对于商业银行来说，在近年来监管日趋严格、信贷风险多元化的背景下，单纯的“头痛医头脚痛医脚”的局部风险管理已经不能解决问题，结合大数据+机器学习等工具和业务需求的全面风险管理势在必行。同时我们注意到，各商业银行为了响应金融回归服务实体经济的政策，相继出台了促进普惠金融的发展、切实改善小微企业融资难的现实问题的方案。因此如何构建完善的风险管理体系，更好的为普惠金融服务，已成为当下商业银行转型的重要着眼点。
商业银行对信贷的管理大致分为贷前、贷中、贷后三个阶段：贷前主要是通过信用的获取进行信贷产品规划及进件审批；贷中主要关注客户的还款情况和账户行为，包括是否提升信用额度或逾期风险是否在加大, 及交叉销售等营销管理；而一旦客户还款不及时，则进入贷后催收阶段，包括采取适合的催收方案、进行失联修复等。利用数据分析, 金融科技, 结合业务实际，为银行提供信贷全生命周期管理方是应对之策