受宏观经济下行压力的影响，实体经济困难向金融领域传导，当前我国商业银行资产质量正面临新一轮的裂变压力，这体现了银行资产的周期演变规律。但是天津商业银行信用风险管理模式尚未经历全经济周期的考验，也无法对越来越庞杂的客户信用风险数据及时进行分析监测，存在变革的内在需要。因此在面临这样的社会信用经济形式下，永信通过利用大数据来分析监测客户的信用风险，会是未来信用风险管理行业中一个不可阻挡的趋势。
大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。比如银行在长期经营过程中，已经积累了有关客户资金及交易行为的海量信息数据，为银行信用风险管理变革开启了一扇全新的大门。这些大数据的积累对信用风险管理主要有以下几个作用。
一、真正实现贷后风险监测与预警
通过大数据的积累，对借款企业的账户信息、资金流向、关联方信息、网络信息、政府部门公开信息的深度挖掘，可以接近还原企业经营风险状态，为前瞻性动态监测借款企业风险提供了可探索的路径。
二、实现银行信贷前中后台信息的贯通
大数据分析需要分析和处理有关借款企业的海量信息数据，将原本分割的银行前中后台信息进行有效整合贯通，吸纳在信贷业务条线之外的其他碎片化信息，运用先进技术手段进行过滤与整合，进而分析预测借款企业的信用风险。
三、为贷款前台营销和授信审批提供了有效指导
经过大数据分析处理后的结果，可以为前台营销提供指导。基于数据之间的显著性分析，企业具备相同特征的信息越高，发生违约风险的可能性就越大。这样一来，前台营销可以对借款企业进行更为有效的筛选。也基于相同原理，在对借款企业授信过程中，可以更有效地把控企业风险总额，而非不切实际的授信。
四、有效提升信贷经营与信用风险控制的效率
基于大数据分析，可以有效提升贷前调查的效率。原本对贷款风险评估具备重大影响的信息，可以部分通过对借款企业过去账户信息、征信信息、网络信息等而获得，从而减少了贷前调查的时间，促使客户经理有针对性地开展现场调查。通过机器和大数法则来替代人工经验判断，可以进一步精简从事贷款授信审批人员。而在贷后管理过程中，广泛采用模型进行数据分析，可以有效提升风险监测的效率和前瞻性，并为前台营销提供方向性指导。
