大到企業，小到家庭，乃至個人，都有資金周轉不靈活的時候，因此傳統信貸行業才能夠經久不衰，互聯網金融行業借機快速崛起。科技時代發展得非常快，互聯網金融以迅雷不及掩耳的速度影響我們的生活，根植于大數據下的金融業態及模式也在不斷噴涌。傳統金融業務正以全新的姿態——“大數據金融”走進大家的視野。

傳統金融行業中，除了民間資金外，貸款資金一般由各大銀行提供。向銀行申請貸款服務，則需要經過諸多的抵押以及材料驗證程序，且不說流程繁瑣，程序眾多，即使最終通過了重重關卡，也已經誤了解決問題的最佳時機。

反觀如今的互聯網信貸行業，網絡貸款平臺異軍突起，移動借貸應用也在大舉影響民眾。以阿里巴巴、騰訊等互聯網巨頭先后成立了民營銀行，百度、京東、唯品會緊隨其后地涉足金融業務，隨著攜帶互聯網基因的幾家巨頭企業入場，攪動著原本就不平靜的互聯網金融領域。微粒貸、借唄、分期樂、招聯現金貸、隨手借等移動借貸應用，結合了大數據、移動互聯網及金融等基因，利用大數據技術，彌補著傳統金融風險評估及業務服務上的不足，幫助客戶更簡單、快捷、公平地接受借貸服務。

市面上的各種新興信貸平臺數不勝數，各家都吸收了互聯網時代信息便捷、數據發達的優勢，但是在金融模式上，他們依舊沿襲傳統的借貸模式。在申請貸款時，金融機構依舊要求用戶提供個人信用報告，考核用戶的過往信用行為及個人資產情況。這種模式是傳統貸款業務的風控模式，并且沿用至今，可是這種模式對信用歷史較短，卻有著無限潛力的年輕人，尤其是90、95后來說，是十分不適用的。

隨著大數據技術在金融領域的運用場景越來越豐富，一些信貸企業針對年輕群體的借貸難題開發了一些極具創造力的全新信貸模式，隨手借就是其中的一個典型 。

與市面上大多數網貸平臺不同，隨手借的信用評估模型是基于未來潛力的大數據信用評估方式，通過創新的大數據手段，除了關注歷史信用數據之外，更加關注年輕人的教育情況、工作經歷和互聯網行為數據等信息，利用多維度信息預判年輕人未來的潛力與還款情況。新型的信用評級模型更利于合理、科學地評估年輕人的信用。

以借款人的未來發展狀況作為評判策略，把借款人的歷史信用數據放在第二位，隨手借的這一策略無疑能夠幫助廣泛缺乏信用記錄，卻擁有較好發展潛力的年輕人更容易獲得的信貸機會，堪稱互聯網金融領域的一股清流。