根据2017年公布的数据可知,仅当年产生的数据量已远超于前5000年累计产生的数据总量,这说明大数据时代已全面到来。当前是数据大爆炸的时代,数据已经慢慢渗透到人们生活的各个角落。毫无例外地,银行业也无法躲避这股数字浪潮的侵袭,数据将会超越人才,甚至超越技术成为银行最核心的基础资产。商业银行是经营风险的企业,其核心业务目前还以信贷为主,就银行长远发展和业务规模而言,有效防控风险具有重要意义。因此,想要在大数据时代的激烈竞争中立于不败之地,就需要商业银行能够利用大数据、人工智能等数字技术来对涉及的风险进行有效防控,以实现信贷业务市场占有率的持续提升,形成核心竞争力。本文围绕大数据时代下M银行信贷业务传统模式展开深入探讨,整理其中涉及的三个关键业务流程:授信业务的调查、贷中审核批准、贷后监控,试图找出M银行信贷业务风险防控方面存在的问题。接下来根据现状分析得出,目前M银行还未在信贷核心业务中全面使用大数据技术,并指出存在的主要问题包括,在贷前授信调查环节中信用风险较高、贷中审查审批环节操作风险较高、贷后还未构建完善的风险预警系统导致市场风险较高。然后根据发现的问题,逐一进行深入分析,找出其具体成因。最后,提出在防控信贷业务风险时,通过大数据技术针对其中存在的问题进行改善,包括构建数据仓库,贷前调查实现智能采集录入;创建客户画像,实现客户智能筛选;建设大数据技术信贷业务审批系统,实现贷中自助审批;搭建基于大数据的学习平台,提高审查审批人员的专业素质;采用多种技术手段,实现交易全方位监控;使用智能算法,实现监控预警处理自动化;开展区域数据分析,优化信贷政策。在日常防控信贷业务风险的过程中,应全面应用大数据技术,解决信息不对称问题,增强M银行信贷风险防控体系的整体优化,最终达到降低银行信贷业务风险的整体目标。文中主要使用文献分析法,汇总并梳理从知网、万方等数据库中搜索到的资料文献与相关数据,从中筛选出适合本研究的理论、方法,从而形成撰写框架。运用案例分析法,以外资银行M为例,着重剖析信贷业务现状,找出信贷风险防控过程存在的不足与问题,识别具体成因。通过跨学科研究法,运用大数据技术解决银行和客户之间存在的信息不对称问题,实现信贷风险的有效降低,这对于其他同业金融机构而言,具有重大参考价值。通过在M银行中引入大数据技术来提升其信息优势,并应用到信贷业务日常防控风险的工作中,确保业务长久且稳定的运营,解决信息不对称问题,实现信贷业务风险的有效降低。文中以银行现阶段防控信贷风险的实际情况作为切入点,结合当前大数据的特点,从长远角度出发,预测未来发展趋势。运用工程学概念与思维实现跨学科研究,为解决管理学中涉及的相关问题,使用了严谨且逻辑较强的工程学理论,这为银行信贷风险防控研究,提供了科学且合理的理论参考。通过运用大数据技术提出有效防控应对措施,为金融机构优化当前信贷风险防控体系提供了有价值的理论依据。