大数据技术在银行业应用中，主要有哪些优势，面临哪些难题？
大数据技术在银行业应用中的主要优势与难题
经济社会的三个重要组成要素：产品、信息、资金渗透于互联网时代的诸多环节，互联网时代的激烈竞争当中，电商、银行、物流三大类别企业代表着三种要素的重要占有者，三者都希望成为主宰着三种要素的利益获得者。虽然在互联网技术、平台层面商业银行有所落后，但从长期发展趋势来看，商业银行具有重要的优势同时也存在着诸多困难，主要包括以下几个方面：
(一)商业银行的信息与人才优势
商业银行不仅掌握着大量资金，而且在信息搜集方面也拥有独特优势，不管是甄别优、劣客户进行授信贷款，还是金融服务用户交易活动留下的交易痕迹都是其重要数据资产。尤其是商业银行的信息化建设也居于各行业前列，信息处理与建设已经根植入商业银行的“思维”。商业银行不仅有信息化建设的意愿，而且具备建设优质信息化系统的条件。特别是在2000年之后，中国的商业银行提出建立数据集市的思路。各大商业银行纷纷建立了数据中心和备份中心，提高了数据的存储利用效率和风险防控能力。另外，由于在贷款和金融业务开办之前，各自然人都需要在商业银行开户并填写个人基本信息，社会上的资金划转要以商业银行为媒介，因此商业银行有着广泛的渠道获取客户信息和资金流信息，同时POS机和ATM也可以获取个人的消费信息。多年的积累，使商业银行已形成海量的信息数据库，其结构化程度优于电商等企业。
中国的商业银行均设有科技开发中心、数据测试和收集中心以便于商业银行开发拥有自主知识产权的个性化业务、功能。在二十世纪初提出的建立数据集中项目过程当中，商业银行累积了大量建设复杂数据信息系统的经验，涉及软件开发、数据仓储等具体实操项目，这些项目锻炼了商业银行的科技开发队伍，为商业银行积累了许多软件开发、管理人才。金融人才和信息科技人才的结合是商业银行构建有效物流、信息流的重要基础保障。
(二)商业银行的资金与制度优势
商业银行的利润率普遍较高，近几年来的业绩增长较快，许多商业银行的盈利能力开始超过国外商业银行。因此，商业银行内部拥有充足的资金，有利于商业银行建立大规模的资金、物流、信息流操作系统。资金优势使商业银行在构建三网融合过程当中可以建立先进的数据操作系统、存储系统和计算系统，有利于大数据技术的发展和应用。
中国的商业银行一方面自负盈亏，另一方面与政策存在着千丝万缕的联系。我国的商业银行牌照较难获得，电商和物流商的资格相对都比较简单。我国大型商业银行已基本实现集团化经营，全国十五家上市银行资产占到中国商业银行总资产的60%以上，其经营管理经验、理念、方式、方法都强于电商和物流企业，容易形成跨界、跨区域经营。
(三)商业银行大数据应用的难题
在利用大数据帮助商业银行进行问题解决的同时，信贷客户个人信息保护、隐私保护的边际在哪里，客户的哪些数据可以收集，可以通过什么样的方式收集?个人数据是不是可以全部收集，收集在一起引起的副作用也要考虑。例如：美国有法律规范禁止教育部门的数据与移民局数据联通，移民局不得利用教育部门数据来查获非法移民，目的是为了防止这些移民由于害怕移民局而不将儿童送去上学，如果存在大量的失学青年可能会对美国社会的安定和未来不利。
哪些数据可以收集?是否可以追踪公司高管个人的信息?这些问题均涉及到道德与法律层次的重要问题。数据资产的合理利用也需规范，数据结果能用于哪些方面，是否会违背非歧视原则?在证券交易与商业银行数据应用过程中必然涉及到方方面面的内容亟待解决。另外更大规模的数字化对于资本市场、信贷市场的长远影响究竟如何?对各种参与者都是公平的吗?对于商业银行的存在本质是有益的吗?
以上种种问题，只是冰山一角，大数据对社会、对金融、对个人的影响还需细致分析和推演，需制定在金融领域的数据收集、数据分析和利用规则，制定底线。
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