“大数据”引领时代发展已经成为全球共识,数据已经渗透到每个行业、每个角落,部分国家已经制定了大数据发展规划并将其上升为国家发展战略。如何顺应大数据的发展势头,充分利用自身优势,降低贷款不良率成为银行需要思考和实践的方向。本文以大数据应用为背景,以S银行为例,首先分析大数据下S银行授信业务调查、授信审查、贷后监控整个环节流程,并将问卷调查结果进行了科学统计,得出S银行大数据信贷防控在授信过程中的问题。其次得出S银行还未充分利用大数据技术,并以此为基础分析原因,指出授信调查前财务数据、非财务数据、采购-审查-销售信息不对称,调查人员受知识有限把握关键风险点不准;授信审查中审查人员掌握信息局限性,审批人员的专业知识欠缺等;贷后管理中缺乏对财务数据、非财务数据、采购-生产-销售的及时监控。最后,利用大数据技术对信贷业务存在的问题提出解决策略,包括构建数据仓库,加强数据质量,优化数据信息资源,使其价值能够得到更有有效的发挥;开展数据分析挖掘,授信前全方面搜集客户信息降低信息不对称业务风险出现的概率;贷中运用信贷风险新模式,利用信用风险评估模型的报告指出差异供审查及审批人参考,贷后强化非现场分析;做好数据人才的培养,建立防控审计机制和创新信贷产品,推动建立金融标准。本文采用理论与实践相结合的方式,提出应用大数据技术改善S银行与客户间信息不对称降低贷款不良率的策略,也对同行业其他金融机构具有借鉴意义。应用大数据应用技术,使S银行不再是被动接受信息的弱势一方,而是借助大数据技术主动搜集数据,并将数据与企业的实际运营状况融入日常信贷风险管理,提高与借款人的信息对称,降低贷款不良率。