随着大数据时代的到来以及互联网金融的快速发展,新兴的金融科技公司依托于其在数据上的积累和科技上的优势,在小额信贷方面以高效、快速的经营模式迎合了个人和小微企业贷款的需求,快速抢占着商业银行的市场,对商业银行的业务产生了很强的冲击,同时商业银行自身还面临着不良贷款率高企的问题。为了提升自身竞争力,降低不良贷款率,商业银行需要解决传统信贷风控中信息不对称、时效性差、决策效率低和成本高等问题,商业银行通过大数据风控的应用,实现用户信贷风险状况的精准画像,提升信贷业务的决策效率和准确度,打造商业银行的核心竞争力。本文以互联网大数据环境下ZY银行信贷风控为研究方向,分析该银行现有风控模式存在的问题以及从大数据风控角度出发如何摆脱当前面临的困境。通过多维度数据的收集和清洗提升数据质量,为大数据决策提供基础保证,根据不同变量在模型中的显著性选取对风控决策有重要意义的变量进入模型,实现对用户信贷准入和授信额度的判断。通过信用评分卡的输出实现多因素决策的量化展示,利用不同阶段评分卡的创建和使用对用户贷前准入、贷中风险监控和贷后催收阶段的风险进行识别和判断。市场不断变化,风控永不停止,风控模型需要不断的迭代更新,本文通过模型的监控指标分析判断模型是否需要调整。最后通过ZY银行大数据风控平台的建设分析了平台化、服务化方式对于模型的应用和信贷业务快速决策带来的价值。通过大数据风控平台的建设和大数据风控的应用,ZY银行在不良贷款率上有了明显的下降。基于互联网的信贷业务实现了高效的发展,提升了信贷决策效率,降低了信贷决策成本。