随着技术变革的日异月新,中小企业的不断扩充和发展,金融服务机构与中小企业资金需求的矛盾日益突出。如何解决信贷服务的多样化、快速化,提高风险控制的合理性、有效性就显得尤为重要。随着信息化水平的不断提高,互联网的不断发展,海量数据不断增加,如何利用好这些数据为风控服务,丰富金融机构的服务内容,提高竞争力和生命力,具有重要意义。与此同时,如何约束和规范企业的信贷行为,增强企业及个人对于诚信的重视也刻不容缓。本文基于当前信用评估的发展现状,开展了如何采用大数据对企业进行信用评估的研究。首先概述了信用评估的相关概念,分析了传统信用评估方法及其发展状况。在此基础上,研究运用大数据进行企业信用评估的特点、现状、存在问题及原因。针对存在的问题,提出基于大数据进行企业信用评估的解决方案,从互联网大数据采集平台、多维信用评估指标体系、机器学习评估方法、机制体制建设四个方面设计了相关技术方案或解决思路,从而利用看似无序无关的海量数据整合成信用基础数据,结合计算机手段优化计算继而高效地给出信用评估决策。本文研究成果旨在为大数据征信在数据、技术和体制建设等方面提供一组有效的参考方法。