金融服务的平台化和开放化，通过批量获客、批量服务，降低获客成本和服务成本。在金融科技时代，银行都在努力创立新的业务模式，积极构建“金融+科技+行业”的综合服务平台，有的是银行自建平台，吸引企业免费入驻使用，如农业银行的“农银E管家”；有的是进入外部第三方平台，也就是开放银行模式，将银行业务嵌入实体企业的生产经营和资金管理活动之中。无论是采用自建平台模式还是开放银行模式，银行都能实现批量获客（包括直接选取平台上的客户资源）以及对客户的一站式服务，可以大大提高效率、降低成本。
银行业务流程便捷化、自动化，降低运营成本。银行运用金融科技实现网络化、移动化和开放化，绝不是简单把线下业务搬到线上和移动端，而是再造业务流程和作业方式。以信贷业务为例，通过移动互联、大数据、人工智能等技术的运用，小微企业的贷款流程从企业提出贷款申请到信用评估、信贷决策、贷款发放与提取再到贷后跟踪管理，全部或大部分实现线上化加智能化，最大限度减少人工参与和干预，运营成本大大降低。有资料显示，网商银行每笔贷款平均运营成本仅为2.3元，而传统商业银行发放一笔小微贷款的平均人力成本约为2000元。
科技再造风控体系，破解小微企业风控难题风险控制难是小微企业融资难、融资贵的总根源，做好风险控制是解决小微企业融资难、融资贵的关键。大数据、云计算和人工智能等金融科技的应用，为商业银行创新金融服务、加强信用风险管理提供了有力技术支撑。通过大数据分析、人工智能等关键技术的应用，可以有效提升客户“画像”和客户风险识别的精准度、风险模型与信用评估的准确性、风险监测预警能力、贷后管理水平等，可有效解决银行与客户信息不对称的风控难题，强化关键环节的风险管控与监督制约，实现信贷风险从人工管理到智能管控的转变。
实施客户精准“画像”,精准识别客户风险。有效控制风险的基础是全方位、多维度了解客户。客户“画像”是指从真实的客户行为中抽象出客户的特征，是一种多维度、立体式的客户风险识别方法，能够全景式地展现客户的风险特征。客户“画像”大数据可以包含财务信息、征信信息、行业信息、账户结算信息、税务、海关、公检法、水电煤气、舆情、股权结构、担保关系、投资关系等。银行通过运用大数据技术，开发客户“画像”系统，精确描绘客户“画像”，有效支撑贷前准入控制、贷中决策支持和贷后辅助管理。
构建风险模型，实现贷款科学决策和自动审批。通过开发运用风险模型对各种风险因素进行综合分析处理，可以有效辅助风险决策。利用大数据、人工智能等技术，通过知识图谱、因子分析、机器学习等手段，建立动态、智能化的风险管理模型，包括授信模型、评级模型、风险监控和预警模型等。银行利用这些风险管理模型，通过对行内外客户数据进行整合和挖掘，精准定位目标客户并给出差异化的预授信额度，实现贷款申请、评分、授信、审批线上全流程系统自动办理和科学决策。
建立智能化风险监控预警体系。针对小微企业贷款的风险特征，建立覆盖客户关联关系、反欺诈、虚假交易识别、贷后监控预警、贷后催收等方面的风险监控模型体系，用来对客户风险状况进行持续监测和预警，为客户准入、授信审批、贷后管理以及风险化解处置等方面提供决策支持。同时，将风险监控流程与业务流程紧密衔接，根据风险监控结果及时调整业务流程或业务制度，建立起识别风险、发起预警、控制流程、反馈问题、调整完善的信用风险管理闭环机制。
加强社会协同，为运用金融科技解决小微企业融资难题创造良好外部环境要运用金融科技破解小微企业融资难题，光靠金融机构自身努力是远远不够的，还需要全社会各有关方面协同努力，特别是要共同做好数据及数据运用相关法律问题。
数据，是大数据等金融科技应用的基础，目前也是金融科技应用的最大制约，信息壁垒和信息孤岛的广泛存在，经常造成无数据可用或有数据但不能用的困境。为此，必须建立一个完善的公共信息平台，整合金融、工商登记、税收缴纳、社保缴费、刑事犯罪等信息，实现公共数据互联共享，为金融科技的应用提供大数据支撑。