大量消费者数据的可用性对我们衡量信用的方式具有广泛的影响
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2020-12-28
从历史上看，信用评分是对传统金融机构产生的相同五个因素的汇总。这些因素以以前可能的全面方式衡量了信贷的使用和可用性，但是现代时代带来了技术创新，现在您的信用评分不必局限于以下五个因素：
1、贷款和信贷申请
2、准时付款
3、所使用的信贷类型
4、信用记录
5、信贷能力使用
借助大数据的力量，三个主要的征信机构共同建立了一种新的资格认定方法
与传统评分竞争，大数据现在可以帮助您以的更全面，更全面的方式重建和建立信誉，研究各种已建立的信用模式，也许以前较高的信贷能力使用率（或债务收入比）意味着被剥夺了更多机会，不仅如此而且可以利用来自各种来源的数据来确定是否存在清晰的还款方式和良好的行为习惯。
随着大数据取代了传统的信用评分，这为所有人口提供了信用
变化，新的以大数据为动力的信贷系统意味着对所有人的重大改变，从而可能减轻信贷建设限制，例如需要使用传统的信用卡和金融机构，有了大数据，现在全世界25亿没有这种访问权的人有机会看到的不仅仅是一组数字。
这些新的信用风险模型会考虑以下因素，以评估资格：
1、手机使用方式
2、水电费支付历史
3、身份验证以减少欺诈
4、偿还能力
5、根据消费者历史记录还款的意愿
这些因素以及更多因素可以使金融机构不必再设定分数就能了解某人的信用责任
结果为证明资格和建立信誉开辟了许多选择，过去消费者只能依靠偿还债务并按时付款，通常实现这一目标的方法是进入教学领域，并开展学生贷款宽恕计划，但是显然并非所有人都可以使用这种信用建立方案，这就是基于大数据的系统派上用场的地方。
底线大数据和信用评分的变化意味着，比以往任何时候都更多的人可以选择以前为少数人保留的机会
只要构建数据和AI模型来进一步拒绝过去的偏见，这样的系统就可以充当全球消费者的民主化和改变生活的信用模型，人们的机会不应局限于单一的数目。在信用分析中使用大数据可以使人和随之而来的同理心更加广阔。