互联网及金融科技的出现使得金融行业发展愈加迅猛,其组成也变得愈来愈复杂,然而金融行业的各机构的总资产中的信用贷款资产收入占据较大比例,但是近年来,商业银行各类问题层出不穷,如信贷逾期、不良贷款不断增加等,这一系列问题都影响了银行的抵御风险和盈利的能力。另一方面,大数据技术发展催化了互联网金融的发展,对传统商业银行的经营与盈利造成了一定的冲击的同时业务传统商业银行信贷业务模式转型带来新的机遇,大数据的利用同时提高的业务办理的效率,使得交易信息、信用评级等客户信息更加直观,降低信贷业务信息不对称的风险。对基于信贷逾期预测对大数据环境下商业银行中小企业信贷业务模式转型模式进行研究,一方面可以丰富信贷业务模式转型的理论体系;另一方面,有利于商业银行进行中小企业信贷逾期预测,提高信贷风险管理水平,认识新型信贷业务模式中存在的潜在风险,及时调整信贷业务模式。本文基于商业银行信贷业务风险管理理论、中小企业信贷业务管理以及大数据相关理论,对大数据环境下的中小企业信贷模式转型进行探讨分析,并构建二元逻辑回归模型对M银行信贷新模式下的中小企业信贷逾期预测进行分析,最后总结商业银行固化提升转型成果的措施并提出建议。得出大数据环境下商业银行掌握了较传统业务模式下更多的中小企业信息,对中小企业信贷逾期预测可从企业偿债能力及新信贷业务模式下的授信申请信息着手,同时,为固化信贷业务模式转型成果,商业银行可从技术层面,业务层面,政策方面出发优化业务内部外环境。