二是融合多方数据，构建三农大数据平台。汇聚客户信息、经济档案、多年积累的金融数据，以及财政惠民补贴、社保、农合疗等政府数据，构建大数据平台，对数据进行标准化治理，运用知识图谱技术，以及聚类、决策树、随机森林等算法，分析县域及农村客户的特征，构建客户标签体系，为线上信贷系统快速全面认知客户、评价客户信用、风控、授信、引流获客提供数据支撑。
三是构建数字化风控体系。采用逻辑回归模型与机器学习模型相结合的方式，基于三农大数据平台，增强把数据供给要素转化为数据应用要素的能力，使用400+常用数据维度构建客户画像和计量模型体系，将机器学习运用到了风险控制中，有效降低数据稀疏给风险模型带来的影响，提高模型的预测精度，为客户分群、欺诈识别、信用风险评估、贷后预警、催收模型等应用场景提供支撑，实现了贷前风控拦截、贷中实时评级授信、贷后资金流监控和动态自动风控等覆盖贷款生命周期的数字化风控体系。
四是针对客群、场景特征建立细分的信用评分和授信模型。创新信用评价和定额模式，改变了传统面对面人工评级授信的模式，完全由数据驱动，设计了针对农户、城镇居民、小微企业主及个体工商户的线上信贷评分授信模型，并根据市场情况、客群变化、风险表现等监测情况，对模型进行持续迭代优化，确保策略和模型合理有效。经初步测算，可至少对全省500万以上农户、社区居民以及个体工商户小微企业主给予信用评分和授信，覆盖面较广。
五是应用了较丰富的主流反欺诈技术。利用设备指纹、生物探针、模拟器识别、星网关联、深度学习等技术，构建多维度、矩阵化的反欺诈技术集群，针对欺诈行为实现毫秒级反应。将机器学习技术应用到信用风险评估中，构建模型集群进行360度客户特征的刻画，打造了一套客户全维度画像指数体系，从履约能力指数、消费能力指数、资金需求指数、个人稳定性指数、恶意透支指数、社交活跃性指数、网购倾向指数等维度进行全方面风险评估。
六是基于分布式架构建设了线上线下一体化零售信贷服务平台。研发了基于多渠道供给的普惠制线上信贷产品“秦e贷”，包括针对农户、城镇居民和个体工商户的“e农贷”“e享贷”和“e商贷”，基于分布式技术平台构建了涵盖获客、风控、运营全业务流程，覆盖贷前、贷中、贷后全生命周期管理，囊括零售信贷所需要的丰富数据源、系统集群、策略集、模型组及其高频迭代更新服务的综合性零售信贷服务平台。客户通过手机银行APP、助农e终端等电子渠道自助办理，客户经理可持移动PAD上门服务、采集数据，形成了“自助+辅助”“线上+线下”的服务模式。
七是基于线上线下一体化信贷服务体系，推进针对民营、小微企业及个体工商户的产品创新和新型小微信贷服务体系建设。引入IPC微贷技术，进行“本土化”改良，设计数十套小微企业细分行业模板、细分行业模型和细分行业指标库，规范数据采集行为，提升数据质量和应用效率。融合内外部多方数据，构建人机结合、大数据赋能的智能线上线下一体化授信模型、信审机制和智能风控模型。研发以线上服务为主的小微信贷产品，制订配套制度，建立运营体系，通过方法、制度、系统的建设，构建微贷运营模式、微贷服务体系，初步构建细分行业和客群、针对性强、覆盖面较广的线上线下一体化小微信贷服务体系。
八是建立了基于新技术、新模式、新平台的新业务流程、新风控方式、新型客户交互方式以及与之相配套的管理制度体系、业务流程和运营体系。形成了集营销、申请、受理、审批、签约、发放、风控、贷后管理于一体的智能化全生命周期线上信贷服务模式。
新冠肺炎疫情期间，陕西农信线上贷款产品“秦e贷”充分发挥了线上自助申请、纯信用、零人工干预、7×24小时服务的特点，通过线上渠道为广大农户、个体工商户、小微企业主提供“足不出户、足不出村”的便捷信贷服务。截至2020年4月末，“秦e贷”通过线上渠道投放的线上线下一体化信用贷款余额达172.03亿元，不良率仅0.04%。金融科技已经成为陕西农信服务实体经济、践行扶贫担当、助力疫情防控的重要动力。