金融市场的本质是不确定性，如何提高金融市场效率，需要通过数据挖掘来对这个市场进行非常深刻的刻画。目前，数据使用已经应用于金融领域。而在银行领域，最大的一个应用实例则是建立商业银行征信体系。征信体系的建设是缓解中小企业融资难、促进经济健康持续增长的重要保证，其主要是降低商业银行不良贷款、化解金融风险、维护金融稳定的需要。　　我国金融体系虽然逐年完善，但是在很长一段时间内，由于金融机构趋利以及缺乏动力等问题，中小企业一直很难得到贷款。原因不外乎两个，一个是中小企业没有可靠的抵押品来增信;第二个是中小企业没有一个可靠的财务制度做支撑。从而导致的银行在做中小企业信贷业务的时候，风险高、成本高、收益低。从发达国家走过的金融发展之路来看，建立有效的征信体系，是能够一定程度上解决中小企业信贷信息不对称问题的方法，而大数据征信不失为完善征信体系的一个重要手段。　　本论文以中国银行苏州分行为例，首先简要回顾了大数据的定义、内涵及其主要特征;阐述金融行业本身特别是银行在发展的过程中自然的带有了信息密集型服务行业的标签，在数据质量和数量，包括对数据的处理能力上都符合“大数据”概念。论述在大数据时代未来的金融体系尤其是银行业将具有“开放、数字化、高生产力、科学决策”的显著特征与发展趋势并能够为中小企业金融服务能够带来决策服务;对行业内大数据使用进行分析;接下来通过对苏州征信系统数据、企业自身线上线下数据、企业经营状况及信贷尽责评判等要素进行实证对比，给出了如何完善开发基于苏州征信系统的应用来为商业银行中小企业信贷决策提供辅佐。研究结果将不仅对中小企业业务未来发展规划具有非常现实的指导意义;同时，也将为大数据时代下商业银行如何服务中小企业、如何应对互联网金融的竞争提供借鉴。