京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据将加快借贷行业发展
如今,还有哪些行业大数据没有触及?几乎所有的行业今后都会受到大数据,以及随之而来的技术发展的影响。而在未来五到十年内,人们可能会看到贷款行业发生变化。
大数据与贷款之间的关系
人们通常可以找到一个显著受益于大数据的行业或利基。而贷款是在金融业蓬勃发展的最大利基,可以说是这样一个领域。事实上,当人们看待现在的大数据和贷款之间的关系以及未来的预测时,很难想象如果这两个行业之间是如何相处的。
为了了解大数据对贷款行业的全面影响,请查看一些不同的概念和趋势。以下是这一有利可图的关系所产生的一些优势。
1.认证速度更快
多年来,贷款人和借款人所面临最大的困难之一是审批流程冗长。而过去需要几天或几周的时间来批准处理,如今可以在现场进行处理。
“通过大数据,贷款可以更快地获得批准,绕过更传统的通常所需的冗长时间。”数据和技术专家RickDelgado解释说,“这是一个快速的过程,在某些情况下实际上可能导致较低的市场平均利率。不用说,这是一个具有吸引力的选择,许多人被吸引,特别是年轻一代以数字形式进行业务。”
人们已经在孤立的情况下看到这种情况。QuickenLoans是美国第五大在线零售抵押贷款公司,在过去几年中受到极大的欢迎。虽然用于提出贷款审批的专有公式不为公众所知,但大数据显然涉及。
2.改善信用报告
人们有没有想过信用评分决定某人获得贷款的能力是多么可笑?为了获得较高的信用评分,你必须是主要的借款人。当然,这表明你可以按时偿还债务,但也表明你以前没有钱买东西。
例如,一位还有35万美元债务没有偿还的贷款人,拥有三张信用卡,每年55,000美元的信用评分,很可能比一个每年收入15万美元,却很有少或者没有信用卡,并且没有任何债务的人有着更好的信用评分。这完全是信用的一种倒退。
有了大数据,贷款人可能最终能够摆脱这种格式的破坏。借款人不再需要信用评分超过600,以避免支付高利率。贷款人将会看到收入,储蓄,经济责任的迹象以及其他元素,表明正在用自己的资金做出明智的选择。
3.减少文书工作
贷款申请和批准所浪费的纸张数量是惊人的。如果你拥有一所房子,就知道需要多少纸质文件。甚至一个汽车贷款的说明都可能有50多页。大数据将彻底改变这一点。
通过使用大数据工具,贷款人可以绕过传统的贷款流程,并以数字格式处理所所有内容。这减少了对纸张的依赖,并进一步加速了该过程。
未来将会发展到什么样?
由于采用大数据技术,贷款的未来更加光明。贷款人和借款人的处理流程将会更容易,更快捷,更具成本效益。人们现在已经感受到了大数据即将到来的更多益处,那么请为此做好准备。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04