（一）贷前管理

受理业务和评价调查等是信贷业务贷前管理包括的内容，而这一时期的主要工作是认真调查和评价项目，其中的关键工作是对借款人背景的真实性和对借款人的风险水平进行判断和评价。

在传统信贷管理模式中，商业银行贷前管理工作主要是利用财务报表对客户的风险状况进行分析。如果存在信息不对称的现象，商业银行会要求借款人提交抵押品，其主要目的是将风险降低，这样商业银行可以在借款人违约的情况下，将部分损失挽救回来，同时可以提高借款人的还款意愿，降低其违约的可能性。

在大数据背景下，传统信贷管理模式的问题逐渐凸显，如财务报表信息存在滞后性，无法全方位地掌握借款人的生产状况，从而无法准确地评价借款人的风险。但是大数据管理可以合理地解决这些问题，商业银行可以利用税务查询系统等，及时获取借款人的现金流等信息，这样不但可以利用税务局报税数据和资金往来数据等对借款人背景和经营状态的真实性进行判断和分析，同时可以通过分析非结构数据和结构数据，将其转换为信用评价，从而不断完善客户信用评价模型。

（二）贷中管理

授信审批和支用贷款等是贷中管理主要包括的内容，其重要工作是对信用额度进行明确，其中的关键工作是按照贷款人的风险情况将适量的应用额度提供给借款人。

在传统的信贷管理模式中，商业银行的授信审批工作要根据专家的经验判断以及风险限额利用财务评价模型计算等方式来完成。但是这种方法无法充分了解跨区、跨行业和具有复杂关系等企业的生产经营和关联关系等所有的真实情况，从而导致授信过度的问题产生。此外，根据经验对授信审批方式进行判断，会使客观数据没有足够的支持度，进而使不同审批人提供的审批结论存在较大的差异性。(www.daowen.com)

大数据信贷管理能够有效解决传统信贷管理模式中存在的问题。一般是由信息不对称引起授信过度的问题，在大数据模式下，商业银行可以利用信息系统将人们的言行特点利用互联网实时记录下来，从而及时掌握借款人的资金和产品往来的情况，而且可以与网络平台进行合作，在互联网空间将真实的人际关系映射出来，充分挖掘微信和微博中的数据信息，从而进一步了解企业真实管理人的风险偏好，为精准授信提供保障。

（三）贷后管理

贷后走访和风险分类等是贷后管理主要包括的内容，其中重要管理工作是贷后走访和监控抵押品，其中的关键工作是对借款人风险状况监控和抵押品价值的判断。

在传统管理模式中，商业银行主要是在线下对借款人的贷后财务、经营和抵押品价值等信息进行跟踪。但是这种方法需要大量的人力和物力，而且难以获得借款人贷款的前瞻性的信用信息，同时抵押品的有效性不足。

在大数据背景下，商业银行可以及时获取借款人最新的交易和现金流信息，为判断前瞻性的风险提供了依据。另外，商业银行可以通过对企业支出数据的挖掘，如工作表和水表等，对这些异动数据进行环比分析，从而可以将可疑客户的名单确定下来，使其尽早预防企业的经营风险，将化解风险的措施及时制定出来。