大数据技术充分利用海量数据资源，加快信息共享。大数据技术的应用将引领供应链金融的变革，改变供应链金融基础数据不完善、信息流通不顺畅等实际问题。大数据技术将供应链金融风控模式数据化、动态化，实现实时风险预警的多级风控效果。大数据技术在供应链金融中的具体应用：
（一）匹配用户需求，设计个性化金融服务。大数据技术可通过数据挖掘匹配多种数据源，结合行业发展动态，精准把握中小企业需求，将企业寻找信息转换成信息主动寻找企业，为中小企业设计各种个性化供应链金融服务。
（二）完善交易征信，降低信息不对称。大数据应用模式下征信及自动贷后基于的交易数据主要依托的是动态、可持续的财务数据源，有效提高征信服务质量，降低信息不对称。
（三）实现量化授信，精准把控风险。依托大数据技术，对企业的授信可通过模型结合动态数据源脱敏处理、行业数据、外源数据，得出行情分析，价格波动分析，实现实时监控的分级预警、量化授信，精准把控风险。
（四）建立授信主体数据库，完善数据交互。大数据应用模式通过交易网关数据模式建立授信主体全方位数据库，从云端获取中小企业交叉数据，智能匹配中小企业进销存ERP系统，系统的防范控制金融风险，实际缓解中小企业融资难题。
（五）提炼多维数据源，辅助参考决策。大数据技术可提炼授信主体高管个人数据信息，辅助参考值做出决策。
（六）判断预期交易量，精准渠道分配。在对授信主体建立完善的全方位立体数据库后，结合行业数据源，通过相应分析模型可预测出相应的供应链上各数据相互影响关系，判断预期交易量，判断渠道、市场的分配量，实现流通和消费的打通，最终提升供应链管理的效率。
（七）优化风控技术，实现高效自动化。大数据技术从机器人终端采集企业数据到数据清洗、数据整理分析全部通过计算机完成。
由此可见当前金融行业，大数据和供应链金融属于互相绑定的发展模式，通过两者的结合将金融风险控制在最小范围，同时提升供应链管理的效率。另外，对于企业高层而言，将大数据与供应链金融相结合的模式，帮助管理者和投资方站在数据的顶端，把握资金流动的风向标，能在变幻莫测的商场抢占先机。