大數據時代，人們每天在互聯網中留下大量數據足跡，海量碎片化的信息收集致使各種無效數據不斷重復輸入、輸出的過程，不僅提高人力成本，同時也減緩了產品的升級進度。因此，叮當錢包根據用戶需求分析和產品理念精準定位，接入淘寶授權，將信用額度與消費能力掛鉤，減少了數據清理、分類、組織的時間，并通過多維度、全過程的數據獲取為全面用戶分析提供支持。

叮當錢包經由大數據模式，挖掘并提煉用戶消費習慣特征，系統快速分析用戶的消費記錄、消費頻次，建立信審大數據模型，可過濾超過90%的不良用戶。同時利用消費行為所形成的多維度數據，系統為用戶畫像并作出個人信用評價，判斷其還款能力，給出對應的信用額度，保證實效性。借款過程由系統自動分析并完成審核，用戶只需進行淘寶賬號授權，即可獲得最高十萬的信用額度，最快三分鐘完成審核，大大提高信貸效率。

叮當錢包以大數據為核心的信審模型，實際上是將風險管理前置，獲得對用戶直觀的判斷和預測。同時引入機器學習功能，分析算法自行對最新數據進行學習，發現在常規信審流程中被忽視的風險點，完成借款的前置程序，向用戶開放借款服務，最快十分鐘即可提現至銀行卡。大數據模型使借貸流程更加簡化，也使借貸更精準地把握用戶需求走向，根據用戶借還周期等不斷進行授信調整等，方便用戶的借貸操作，并及時發現風險啟動預警。

互聯網時代，每個人每時每刻都在創造著數據，叮當錢包利用智能、實用的大數據分析放低借款門檻、提高借款效率，提升用戶體驗、解決用戶需求，成就大數據金融價值，同時也為互聯網金融開辟出一條新的道路。