但为了控制金融资本和产业资本之间风险的传导，需要建立一道防火墙，这个要求与财务公司的业务和数据极致标准化需求是背离的。在这方面，银行能够观测到比财务公司多的多的样本，而且银行最大的优势是成为风险关系的控制中心，大数据成为银行竞争的法宝。相比之下，银行在零售领域受到以搜索引擎公司、电子商务公司、社交网络公司和快递公司为代表的网络服务/内容提供商的严峻挑战，这些新兴行业是网络技术规则的最初需求产生者和规则主要制定者。它们都在努力将自己打造成一个领域的信息中心，使自己适应人们行为变化带来的数据的变化，而不是对客户强加标准化的要求——在大数据时代这被认为是无礼的，是被淘汰的前奏。
银行业应对大数据挑战的建议
变革的开始往往是以测量手段的革命为前奏，为应对大数据挑战，银行应根据业务目的和特点在相应领域配置感知装置。
大数据时代是分析时代。以往中国的银行业过于强调资源的整合，在政企界限模糊、金融资源高度垄断的时代这种模式能够成功。但时代在改变，随着金融市场化改革的进行，银行不再拥有独一无二的资源，它们整合什么？又如何敢说自己的整合力比竞争对手更强呢？我们未来的方向只有加强分析能力向市场找资源，更重要的是通过分析找到独特的经营模式。在树立自己独特经营模式的时候必须承认不是所有的客户都适合，只有一部分客户与银行选择的经营模式相匹配，那些最值得服务的同质客户往往掩盖在不同的数据下面，需要善用数据分析寻找。