而幾個世紀以來，貸款的概念發生了巨大變化，這主要是因為技術、社會規范和金融習慣的不斷變化。貸款行業的第一次重大突破發生在17世紀的英國，全世界首個中央銀行(英格蘭銀行)誕生于此。第二個重大突破就是大數據的發展。雖然人們可能沒有意識到，但現在正在展開。
在數字時代，顛覆性技術的出現改變了貸款的性質。由于大數據的發展，貸款過程如今已不再是銀行的問題，而是客戶的問題。
通常，更多的創新產生在艱難時期。數據驅動型貸款的新時代在2008年經濟危機之后迅猛發展。當銀行在裁員方面苦苦掙扎，并且沒有多少資金和資源來增強服務時，小型初創企業已經利用當時的主要技術創新進入市場。而這就是金融科技誕生的方式，通過金融和技術服務的結合，以至于貸款直接受到這個顛覆性科技的影響。
貸款過程
大數據正在推動金融業的一系列變革。貸款業務是變化最大的業務之一。以下是多年來人們看到的一些變化：
(1)之前
多年來，銀行一直是貸款的首選機構。當然還有其他選擇，但他們的聲譽一直存在爭議。在貸款過程方面，傳統銀行和管理機構齊頭并進。想要先獲得貸款的客戶必須到銀行與銀行員工討論可用的信貸選項，填寫申請表，花費幾天時間提交所有必需的文件，然后等待批準。最后一個流程可能需要數周的時間，因為驗證過程主要是人工處理的。客戶申請后一個月收到拒絕函的情況并不少見，只好繼續重復這一過程。
(2)之后
一旦銀行和獨立貸款方開始利用大數據的力量，貸款流程變得更簡單、更快捷、更方便用戶。最大的變化是借款人不再需要與銀行代表進行私人聯系才能獲得服務。這一切都從網上開始，他們可以使用像LoanStar這樣的工具來比較貸款選項，然后他們可以登錄貸方的網站填寫申請表。至于批準程序，它被減少到最低限度。借助大數據，貸款人可以更快地計算風險，即使沒有書面文件，也可以在24小時內獲得批準。
借貸選擇
大數據不僅改變了貸款行業的物流。它還為需要資金的消費者帶來了許多新的選擇。以下是由于大數據的發展而發生的一些變化：
(1)之前
面向客戶的服務從未成為傳統銀行的優勢，傳統銀行歷來以提供針對特定平均水平設計的標準化套餐而聞名。十年前獲得貸款涉及的靈活性很小，因為對于每種類型的貸款(抵押貸款、個人貸款、汽車業務、商業貸款等)只有一個可用。客戶沒有多種選擇，也無法根據其特定偏好修改貸款條件。通常組織機構優先，然后是個人客戶。
(2)之后
不了解客戶需求是銀行多年來業務如此僵化的原因之一，而這一切都是因為銀行沒有辦法收集和分析客戶偏好。這是大數據發生巨大變化的另一個因素?，F在，作為私有銀行業趨勢的一部分，銀行和貸款方總體上可以根據客戶的需求為客戶提供量身定制的融資解決方案。此外，貸款方現在使用大數據進行定價自動化、定位和風險評估，提供對雙方都有利的個性化貸款。
風險評估
大數據也改變了風險評估的方式。許多貸款方使用預測分析算法，這些算法已被證明對精算決策非常有效。
(1)之前
所有貸款都涉及一定的風險，但在大數據之前計算這種風險是一個棘手的過程。由于客戶信息不像現在這樣廣泛可用，因此風險評估程序只依賴于一個主要因素：信用評分。但是，信用評分并未描繪出全貌。嚴格的驗收標準使得某些類別的申請人幾乎不可能被接受，因為他們的信用評分很差或根本沒有信用評分。例如，與上一代人相比，千禧一代正在形成更負責任的消費習慣，但由于他們拒絕遵循傳統的途徑來建立信用評分，因此他們不能成為成功的銀行申請人。
(2)之后
如今的貸款提供者明白，驗證客戶的不僅僅是信用評分，這就是為什么他們在決定其資格時會考慮大局的原因。大數據簡化了風險評估過程，考慮到其他變量來確定財務責任，其中包括行為觸發因素和支出模式。其結果是，一個有創新商業理念的年輕企業家可以獲得商業貸款，盡管傳統的信用評分系統會拒絕?；蛘?，剛畢業的學生可以獲得抵押貸款，搬進新公寓?，F代風險評估工具比以往任何時候都更準確、更全面，對貸款人和借款人都有利。
大數據正在改變消費者貸款的性質
大數據對貸款行業產生了很大的影響。許多公司正在使用它來獲得更好的精算評估，并提供更多選擇。
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