大数据、人工智能对银行业务的影响正以几何级速度发酵。据美国新闻网站Business Insider报道，摩根大通正在西雅图建立自己的云工程中心，成为首家在西雅图设厂进行云安全开发的美国大型银行，云服务在大数据分析以及教计算机解析人类语言等方面具有独特优势，也因此深受银行的喜爱。
数字时代的个人行为习惯、企业商业化运营模式，以及各行业互相渗透的速度都随着互联网的普及发生着深刻的改变，尤其对于银行业来讲渗透尤为明显。
随着信息化、智能化的快速发展，数据的战略意义日益凸显。高质量数据是提升经营管理效率和监管效能的重要推手，也是银行业的重要资产。互联网技术改变了消费者与实体货币的关系，弱化了银行在交易中的作用。消费者越来越倾向于通过移动终端进行金融交易，在第三方支付、网络银行等的夹击下，银行业亟需加速自身的数据化转型，提供更加便捷、精准、普惠的服务。
中国银保监会表示，2018年中国商业银行的不良贷款率为1.89%，为10年新高。尽管监管层尚未正式发布文件，但近期已有地方银保监局对不良贷款认定口径进行了调整。陕西、上海两地即明确“逾期90天以上贷款全部计入不良”，并列出具体时间表。
数据显示，2011-2018这八年间，我国商业银行的不良贷款余额从4,279亿元上升到19,571亿元，其中2018年6月的不良贷款余额较 2011年12月上涨了357%;不良贷款率从1%上升到1.86%，整体呈现上升趋势。
从近年的走势来看，传统银行业由于存在对系统和流程建设的重视程度不够，及时监测违约风险的能力不足，系统性的风险预警机制尚未建立等原因，导致在风险管理方面存在诸多问题。银行需要改变以往的管理思路，通过运用人工智能等新科技手段不断增强自身的主动式风险管控能力以便应对未来的挑战。
以信贷业务为例，传统信贷流程中存在欺诈和信用风险、申请流程繁琐、审批时间长等问题，通过运用人工智能相关技术， 可以从多维的海量数据中深度挖掘关键信息，找出借款人与其他实体之间的关联，从贷前、贷中、贷后各个环节提升风险识别的精准程度，使用智能催收技术可以替代40%~50%的人力，为银行节省人工成本。
30万银行网点的转型与未来
我国银行物理网点众多，据银保监会金融许可证查询，截止 2018 年 5 月 28 日，登记在册的全国物理网点 228828 家，总数近23万个。无论是一二线城市，还是三四线城市及我国广袤的县乡地域，银行网点随处可见，也一直有着“银行网点多如米铺”的印象。
不过，随着金融科技发展，银行网点轻型化、智能化转型推进，尽管总量上仍在上涨，但银行网点新增速度已明显放慢。据统计，从 2017 年 6 月 1 日至 2018 年 5 月 28 日，我国银行物理网点净增 694 家，17 年 12 月净增规模最大是 167 家，2018年以后增速明显放缓。
传统银行网点运营成本尤其人工成本较高，柜台数量有限，效率不高。网点智能化改造及智慧银行建设将解放大量操作性柜员，柜员将由“操作型 ”向“营销服务型”转 变。而随着 AI 的快速发展，AI 取代人力，电子银行取代物理网点的呼声也越来越高，智能化、电子化、自助终端等智慧网点转型成大势所趋。
银行数据化转型势在必行
实际上，大型互联网企业，如亚马逊、谷歌、苹果等，以大数据为基础正积极将金融服务作为其现有服务的延伸和补充，通过与现有服务捆绑的方式为客户提供综合服务延伸，整合其服务价值链，而这一过程很难被银行所复制，如：
网络借贷的兴起抢滩银行资产业务市场，例如 P2P 平台、众筹平台以极其低的投资门槛及运营成本迅速占领长尾市场
• 电商信贷等利用其大量客户数据，更加容易识别客户需求，为其提供信贷服务
• 各类互联网理财产品及互联网资管平台的不断涌现对银行负债业务造成极大冲击
• 第三方支付平台的出现改变了客户的支付方式，并以此为入口将客户导向其他金融服务
• 金融网销平台以其便捷性和高效性挑战银行理财产品、基金代销等业务，不断弱化了银行的中介作用
技术消除了进入银行业的障碍，为新型金融服务提供商创造了更多机会。 由此，来自初创企业、互联网巨头以及其他行业的竞争，以及不断增加的法律法规，多面夹击下银行业数据化转型势在必行，许多银行从业者也认识到这是大势所趋。在最近由 IBM 商业价值研究院 (IBV) 针对全球银行高管开展的一项调研中，将近 60% 的受访者认为行业之间的界线越来越模糊，而超过 60% 的受访者感受到了来自未知新领域的竞争。
大数据能力成为未来十年银行的核心竞争力。国际领先银行均将打造大数据能力列为核心战略，并在营销、风险、运营管理等领域积极投资大数据能力。然而，银行在大数据的运用领域仍然挑战重重。如何整合治理传统系统中的纷杂数据，如何推动“从数据分析到价值创造”，如何确定优先开发哪些用例，如何确保业务单元的采用度和效果，用什么来吸引并挽留数据人才等，都是接下来应该考虑和重视的问题。
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