移動互聯網出現之后，海量的用戶行為數據產生了巨大的價值。2012年至2015年，大數據始終處于1.0時代，主要應用為大數據的采集、存儲、處理、挖掘、分析等。2015年后，大數據進入以獲取價值為主的2.0時代，即實現大數據變現的價值時代。
銀行業是個高度信息化的行業，從核心的銀行系統到ATM取款機，從信用卡到網銀系統，銀行在每個環節都高度依賴信息系統和數據。現在，如何把銀行業大數據變現是所有銀行最為關心的話題之一。
大數據變現主要是通過企業內部和外部兩部分數據同時作用。在內部有業務交易數據、流程型數據、交互式數據等可以形成變現資產，外部則是行業數據和互聯網等數據。
第一，在內部數據分析、應用層面，銀行業大數據變現目前已經較為成熟。
在大數據2.0時代，銀行業有望實現內外部數據的結合，獲取數據變現價值。例如，在反欺詐應用方面，銀行可結合自身的傳統風險模型，拓展外部征信范圍，借用工商數據、行業數據、網絡關系模型，甚至關聯運營商數據、垂直電商數據等，對個人、中小企業客戶進行整合信用評級，過濾欺詐及壞帳風險。同時，大數據實時分析客戶信用卡交易數據、網絡位置行為和商戶交易歷史等，可以防止客戶與商戶的套現欺詐，實現動態預警及追蹤。
第二，銀行業若想在大數據變現時代取得領先，移動大數據將是關鍵中的關鍵。
除了將自身銀行移動App中的交互行為進行收集和處理外，銀行還要向互聯網企業學習，打破自身的數據閉環，堅持信息共享，尋找有價值的外部數據，進行跨界合作。也就是說，在大數據價值變現時代，移動互聯網數據將成為銀行業大數據應用的基礎數據。移動大數據包括用戶位置信息、個人喜好、生活軌跡和社交媒體上的情緒意見表達等等，都具有銀行業傳統數據不具備的特點——持續、多變與實時，其潛在價值相當可觀。
第三，深入的客戶洞察是掌控客戶的關鍵，因此客戶標簽也將成為大數據金融的重要工具。
簡單來說，客戶標簽就是對客戶行為洞察后建立的客戶特征，通過整理客戶現有的行為和知識，形成完善的結構化客戶知識標簽，從而全面立體地認知客戶。標簽具有相關性和大概率特點，可從基本屬性特點和需求分析方面來定義，分為用戶屬性、產品信息、應用交易、交互歷史、消費偏好等類型，從而定義銀行業需要的客戶群體信息，是用戶畫像、精準營銷、風險監測、決策支持、戰略定位等高級應用的基礎，也是大數據變現時代的基本元素。
例如，某大型國際銀行將大數據分析技術應用于精準營銷，并取得了不錯的成果。每天都有成千上萬的客戶通過訪問銀行網站、移動App尋找信息或辦理業務，但當一部分客戶中斷了申請流程或未能得到幫助時，如何提高營銷成功率及提高客戶體驗就成為了大數據變現時代的重點。該銀行通過大數據平臺，收集客戶的行動和搜索數據點，形成數據標簽，當客戶訪問銀行網頁或走進銀行的某一分支機構時，大數據平臺就可以實時分析、洞察客戶之前的行動標簽，包括線上搜索信息、手機銀行的查詢動作等，為客戶推薦相關產品及信息，從而實現精準營銷，獲取大數據變現價值。
大數據技術還在不斷地完善，隨著新技術的不斷出現，大數據平臺的可靠性、性能也將隨之提升，將幫助銀行業順利迎接大數據2.0時代。而隨著大數據變現模式的深入探索，可期待在未來創造出更多不同的商業模式，帶來更具競爭能力的領導優勢。
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