資料是金融機構在信貸審核中繞不開的話題。在傳統金融機構中，銀行有多種渠道接觸到使用者的信用資訊。如央行的個人信用記錄，工作情況，收入水平和負債情況。而面對薄檔案，幾乎沒有信貸記錄，且工作不穩定的申請人，傳統資料方式顯得有些素手無策。
但隨著金融科技公司的興起，大資料的普遍運用解決了風控難題，如德國的kreditech和中國的買單俠，都在審核中運用到了自動化的大資料採集系統。
德國的kreditech通過連入使用者的社交**賬戶，採集資料。每次申請，kreditech會採集兩萬個使用者動態資料點，研究大量資料的相關性，從而評判使用者的信用度。比如分析使用者的朋友有哪些。近朱者赤，近墨者黑。已經賴賬的人的朋友很可能也不還錢。
kreditech，總部位於德國漢堡。它2023年成立，員工目前200人。面對無信貸記錄的人群，提供個體化金融服務，如小額分期貸款，個人財務管理，透支和支付服務。kreditech提供最高500歐的貸款，純線上審核申請，平均15分鐘到賬,35秒審核，15分鐘到賬。
買單俠用大量資料做實驗。通過信審引擎，通過風控的模型和政策做重複的判斷。比如「冠軍挑戰者」模型，用小額貸款測試不同的策略，過了一段時間，就主要使用效果最好的策略。
所以，科技創新變革了金融領域。大資料的應用，大量節約了人力成本和審核時間，並且即使面對沒有信用記錄的客戶，也做到了風險可控。
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