從在線購物到社交媒體帖子，消費者留下的數據線索與日俱增，變得更有說服力。數據科學家估計，僅在過去兩年中，就已經產生了世界上90％的數據。這對抵押貸款人意味著什麼？
雖然大數據仍處於發展當中，但已經沒有人質疑大數據時代即將到來。在組織和分析時，大數據為消費者的財務生活提供了有價值的見解。貸方可以用它來更好地評估借款人，貸款人還可以提高貸款生產週期的效率。最後，貸款人可以根據大數據告訴他們的客戶和目標市場，設計更有效的營銷活動。
為什麼大數據是個大問題？
大數據涉及大而複雜的數據集，在閱讀，組織和搜索時，可以提供有關個人或行業目標客戶群的詳細情況。
一個相關的術語，即大數據分析，檢查大量不同的數據集，以發現隱藏的模式、相關性、市場趨勢、以及有關借款人和公司目標市場偏好。它帶來的好處是速度和效率以及更明智的決策，能夠更快地工作並保持敏捷的能力為組織提供前所未有的競爭優勢。
對於抵押貸款機構而言，大數據涵蓋了大量信息。包括客戶的內部公司記錄（貸款文件，銀行對賬單，經紀賬戶），從第三方來源獲得的數據（通用信用評分，納稅申報表，信用卡還款率）或從互聯網上提取的信息（在線購買信息和消費者分享在社交媒體上的帖子）。
從歷史上看，所有使用的計算機信息都存放在高度結構化的數據庫中，每個數據都有單獨的字段，公司花費大量的時間和精力來輸入相關數據並確保其清晰準確。大數據包含的信息原本是供人而非機器使用的 - 社交媒體帖子、視覺圖像等。但隨著硬件和軟件的更新迭代，計算機現在已經能攝取和分析這些信息以檢測模式。
更好的評估借款人
利用從大數據中收集的情報，貸方可以更多地瞭解信用額度較低的借款人，這意味著那些沒有獲得足夠信用的人只能通過一般信用評分來判斷。例如，許多千禧一代不會像父母那樣購買房屋貸款，使用信用卡或像受薪僱員一樣工作。然而，他們卻會支付手機賬單，在線購物，這些都可以幫助貸方確定他們是否具有良好的信用風險。
就像貸款人為千禧一代建立簡歷替代信用檔案一樣，他們也可以評估缺乏服務的社區抵押貸款申請人，這些社區中許多人都缺乏明確的信用記錄。
提高貸款生產效率
面對更高的利率和不斷下降的原始交易量，貸款人需要加速生產週期，以控制成本和保持利潤率。在這方面，大數據能夠起到很大作用。借款人申請貸款後，貸款人可以使用公開信息或來自第三方來源的數據來幫助其核實申請人的收入和資產。
為了提高數據完整性，通過機器學習應用大數據可以標記需要進一步調查的數據點來避免最後一刻的延遲。機器學習是一種人工智能，它使計算機能夠解析數據並識別數據中的模式，關係和異常，從而得出結論或預測。
例如，如果系統在借款人的銀行賬戶中發現大額存款或取款，則處理者或承銷商可以要求客戶澄清。通過這種方式，一個可能阻礙貸款的問題在關閉日之前就解決了。審批和結清貸款的速度和效率直接影響到生產和承銷成本。有了更全面、更有組織、更容易搜索的數據，貸款處理程序可以更快地向承銷商交付高質量的文件。然後，承銷商可以專注於自動標記的異常，而不是“盯著看和比較”工作。這有助於縮短貸款週期。
從營銷中獲取更多信息
通過利用大數據，貸款人可以獲得額外的借款人信息，超出他們從信用評分和納稅申報表中收集的數據。這包括信用卡交易，銀行賬戶中反映的收入波動以及重要生活事件的新聞，例如婚姻，分娩以及職業變化。一旦他們彙總來自不同數據集的信息，貸方就可以更好地細分客戶，並在他們生活的任何階段為他們提供最適合他們需求的產品。通過使用機器學習算法，貸方可以構建模型來識別借款人數據中的相關性或隱藏趨勢，以幫助建立與有價值客戶的關係，並將營銷活動的範圍擴展到潛在客戶。
抵押貸款機構的成功取決於其借款人數據的範圍和質量，驗證和處理此類數據的速度，以及貸方使用此類數據作出承保決策的方式。藉助大數據分析，貸方可以將貸款擴展到其傳統的客戶群之外，並且比迄今為止更快，更有效地完成。
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