在智慧科技產業飛速發展的當下，以大數據技術為依托的若干大數據產品在金融領域逐漸開拓出廣闊的運用空間。特別是在控制銀行風險和降低不良資產領域，目前已經有了較為成熟的實踐。事實上，不良貸款的產生除了受近年來國內外經濟大環境影響外，還與現有的征信體系和銀行傳統的征信方式不適應現代經濟發展的實際情況有關，而大數據正是解決這一難題的有力工具。
我國征信體系建設起步于1992年，但現有征信體系覆蓋范圍仍很有限。個人征信系統中反映的僅是個人或企業與銀行間發生的信用情況，企業與企業間的商業信用關系以及個人與多方面的信用關系并沒有得到系統的記錄與反映。
與此同時，銀行傳統的征信方式也無法滿足現代經濟發展的實際情況。現代經濟發展使企業和個人的經濟活動發生了巨大變化，涉及范圍更大、內容更加豐富，因此，衡量信用的維度更多樣。銀行僅僅依靠財務報表已無法了解企業的真實情況，而權威機構的公開信息系統還無法涵蓋有關企業及個人社會行為的所有信用信息。這些不足導致現有銀行的征信系統對客戶了解的信息維度不夠，信息真實性不高，信息采集、分類的科學性不強，進而使銀行無法準確地對客戶的誠信作出判斷，對客戶經營活動無從掌握，對客戶的未來發展無法預測。
大數據技術手段的應用，為現有征信體系建設提供了很好的補充和強化作用。當前一些企業所做的嘗試表明，大數據可以幫助銀行提高征信水平和風險監控能力。
首先，一站式征信平臺可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的一站式征信平臺，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，并確保數據有效、及時、準確。
其次，風險量化平臺可以助力貸后風險監控。平臺基于企業日常經營數據，結合平臺數據模型，采用動態、實時的云端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，并第一時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時采取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用“企業族譜”查詢，對不良貸款進行監控。如一些企業通過關聯交易轉移利潤、制造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易制造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
值得一提的是，大數據技術將有效解決中小微企業融資難題。銀行發展中小微企業客戶既是國家的要求，也是銀行自身改善客戶結構的需要。但是，有融資需求的中小微企業普遍存在資產少、擔保不足的問題。運用金電聯行的工具，在企業提供反映其真實經營狀況的歷史數據的基礎上，通過大數據挖掘和分析技術，可挖掘出企業真實的經營狀況、健康狀況、盈利能力及企業歷史信用積累情況，真正展現出企業實際經營信息，并給出企業的信用等級和信用額度，從而為銀行或相關金融機構提供貸款依據，緩解中小微企業融資難題，挖掘潛在優質客戶。
除此之外，還可以提高信用卡發卡質量，合理增信，防止不良客戶產生。大數據企業有多項獨特的個人外部數據來源和評分系統來協助銀行進行信用卡新卡發卡審批、審批額度、增信、交易監控等業務管理環節。
金融的本質是經營風險，如何做好風控尤為重要。特別是在當前經濟新常態下，中小企業承受著不同程度的壓力，銀行風險開始涌現。在此背景下，金融機構如何對已貸款客戶進行有效的風險度量，無疑是迫切的現實需求。由此，提前抑制風險就成為銀行利用大數據技術所要實現的首要目標。
某股份制銀行董事長曾談到量化風險管理給銀行帶來的三大收獲：“一是至少可以比其他銀行跑得快一點兒；二是實現了最大限度的信息對稱；三是效率與準確度大幅度提升，擺脫大量人工之后，有利于將貸后風險管理上收總行及分行，大幅提升管理透明度。”而據某商業銀行測算，大數據技術能有效降低不良率47%以上。
由于大數據技術在某種程度上相當于給中小微企業加了一套體檢設備，這樣篩查出來的好企業，銀行就敢于放貸，從而很好地解決了融資難的問題。此外，通過大數據技術催生新的金融服務模式，實現了全線上的流程再造。即將傳統的人工點對點模式升級為智能、批量的高效模式，可以最大程度地降低成本，助推金融機構轉型發展。
特別是，針對以往基層銀行客戶多、人員少，無法做到實時監控，難以及時發現風險的狀況，大數據產品的運用，則可以幫助銀行做到風險監控實時化、動態化，從而避免和減少損失。
京公網安備 11010502049343號