智能的數據表明，不可靠的大數據的可用表現是通過加強隱私使貸款變得更實惠，從而改變了貸款的做法。

今年5月，大數據和投資交易在華爾街日報的頭版上有了交集。這篇標題為“現在的華爾街人”的文章指出，“華爾街那些算法驅動的交易和那些使用復雜的統計模型，可以在投資世界找到有吸引力的交易。”投資銀行不是唯一的金融業正在改變大數據和機器學習。金融的每一個方面都在變化。特別是智能數據，可用的表達不明的大數據，正在通過增強隱私，提高穩定性和使貸款更加實惠來改善貸款做法。

　　保護自己的隱私

隱私處于文化討論的最前沿，人們對所收集的數據越來越了解和不安。讓消費者恐慌的不僅僅是上了新聞頭條的數據泄露事件。有一個令人毛骨悚然的因素，企業了解和分析他們的客戶的個人資料，并根據他們的調查結果作出決定。盡管如此，貸款人需要對他們的投資做出明智的決定，以確保他們能為雙方提供互惠互利的貸款。

智能數據正通過創造更好的數據來形成貸款的未來，這就是客戶的良知。

大數據是這一決策過程的重要貢獻者。《經濟學人》雜志最近的一篇文章指出，在獲取客戶數據時，“社交媒體簡介，網頁瀏覽，會員卡和電話定位追蹤器都可以提供幫助”。然而，智能數據更能保護隱私，因為它不需要來自客戶社交媒體的輸入。它消除了基于社交媒體帖子或朋友網絡的值得信賴的信譽評估的需要。金融科技正在改變貸款公司通過投資新技術來收集數據的方式，使大數據更有用于做出明智的決策。這意味著對評估貸款決策的侵擾性較小，但更有效。智能數據正在通過創造更好的數據來形成貸款的未來，這是一種更符合客戶良知的做法；這是一種雙方雙贏的局面，因為它提高了隱私性，同時允許企業提高其有效性。

大數據的巨大成本

金融科技是一個新興行業，因為它消除了關于金融如何運作的先入為主的風解，這些變化使貸款更加實惠，更具包容性。咨詢機構埃森哲公司的一份報告鼓勵銀行通過采用數字優先的銀行業務方式以適應不斷變化的金融趨勢。金融科技超越了這種方法，利用數字的力量來生成比傳統的大數據網點成本晚更低的智能數據。企業不愿意透露客戶信息，所以金融機構付出高昂的代價來獲得驅動他們決策的大數據。同時，智能數據通過使用直接互動（如電話呼叫，應用程序和財務交易）來生成可用數據來避免這些成本。使用智能算法，智能數據可以分析與客戶直接交互獲得的數據，從而對最重要的決策進行可靠的決定。通過消除第二方數據和非交易相關信息，智能數據可以更加靈活和精確，同時尊重客戶隱私，并降低貸款成本。更多的數據并不一定是更好的數據，智能數據提高了性能，同時降低了開展業務的成本。

“大數據”一詞是指企業收集的大量數據。之所以稱之為“大”，是因為數據很多。雖然這些數據可以證明是有用的，但大量的數據可能壓倒一切，使得不可用或不可靠。相反，“智能數據”之所以如此命名，因為它利用數據的力量，但以實際可用和可操作的方式顯示數據。數據量較少，但更精確，準確，細致。此外，智能數據易于控制，因為它被確定為確定貸款決定最有效的特定數據點，而不是由大數據使用的指標組成。換句話說，它更聰明，隨著新技術的強大擴散，它變得越來越聰明。這對于客戶和貸款人來說是個好消息，因為它穩定了客戶信息的流動性，并允許每個人更多地做出最明智的決定。當然，信息穩定性提高了盈利能力，降低借貸成本，因為貸款人經常地做出更好的決策。這是金融科技的承諾。更好的數據和更好的做法可以改善銀行業務，而信息穩定是這一前提的關鍵組成部分。

金融科技通過實施智能數據來破壞貸款行業。金融科技正在提高隱私性，提高數據穩定性和降低成本，從而使質量超過數量。隱私的改善反映了隱私是越來越有價值的商品的文化趨勢。此外，智能數據的寶貴見解是以直接的方式實現的，從而為數據提供了穩定性和有效性。最后，減少數據的成本削減效應正在改變貸方和貸款人的貸款機會。在許多變化中，聰明的數據顯然是未來貸款的關鍵。