随着经济市场的不断变革,信用赊销逐渐发展,赊销客户的信用风险管理问题逐渐受到人们的广泛关注,传统的信用征信虽然能在一定程度上减少风险隐患,但在信息获取的及时性、全面性上明显存在短板。随着互联网迅猛发展,传统征信模式和业务框架受到了极大的限制,缺乏对新技术的敏感性。大数据、用户画像等新技术应用,为企业识别优质客户和融通资金、降低赊销风险,开拓了新的思路和方法。为此,本文论述了大数据技术在信用风险管控方面的应用,旨在为企业提高信用风控管理水平,降低客户违约率提供一定的参考。文章在对国内外相关研究进行总结后,将本研究分为以下四个部分展开:第一,结合信用赊销以及征信的相关现状,针对传统征信模式存在的不足,分析开展大数据征信的必要性和意义,并分析大数据征信相对传统征信模式对于业务以及技术的影响,阐释大数据征信的优势;第二,对信用风险模型的研究状况进行分析,主要介绍常见的信用评估模型,再提出国内外信用风控模型研究和应用模式,比将传统信用评估模式与之相比较,突出其评估优势;第三,具体阐述大数据信用风控平台的构建,首先阐释了大数据风控平台的定义,并介绍了大数据风控平台的业务流程以及大数据风控平台的技术架构;第四,通过对大数据风控平台运营监控,总结了大数据应用于风控平台的问题,并结合相关问题提出建议。通过本研究认为,与传统方法相比较,大数据应用于信用风险管控方面具有比较好的优势,但同时也存在法律规范不匹配、信息安全性不高、技术局限等问题,因此,后期应着力解决这些方面的问题,提升大数据在信用风险管控方面的应用效果。