近年来，随着国家对中小企业融资的大力支持，部分中小企业融资难的问题有望得到缓解。但由于我国疆域辽阔，部分欠发达地区长期面临着信贷资源的不匹配，导致这些地区的客户长期扮演着资金融出方，而不是信贷体系的融入方。如何解决金融资源配置不均衡的问题是各大银行需要解决的难题之一。
传统银行信贷依赖人力驱动，信贷业务流程繁杂，涉及到大量的前、中、后台人力，运营成本较高，如想在欠发达地区开展信贷，则运营成本也会大幅增加，且由于欠发达地区用户群体央行征信数据质量较差，如果依赖人力进行大量线下尽调，则会进一步推高运营成本。如果放松风控标准，则可能导致风险敞口上升。如何有效服务更广大的客户群体，并让这一业务成为利润来源，是各大银行需要解决的问题之一。随着银行数字化转型的逐步推进，信贷资源配置不均衡的问题逐步得到解决。利用人工智能、大数据等技术，加快数字化转型推动银行打破物理空间阻隔成为银行业重要发展趋势。
传统银行信贷面临的难题
传统信贷主要依赖人力驱动，信贷业务流程繁琐，涉及到大量前中后台人力，运营成本偏高。数据显示，银行每开拓一个客户，单个运营成本在数千元到万元之间。有些微小客户，银行还面临着成本大于支出的尴尬处境。前台人员服务客户数存在天花板是重要原因，导致必要的人员、办公、IT设施等成本无法有效分摊。数据显示，传统模式下前台信贷员人均服务客户数极限在100-200户。
在管理上，传统银行系统架构设计原则是以管理方便为导向，而不是以客户为中心，同时系统开发人员和业务需求人员对业务、系统、数据了解不全面，导致自动化、标准化程度较低。系统建设往往是在线上模拟线下手工的操作流程，每一款产品，都开发一套系统，设计一套流程，导致系统间是竖井式的并列关系，系统交互慢，甚至高度相关的业务也难以实现数据互联互通，涉及跨部门的业务审批，往往以线下的纸质跑签补充，同时流程之间是串联关系，业务处理效率缓慢。此外，系统设计封闭、固化，后期开发成本较高。因此，银行传统系统在降成本、发掘数据价值、提升效率方面的作用大打折扣，也难以满足数字化时代的需要。数据治理方面，银行数据治理落后，分析能力低下。一是数据资产意识不强，大多数情况下数据是作为会计凭据还没有形成用大数据分析解决问题的习惯，对如何积累获取数据、管理数据缺乏理解。二是对如何分析数据缺乏方法论，数据模型建设还处于摸索阶段。三是数据标准化管理普遍落后，用到什么数据时才对这类数据进行整理，满足不快速响应的需要。四是“数据孤岛“问题突出，系统之间数据交流困难，形不成数据价值。难以对新增信贷客户数据做到快速分析、快速响应。银行数字化转型迫在眉睫。

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