首先，在客户关系管理方面，一是可以建模做客户流失预警，二是可提升渠道管理效率，比如通过客户在电子商务平台的消费记录判断客户消费偏好，实时采集客户当前所在区域的优惠信息，向客户提供与其需求匹配的服务，三是可以针对不同生命周期管理的客户挖掘需求后匹配营销政策。
其次，在助力赋能营销方面，可以实时提升高信用客户的信用额度，提升客户感知，或者类似电信流量包营销一样在特定时间点进行额度申请派发。除了实时营销外，利用大数据，我们在确保数据隐私安全的前提下，进行多种维度的数据匹配与关联，准确把握目标用户行为习惯和喜好，充分利用各种媒体，将营销信息推送到精准的受众群体中，从而既节省营销成本，又能起到最大化的营销效果。
第三，在信贷管理方面，助力信贷风险评估。传统信贷评估面临的问题有:多源数据外采流程复杂，多源外采数据需要多家数据供应商提供，每家服务商涉及采购、对接、质量检测等多个环节，成本高，流程长:数据多点接入、格式不一、业务系统对接需二次开发，无统一数据标准，数据服务效率低；外采数据品类繁多，各业务系统选择，接入，调用记录均采用人工流程，管理混乱等问题。
借助大数据后，原始数据不出门，参与各方本地建模。没有敏感数据流通，交互加密中间值。参与方只有自己模型参数，整个模型被保护。贷款获取申请信息、外部信息采集、决策规则校验、电话核实、评分卡运行、得出审批结果等全部自动化系统化
第四、在信用卡自动受信方面。大数据可以汇聚电商平台上积累搜索、比价、商户流水等数据；中小微企的结算、交易、存款、资产数据、信用记录等数据；运营商位置信息，信用度，圈子信息等数据，开发出的小额化、标准化、综合化、集约化、智能化的专属产品。
第五、在风险管理方面。传统风险控制流程是用户提交贷款申请表、行方查询客户征信情况、录单员录单将客户申请表录入行方等，放款后，还需要电话回访、催收、续贷等活动。
引入大数据后，客户通过系统进入申请入口、商业银行对客户进行身份验证并排查黑名单、之后利用客户的交易行为数据、社交数据、教育数据、运营商数据、电商数据、公积金数据、社保数据等进行分析评估、生成客户的资信报告，做出贷款决策。放款后，利用事先设定好的催收模型和催收策略对客户的信用风险进行实时监控。
第六，在反欺诈方面。申请环节大数据可以基于三个层次的信息校验：客户申请信息逻辑校验、申请信息与商业银行内部信息逻辑校验、申请信息与外部信息校验。包括贷前基于姓名、身份证、手机号核验。基于工作地、居住地核验；基于常用联系人电话核验等，校验信息电信运营商可以提供。
第七，在放贷方面。
针对放款环节，电信运营商可以对客户的交易过程进行实时或准实时监控管理，对客户行为进行及时有效的识别。如果出现信用变化，则及时提醒。现在行方很多沉默客户，通过大数据还可以找到其兴趣点，形成金融产品，有流失倾向的，还可以及时维系和关怀，减少流失。
针对还款环节，大数据可以根据客户的违约历史、连续多期未还欠款、在获得贷款后消失等信息进行及时预警，收支系统打通后，行方还可以管控贷款人的资金流向，以便于行方对贷款人的资金真实贷款用途和资质水平做出正确判断。
针对贷后环节，电信运营商的智能寻回手段有外呼和短信触达、身份证号匹配、多渠道接入7*24小时在线催收、语音实时质检、离线质检、按照行方的规则自动派案催单、提供建议施压点、催收策略等