随着科技金融的蓬勃发展，特别是数据抓取与分析技术的进步及在银行体系内的广泛应用，商业银行信用中介职能的必要性削弱，信息中介职能的重要性明显上升。而适应互联网和大数据时代发展，我国商业银行需加快变革信用风险管理架构，以客户信用风险视图为基础，通过大数据分析，着手建立全流程、全信息的信用风险经营与管理体制。
1.以客户为核心建设全覆盖的业务系统
信息技术在银行领域内的广泛应用，极大地提升了银行业务的效率。目前，在商业银行内部，按照业务品种、工作模块、管理需要等开发了多个信息系统。但对各条线业务系统的整合和开发进展缓慢，这一方面是因为技术上的原因，比如历史数据如何与新系统无缝衔接，历史数据缺失如何弥补；另一方面还是因为内部业务分割的结果。从业务管理拓展角度上讲，更多关注信息系统对本部门业绩提供的便利程度、充足程度，但往往很少顾及业务条线前后相关部门的需求。部分银行已经意识到客户信息整合的重要性，并开展了相关整合工作。
从适应未来业务拓展与管理需要，有必要将现行分散在各个部门之间的业务系统进行有效的整合，以客户为核心将所有相关业务系统的信息进行整合在一起。而整合的目的是为了更好地利用现代工具分析客户信息的价值和风险。
2.刻画客户信用风险视图
所谓客户信用风险视图，简而言之，就是将所能收集到的所有客户信息按照风险特征进行分类整合，并根据特定大数规则结合历史经验显示其爆发信用风险的概率。信用风险视图可以类比人类体检。在常规体检中，涉及血液、尿检、内科、外科、心电图、超声波检查等等，每项检查都有其特定含义。在体检报告中，血液检查指标都会显示该指标正常区间值，如果实际指标在正常区间内，那么可以不用再做进一步检查。
客户信用风险视图恰如体检，将构成客户信用风险的具体信息，按照大数规律和历史经验反映为取值范围，如果某客户的相应指标信息超出这一正常取值范围，就需要结合其他指标进行综合分析，以确定其是否需要做进一步的风险监测预警。
3.推进业务部门整合
首先，要改革信贷管理经营体制。在信息大爆炸时代，贷前、贷中和贷后的严格分离，其必要性已经下降。基于大量碎片化信息的整合和分析，无须现场调查，客户经理也可以最大限度地刻画客户整体经营与风险状况。贷后风险监测预警与贷前调查的界限基本消失，贷后实时风险监测实际上也起到贷前调查的功能。
第二，要改革总、分行的信贷管理经营体制。未来商业银行信息数据的分析、决策必然要向总行集中，大总行体制已经不可避免。近年来，各商业银行总部人员规模也在不断扩张。分行的信贷管理职能，可能更多来自业务营销的压力，也主要限于大客户业务。理想情况下，小额贷款完全可以在线申请、在线审批，因而线下业务的处理需求势必也会出现萎缩。大型企业贷款需求相对复杂，完全依靠线上申请较难符合实际需求。同时，银行竞争十分激烈，线下的沟通与营销，是拓展客户群体的必然要求。重新对总、分行信贷管理职能进行划分，对信贷作业全部环节进行梳理，删除不必要环节，增加新的岗位设置，适应银行由信用中介向信息中介职能的延伸需要。
第三，减少信贷业务的管理层级。当前信贷业务“总行—分行—二级分行—支行”的模式亟待调整，依靠大数据技术和现代信息技术，信贷业务管理和运作的链条可以进一步缩短。业务审批、管理向总行集中，而业务营销主要依靠基层行。随着客户对网上银行、手机银行的广泛接受，现金交易的大量减少，未来商业银行网点广泛布局的必要性下降，未来基层商业银行更多体现为业务拓展和营销功能，客户群主要为必须通过线下营销才能建立关系的群体。
4.培育信用风险分析专业团队
随着信息中介职能重要性的上升，未来商业银行的核心竞争力建立在强大的信息系统和专业的数据分析处理能力之上。目前，少数银行在信用风险分析能力建设上进行了探索，利用模型识别风险，提高信用风险实时监测能力等等，但总体看仍处于初级阶段，既无法前瞻性识别信用风险，也无法利用贷后信息分析为前台营销提供有效支持。对大多数银行来说，只能被动适应信用风险演变。
产生这些问题的根本原因在于，商业银行还没有培育出能够对大量后台信息数据综合分析处理能力的队伍。很多银行贷后管理职能更多体现为统计和报告功能，但缺乏对具体信用风险的识别功能。因此，商业银行有必要在改革信贷管理体制过程中，加快组建信用风险分析处理专业队伍，主要依靠对大量信息的挖掘和分析，将真正贷后风险监测预警功能落实到实处。
