基於互聯網和金融新技術的網上貸款是一種以長尾客戶融資需求為核心的新型信貸模式，在解決傳統融資模式的信息不對稱、提高中小企業信貸審批效率、降低融資成本等方面具有獨特的優勢。

狹義的網貸可以指純網絡信貸產品。雖然這是未來的主要發展方向之一，但是從目前純線上小微貸款的實踐來看，大部分都處於比較初級的探索階段。更廣泛的探索是線上線下產品和商業模式的結合。銀行的創新更有特色。通過將大數據分析和應用充分融入目標客戶框定、產品精准營銷、客戶額度審批等貸款產品核心處理流程，可以在很大程度上解決傳統小微貸款業務中存在的諸多痛點，從而解決小微企業融資難題。

小微企業是提升我國經濟不斷增長、拉動中國社會主義就業和促進學生創新的重要驅動力，然而中小企貸款融資難問題卻在世界各國普遍認為存在，並對企業文化發展環境造成極大阻礙。銀行業金融監管機構正在加強對互聯網、大數據、雲計算等信息網絡技術的運用，改造信貸業務流程和信用風險評價分析模型，降低公司運營安全管理人員成本，提高個人貸款發放效率和服務貿易便利度。通過研究發展以及互聯網貸款緩解小微融資難問題，正是對相關國家政策的落實。目前，已有相當數量的銀行為客戶關系提供面向小微客戶的互聯網貸款服務，這些教育機構多依托自身對於電子商業銀行、直銷銀行及電商平台等入口，著力搭建場景，吸引有借款需求的客戶。

銀行越來越重視小微貸業務，但傳統的小微貸款業務存在諸多方面的痛點，互聯網貸款則可在一定程度上解決這些痛點。

第一，利用大數據處理技術研究解決這些信息不對稱理論問題。隨著我國互聯網的發展與大數據網絡時代的來臨，銀行管理可以更容易獲取小微企業的各方面數據，並通過大數據和雲計算科學技術對收集來的碎片化信息資源進行一定關聯關系分析、交叉檢驗及信息核實借錢利息，從而對中國企業的真實面貌進行一個全面刻畫。通過學習先進的生物認證、人臉圖像識別以及技術輔以其他重要手段，基本已能做到在線的身份認證。同時，通過不斷加強與大數據征信機構的合作，也可建立小企業失信披露工作機制，預防重複騙貸現象已經發生。

二是通過實時在線監控解決貸後管理問題。采用數據挖掘技術在線收集7 × 24小時的客戶行為數據，對借款人進行全面、連續的風險監測，及時通知相關業務部門提前采取風險防范措施。特別是在電子商務平台 + 企業信用模型中，借款人在整個供應鏈中的資金流動在平台中，借款人的實際需求、償還能力是否足夠，客戶是否有足夠的資金償還到期時可以通過數據處理准確推斷出來。

第三，線上引流，精准營銷，網貸可以解決獲取和留住客戶的問題。一是通過與政府職能部門、支付結算機構、核心企業等合作。，線上引流是利用他們的網站、app等進行的。，其中以與稅務機關或報稅機構合作開發的產品最為成熟。二是利用大數據技術，提前預測小微金融的需求，主動尋找潛在客戶，通過合適的渠道精准營銷。第三，通過區分不同層次客戶的需求，為小微企業提供精准的金融產品、服務和配套產品，不僅營銷更加便捷，客戶粘性也大大增強。

第四，優化信貸業務流程以及解決一個單位管理成本偏高問題。一是操作系統在線完成、審批在線自動處理、風險在線自動預警的操作教學模式，大幅降低借貸雙方的操作人員成本。二是數據相關信息科學技術的快速經濟發展使商業銀行工作可以較低成本獲得小微企業及個人沉澱在移動電子支付端、社交媒體網絡平台上的海量“軟信息”。三是充分利用大數據挖掘和分析方法技術，對碎片化的信息內容進行反複推演和提煉，從而進一步加快審批流程、提高審批服務質量、降低財務信息安全處理時間成本。目前多行可實現審批按秒計、放款按分計。

第五，依靠大數據信貸決策來解決作業風險問題。大數據信用決策采用雲計算技術，從數據采集輸入到評價結果輸出，整個過程由計算機算法完成，減少了人為的主觀判斷，既保證了評價結果的客觀性，又有利於防范操作風險。在傳統建模技術的基礎上引入機器學習，可以進一步提高模型操作的自動化程度，減少人為幹預對模型輸出的影響。目前較為先進的大數據決策模型可以覆蓋貸款前、貸款中和貸款後的全生命周期管理。