当前,随着中国经济步入经济增速下滑的“新常态”,银行发展的外部环境正在悄然发生巨大变化。互联网金融和利率市场化对传统银行的经营管理模式提出了巨大挑战,商业银行如何突围成为业界的热点话题。国内商业银行长期以来重公司业务,轻零售业务,对零售业务的投入不足,发展理念较为落后。近年来,面对利率市场化以及互联网金融的巨大冲击,商业银行传统存贷利差大幅缩小,利润空间不断下降,许多银行甚至开始出现负的增长率,如何挖掘新的利润增长点成为了各大银行的关键问题。而商业银行零售业务具有广泛的客户基础,对银行来说是稳定性和成长性较高的业务板块。国际先进银行一直以来视零售业务为抵抗经济周期性风险、拓展盈利增长点的重要保障。因此,零售业务对国内商业银行发展的重要性日益凸显。如何强化银行经营管理中的零售思维,将决定其未来能否在新一轮竞争中占据市场制高点。大数据的不断发展成熟为拥有庞大用户数据的银行带来了巨大的机遇。Jacques Bughin (2015)在《Big data, Big bang?》一文中,通过对全球几百家公司进行实证分析发现那些在大数据方面进行投资的公司比同业普遍更具生产力,并且那些更具生产力的公司也是比同业更早研究大数据的(有大约2.5%的生产力差异)。大数据分析为商业银行深入了解客户,挖掘和预测客户需求,为客户提供个性化金融产品和服务以及实现精准化营销提供了强大的工具,推动了商业银行零售业务在营销上的创新和改革。马云说过：“未来最重要的能源将是大数据。”在数据为王的时代,商业银行零售业务必须拥抱大数据,基于数据说话,将大数据思维贯穿到客户关系管理、产品和服务营销、风险控制等各个方面。就目前来看,国内外关于大数据的研究主要偏向于技术层面,对大数据在商业银行具体业务上的应用研究极少,大多是一些介绍性的报道。近年来,随着大数据思维逐渐深入人心,各家银行纷纷开始探索大数据分析与应用。招商银行作为国内著名的零售银行,在零售大数据的应用上起步较早,有许多创新的尝试和成熟的经验可供其他商业银行学习和研究。在这种背景下,本文在对商业银行零售大数据的进行剖析后,以招商银行为例对大数据在商业银行零售业务的具体应用作了分析,希望能在利率市场化和互联网金融背景下为商业银行零售业务转型抛砖引玉。本文的创新之处在于将大数据分析和商业银行零售业务结合起来,从银行的视角探讨零售大数据的应用场景。并以招商银行为例对大数据在零售业务上的分析与应用进行了具体案例分析。具体来看,本文主要分析了商业银行零售业务的发展现状、零售大数据的来源及组成、大数据分析方法和应用现状。接着,本文分析了招商银行零售大数据应用现状,重点介绍了大数据在商业银行零售业务上的四种具体应用模型,如产品需求评分模型、客户细分模型、微信银行互动文本挖掘和关系网亲密等级模型等,并对四种模型的应用场景进行了总结和展望。接着,本文基于招商银行零售大数据的应用启示,从客户关系管理、产品定价、渠道管理以及营销模式上对大数据背景下商业银行零售业务发展策略进行了探讨。总的说来,本文是理论分析与案例分析的结合,希望能为利率市场化和互联网金融环境下商业银行零售业务转型提供大数据思维方向。