当前，商业银行都在积极拥抱大数据，围绕自身的业务经营战略整合众多资源，构建自己的大数据生态。但目前存在很多问题：
1、原始数据积累少，缺少数据原生环境。以前的商业银行以产品为中心，而不是以客户为中心，原始数据少而简单，只停留在客户基础信息及资金流水等信息，对于周边及外围数据的获取方面存在诸如监管政策及成本方面的制约。
2、传统银行服务以标准化产品为设计理念，基本不涉及客户应用场景，只关注资金流，不关注信息流及数据流。
3、传统商业银行业务分块经营，有公司、零售部门之分，公私之间、交易性业务及新型业务之间没有协同效应，无法以客户为中心提供综合服务。
4、商业银行科技专业人才稀缺，银行对技术投入方面重视不够。很多银行的科技部门只是一个后台管理部门，资源倾斜和政策支持方面不足，没有将金融科技放在战略位置上。导致商业银行对大数据、人工智能、区块链等金融科技技术研究起步较晚，且由于没有应用场景，研究深度和动能不够。
5、外部数据获取存在壁垒。当下，各个商业机构对于自己的大数据资源保护森严，商业银行外部获取数据方面有诸多壁垒。如数据在哪里、如何获取、如何保障数据质量，数据碎片化、低效化。跨界大数据管理方面还有很多问题需要解决。
6、数据安全问题。银行业作为国家的经济命脉，对数据的安全性要求更高，一旦出现重大数据事故将影响整个国家的稳定，所以数据安全方面的投入和考虑也是制约商业银行大数据发展的重要因素。