大数据应用下的银行客户管理相比传统的银行客户管理有以下几点区别：
1. 数据来源：大数据应用下的银行客户管理采用的是大数据技术，能够从多个渠道采集和整合客户数据，包括社交媒体、手机应用程序、网站和其他数字渠道，而传统的银行客户管理主要依赖于受限的数据来源，如电话调查、面对面沟通和简单的网络调查。
2. 数据量和速度：大数据应用下的银行客户管理使用大数据技术来分析海量的数据，并对其进行快速处理和提取，帮助银行在短时间内做出更有效的决策。 相比之下，传统的银行客户管理通常处理的数据较少，速度较慢，无法满足实时处理的要求。
3. 费用：大数据应用下的银行客户管理需要大量的人才和技术投入，并需要相应的硬件和软件基础设施来支持，因此其相对的成本较高，而传统的银行客户管理通常依赖于手动劳动和已经建立的系统，因此其成本较低。
4. 分析能力：大数据应用下的银行客户管理能够通过多种分析算法来对客户数据进行分析，挖掘难以察觉的模式和趋势，并使用这些洞察力来做出更有价值的决策。 传统的银行客户管理可能只能通过基础的数据分析来获得相对简单的结论，而不能做到如此准确和全面。
5. 客户体验：大数据应用下的银行客户管理能够提高客户体验，通过更全面了解的客户需求，为客户提供更有针对性的服务和产品。同时，大数据分析还可以帮助银行更好地理解客户满意度和忠诚度，从而提高客户满意度和忠诚度。传统的银行客户管理虽然也注重客户体验，但由于数据分析能力不足，很难实现个性化的服务。
总之，大数据应用下的银行客户管理可以帮助银行更好地理解客户需求和行为，并根据这些信息提高客户体验和忠诚度，从而提高盈利。 与传统的银行客户管理相比，大数据应用下的银行客户管理具有更高效、更精准、更个性化的优势。
应用工程师人才培养标准指南涉及了大数据产业从业人员的职业种类、等级、能力要素、能力要求和评价方法。以下是一些关于培养大数据应用工程师的关键要点：
1. **职业定位**：大数据应用工程师主要面向IT企业、互联网企业、政府机关和企事业单位，以及各行各业的大数据技术应用相关部门。
2. **职业种类和等级**：根据《大数据从业人员能力要求》，大数据人员可以划分为大数据处理、大数据分析、大数据系统、大数据管理、大数据安全、大数据服务六类岗位方向。具体岗位包括数据采集工程师、数据管理工程师、数据建模工程师、数据系统工程师、数据安全工程师和数据咨询师等，每个岗位分为初级、中级、高级三个等级。
3. **能力要素**：大数据应用工程师需要具备数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化、数据存储和数据安全等方面的能力。
4. **培养方案**：大数据技术专业的人才培养方案通常包括三年的学习期限，入学要求为普通高级中学毕业、中等职业学校毕业或具备同等学力。
5. **课程设置**：培养方案中应包含数据科学基础、编程语言、数据库管理、大数据平台技术、机器学习、数据挖掘、云计算等相关课程。
6. **实践能力**：强调实践能力的培养，学生应通过实验室实践、项目实训、实习等方式，提升实际操作能力和解决实际问题的能力。
7. **评价方法**：对大数据应用工程师的能力进行评价时，应采用标准化的评价方法，以确保评价的公正性和准确性。
8. **持续学习**：鉴于大数据领域的快速变化，从业人员应具备持续学习的意识和能力，以适应新技术和新工具的发展。
9. **伦理法规**：在培养过程中，还应注重数据伦理和相关法律法规的教育，确保从业人员在遵守法律的前提下进行工作。
总的来说，上述要点涵盖了从基本的职业定位到具体的培养方案和评价方法，旨在为大数据产业的健康发展提供人才支持。同时，随着“十四五”大数据产业发展规划的发布，国家对于大数据人才的培养提出了更高的要求，强调了加强大数据人才培养力度的重要性。因此，相关教育机构和企业应当根据这些标准和指南，制定相应的人才培养计划，以满足行业发展的需求。