银行大数据授信额一直是金融行业关注的焦点。现如今，银行越来越多地将大数据技术应用于信用评估，以更准确地判断客户的信用状况，并决定授信额度。然而，随着技术的不断发展和数据的不断增加，银行在授信方面面临着诸多挑战。

从随机选择的角度来看，银行在大数据授信额方面需要解决的问题众多。首先，银行需要确保数据的准确性和完整性。大数据中存在着海量和多样化的数据，银行需要通过精细的数据清洗和处理，确保选取的数据具有代表性。其次，银行需要充分利用数据的价值。大数据中蕴含着丰富的信息，银行需要通过数据分析和挖掘，快速准确地获得客户的信用状况和偏好，以便更准确地确定授信额度。

为了解决这些挑战，许多银行已经采取了创新的措施。例如，中国平安银行通过建立自有的征信机构，收集和分析大量客户的征信数据，从而更精确地评估客户的信用状况。另外，引入了人工智能技术，通过分析客户的消费行为、社交网络等数据，为客户量身定制信用产品，提供更合适的授信额度。

不仅如此，银行大数据授信额已经成为了金融研究的热点。根据国际调查机构贝壳研究的数据显示，全球范围内有超过80%的银行正在积极研究和应用大数据技术，用于信用评估和授信额的确定。在美国，花旗银行和美国银行等大型银行已经建立了自己的数据科学团队，专门负责分析和挖掘大数据，为客户提供个性化的信用产品和更准确的授信额。

然而，银行在大数据授信额方面仍然面临一些困境。例如，数据安全问题一直是一个热点话题。由于大数据中包含着大量的敏感信息，如个人隐私和财务状况，银行需要加强数据保护和隐私保密措施，以防止数据泄露和滥用。同时，银行还需要应对监管机构的要求和合规性问题。在很多国家和地区，金融监管机构对于大数据的使用和数据隐私保护有着严格的规定，银行需要确保自己的大数据应用符合相关法规和标准。

综上所述，银行大数据授信额是金融行业必须面对的挑战。通过充分利用大数据技术和创新措施，银行可以更准确地评估客户的信用状况，并为客户提供更合适的授信额。然而，银行在数据安全和合规性方面仍然面临一些困扰。因此，银行需要加强数据保护和隐私保密措施，并与监管机构密切合作，共同推动大数据应用在授信额领域的规范化和发展。