银行所说的大数据，是指通过处理和分析海量、多样、高增长率和多样性的数据信息，从中提取有价值的信息，以支持决策制定、业务运营、风险控制等银行业务活动的一种数据集合。
大数据的概念可以追溯到20世纪80年代，当时计算机科学家们开始研究如何存储和处理海量数据。随着互联网的普及和发展，数据量呈爆炸式增长，大数据技术应运而生。在银行业，大数据的应用主要体现在以下几个方面：
1. 客户数据分析：通过对客户的交易记录、信用记录、消费习惯等数据进行分析，可以帮助银行了解客户需求，提高服务质量，开发新的产品和服务。例如，通过分析客户的消费行为，银行可以预测客户的信贷需求，提前做好信贷准备。
2. 风险管理：大数据技术可以帮助银行更准确地评估贷款、信用卡等业务的风险。通过对历史数据的分析，银行可以发现潜在的风险因素，提前采取措施，降低损失。此外，大数据分析还可以帮助银行监控市场动态，及时调整策略，应对市场变化。
3. 反欺诈：大数据技术可以帮助银行识别和预防欺诈行为。通过对大量交易数据的分析，银行可以发现异常模式，及时发现并阻止欺诈交易。此外，大数据分析还可以帮助银行优化内部流程，提高工作效率。
4. 产品创新：大数据技术可以帮助银行发现新的市场需求，推动产品创新。通过对用户行为数据的分析，银行可以发现潜在的市场机会，开发出满足用户需求的新产品和服务。
5. 营销策略：大数据技术可以帮助银行精准定位目标客户，制定有效的营销策略。通过对客户数据的深入挖掘，银行可以了解客户的兴趣爱好、消费习惯等特征，从而提供个性化的产品和服务，提高客户满意度。
总之，银行所说的大数据是指通过处理和分析海量、多样、高增长率和多样性的数据信息，从中提取有价值的信息，以支持银行业务活动的一种数据集合。大数据技术可以帮助银行提高服务质量，降低风险，创新产品，优化营销策略，实现可持续发展。
