国家消费者法律中心最近一项关于发薪日贷款的研究发现，大数据并没有带来更好的贷款决策。该报告的作者Persis Yu表示:“大数据算法似乎并没有带来更好的贷款产品的开发。”
目前，硅谷正对围绕P2P借贷的融资项目非常感兴趣。他们知道，在零基础投资环境下，对这些应收账款有巨大的需求。事实上，《美国银行家》最近写了一篇关于小企业贷款成为P2P借贷新前沿的文章。
所以我们是否得出结论，所有的分析都是无用的。这是无稽之谈。这项研究关注的是社会上一般没有银行账户的人，也就是6,800万有不良信用记录的美国人。这些新的建模公司可以提出各种类型的创新方法来分析大型数据集，包括租金记录、社交媒体网站、以前发薪日贷款的数据等。权衡成千上万的数据变量能让他们更好地预测信誉度吗?
更多的数据并不一定能做出更好的决定。这让我想起了我的一位朋友，他是一位狂热的骏马鉴定师，在挑选驯马师时，他能找到各种类型的变量和数据来选择，比如马在泥地里是怎么跑的，马是谁种的，最近的赛马等等。但也许真正起作用的是一两个变量，比如是否服药的马。
有了供应商manbet万博app网络，越来越多的第三方希望在这些网络中分析贸易流动的数据。一些投资这些网络的人告诉我，交易数据比任何其他对外贸易信用信息或任何其他与信用相关的承保信息更具有预测性。关键是要确保数据在更深层次上是事务性的。例如,
- 它包括争议和争议解决吗?
- 你能从发票追踪到付款吗?
这是一个挑战，但是站出来宣称算法不能带来更好的贷款产品，我想说，不要把孩子连同洗澡水一起倒掉，供应商网络，在正确的情况下，提供了机会。manbet万博app
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