2.提供更加精準的營銷。現代企業已越來越依賴於通過數據分析來尋找最優的決策支持，以適應瞬息萬變的市場要求。沃爾瑪是最早通過利用大數據而受益的企業之一，通過對消費者的購物行為等非結構化數據進行分析，沃爾瑪成為最了解顧客購物習慣的零售商，並創造了“啤酒與尿布”、“蛋撻與颶風用品”的經典商業案例。數據時代，智者生存。可以預期，未來的銀行不僅應是數據大行，更應是數據分析、數據解讀的優秀銀行。部分銀行業者甚至認為，如若銀行端的客戶交易數據足夠龐大，將有那麼一天，銀行可以通過係統自動對客戶交易數據分析，準確預測客戶在未來半個月到一個月可能的消費和交易需求，從而為客戶提供認知、認可、信賴乃至喜好的服務。
3.提供更加精細化的管理。通過大數據挖掘分析改善組織和運營管理能力已經成為很多銀行的有益探索。以美國最大的網上銀行ING Direct為例，該行隻能提供簡單的網上銀行服務，2011年其存款規模達820億美元，運營模式完全是建立在基於對複雜大數據的分析基礎上，通過對大量異質數據進行複雜分析從而抽取出反映真實世界的簡單有效的網絡關係，如對ING Direct網站瀏覽太多時間的客戶，ING Direct會質疑客戶沒有必要花費這麼多時間來理解這些簡單易懂的產品，主動解除服務。而交通銀行信用卡中心采用智能語音雲產品對海量語音數據的持續在線和實時處理，有效解決了服務效率低下、服務質量難以把控的問題。隨著大數據時代的到來，“數據—信息—商業智能”將逐步成為銀行定量化、精細化管理的發展路線，為有效提升服務能力提供強大支撐。
挑戰分析
1.麵臨數據駕馭能力挑戰。大數據關乎企業的“智商”，駕馭大數據的能力成為企業的核心能力。銀行對於傳統的結構化數據的挖掘和分析是處於領先水平的，但一方麵銀行傳統的數據庫信息量並不豐富和完整，如客戶信息，銀行擁有客戶的基本身份信息，但客戶其他的信息，如性格特征、興趣愛好、生活習慣、行業領域、家庭狀況等卻是銀行難以準確掌握的；另一方麵對於多種異構數據的分析是難以處理的，如銀行有客戶的資金往來的信息、網頁瀏覽的行為信息、服務通話的語音信息、營業廳、ATM的錄像信息，除了結構化數據外，其他數據難以用傳統的方法描述與度量，更談不上對多種信息進行綜合分析，無法打破“信息孤島”的格局。也就是說，在“大數據時代”，銀行的數據挖掘和分析能力嚴重不足。
2.麵臨其他數據公司的挑戰。在“大數據時代”，銀行外部的挑戰也日益嚴峻。互聯網、電子商務等新興企業在產品創新能力、市場敏感度和“大數據”處理經驗等方麵都擁有明顯的優勢，一旦涉足金融領域，將對銀行形成較大的威脅。日前，互聯網公司阿裏巴巴已開始在利用大數據技術提供金融服務，通過其掌握的電商平台阿裏巴巴、淘寶網和支付寶等的各種信息數據，借助大數據分析技術自動判定是否給予企業貸款，全程幾乎不用出現人工幹預。這種基於“大數據”分析能力的競爭優勢已明顯顯示了這種威脅的現實性和急迫性。
3.麵臨管理模式的變革。隨著數據化和網絡化的全麵深入發展，金融服務虛擬化將成為大勢所趨。一是產品虛擬化，金融IC卡的推廣應用，正在逐步提升銀行的電子化發展進度，電子貨幣將逐步與實物貨幣並駕齊驅。二是服務虛擬化，“善融商務”“交博彙”以及網絡金融商城等銀行電子商務平台不斷發展，鼠標銀行、電子銀行成為未來趨勢。三是管理虛擬化，銀行業務中的各種單據、憑證等將以數字文件的形式出現，網絡成為重要的管理通道，電子化、數據化的管理模式更加方便快捷。傳統的商業銀行管理模式將逐漸消融在數據化的洪流裏，借助“大數據”手段，實現跨越發展，成為未來商業銀行可持續發展的唯一選擇。