对于贷款方和金融机构而言，准确性和可预测性是成功的关键驱动因素。能够预测借款人何时偿还贷款或何时可能发送给收款人可能意味着经营一项有利可图的业务和失去利益的区别。像这样的见解的核心是数据，准确地说是大数据。　　

    探索大数据与贷款的关系
　　
　　在传统的情况下，一个人去银行要求贷款，比如说贷款买一辆新车。贷方提交申请，要求借款人填写一些信息，签署一些页面，并等待批准。
　　
　　在几天的过程中（取决于贷款方的忙碌情况），他们会检查应用程序。但比申请更重要的是，他们提高了借款人的信用评分。而且在大多数情况下，信用评分是结合关于收入和其他现有债务的一些信息，这将决定个人是否获准贷款。
　　
　　事实上，传统的贷款审批流程是短视的。这就是为什么许多贷款人现在超越这种限制方法，并依靠更多的数据来指向正确的方向的原因。
　　
　　“我们没有最低Fico分数。”World Omni Financial集团副总裁Brent Sergot说，“我们全面审查贷款申请，因为我们意识到Fico分数只是申请流程的一小部分。”
　　
　　大数据在金融行业以及其他领域扮演着越来越重要的角色，其中包括住房抵押贷款，商业贷款和个人贷款。
　　
　　以RISECredit公司为例。该公司解决了消费者中常见的痛点——冗长而繁琐的审批，并加快了贷款申请过程的几个小时。他们使用专有算法和先进的评分方法，通过过去的信用评分和承认借款人的真实风险和机会。
　　
　　大数据评分是一种基于云计算的信贷决策引擎，它开发了一种领先的技术，并声称它正在与世界上一些最大的银行和保险公司合作。
　　
　　“我们开发和部署自定义评分模型，将贷方内部数据与成千上万的外部数据相结合，例如基于位置的信息、网络搜索结果、行为追踪、设备技术细节、移动应用数据等等。”BigDataScoring评分解释说，“这使贷款人能够准确预测借款人的付款行为，从而帮助实时做出明智的和更有利可图的信贷决策。”
　　
　　其次是人工智能（AI），它总是与大数据密切相关。许多这些相同的贷款人使用人工智能引擎从过去的贷款决策中学习，并更准确地了解谁是申请人以及他们的行为方式。
　　
　　一些企业甚至使用人工智能来检测欺诈行为，其方法是将申请人的行为与普通客户的基准数据进行比较。这有助于他们挑出异常值，并避免与这些骗子合作的头痛。
　　
　　贷款人获得更好的见解力
　　
　　人们还远远没有达到一个完美的系统或模型-而且可能永远无法实现，但大数据正在让人们尽可能接近其所期望的结果。
　　
　　这些都是为了获得更好的见解，努力做出更准确的决策，消除风险并增强盈利。大数据帮助贷款人完成上述所有工作，这给了数据科学家很大的希望，相信分析、人工智能及其伴随的技术将长期坚持。
　　
　　编辑：Harris