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。