多以家庭经营，合伙经营等方式发展，规模小、底子薄、缺乏核心竞争力等;另外财务制度不健全，信用观念淡薄。一部分企业为避税，做虚假报表，银行很难从其报表上的数字评价其实际财务状况和经营成果。
目前四大国有银行主要以国有大企业为服务对象，对民营中小微企业，不存在利益的驱动，在面对中小微企业的贷款需求时，普遍采取“为不错贷，宁可不贷”的做法。
中小企业要求贷款额不大，期限短，时效快；但是银行手续复杂，办理困难带来银行的经营成本和监督费用的上升。
国有商业银行和地方性金融机构业务趋同、市场趋同。没有制定出合理的市场定位战略，导致金融体系中缺乏与国有大银行搭配合理的区域性和地方性金融机构，中小企业难以得到有力的金融支持。
抵押品和担保的缺乏。银行缺乏对无形资产的鉴别和定价能力，接受抵押品的偏好依赖于抵押品是否能顺利出售以及抵押品的价值是否稳定。所以除了土地和房地产外，银行很少接受其他形式的抵押品。
中国的经济金融政策缺乏中小企业的专门管理机构以及专门支持中小企业的金融机构，中小企业金融支持辅助体系不健全。
传统征信方式是通过固定途径收集一些可用作评级的信息，由分析人员对各项数据进行分析、评级，最终得到受评对象履约能力和履约意愿的评级。
由于人工的介入，必然受到职业素养、道德品质等主观因素影响，导致对受评对象的评价结果与客观事实存在一定偏差。
没有用户评价系统，直接用户无法参与评定，难以后续跟踪。在数据失真偏差的情况下也难以更正。
征信平台上传数据积极性低、更新不及时、接入门槛高、查询次数受到限制。
随着未来征信市场快速发展，征信产品种类和数量日益增加。面对巨大而繁杂的业务，人力成本不断增加对于征信企业来说亦是一个不容忽视的问题，行业人才的稀缺与行业快速发展将不可避免地产生矛盾。
大数据催生的征信体系建设则可以很好的解决传统征信体系面临的问题。因为其数据覆盖面广，涉及的维度更全面，通过互联网方便快捷的服务中小微企业。
相比传统的征信方式，大数据信用采用云计算技术，从数据录入开始到评价结果输出的整个过程全部由计算机算法完成，避免了主观判断的影响，确保评价结果的真实性；即使同时处理多个受评对象，仍然能够保证快速、准确的高效性。大数据信用的运行成本主要来自知识产权和硬件的投入，相比大规模的人员需求，低成本优势显而易见。此外，大数据信用还能够满足评价结果与信用信息的同步，也就是说，当受评对象的信用信息发生变化时，能够对其信用进行快速及时的计算，保证了信用的实时性。
大数据征信平台可以通过对中小微企业3到5年，甚至是更长时间的历史生产经营数据以及交易数据进行挖掘、筛选、计算、分析。使企业真实的生产经营状况、成长发展状态，通过数据真实客观的反应出来。将无形的信用进行量化，形成可以让金融机构为企业发放贷款的信用信息。大数据信用融资改变了通过抵质押从金融机构获取贷款的传统方式，从结构上丰富了国家的金融体系。
绿盾全国企业征信系统新开发的“银企通”项目就是帮助商业银行实现与中小微企业的信贷对接；
贷前：帮助中小微企业建立起整体动态的信用档案，完善其证照资质，帮助中小微企业树立守信理念；
贷后：用绿盾征信的社会影响力，帮助银行表彰守信的中小微企业，配合银行处理贷后事务；
打破以财务信息为核心的固有信用评价思维，改变以抵押担保为主的传统信贷方式。破解我国多年的中小微企业信用融资的难题，并不断向金融资本和社会信用市场延伸，形成以“数据约束”解决“信用悖论”的客观信用理论与评价体系，开创我国信用服务的大数据时代。
我们的使命：
打造互联网浪潮下，传统企业转型升级的第一平台
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