贷款大数据有哪些问题？
第一、数据来源比较单一，一般仅限于银行系统内的信用数据或者相关互联网数据，没有形成一个大而全的数据库。
第二、缺乏行业标准和监管，有些数据公司仅仅凭借运营商数据和互联网浏览纪录就评估客户的信用，而客户对此并不知情。另外，很多机构收集和使用客户信用信息缺乏规范，存在泄露客户信息和个人隐私的风险。
第三、缺乏人工智能技术。有些机构虽然拥有海量数据，但缺乏能够自主学习的人工智能技术，不能实现自动化的建模和分析，而是由风控人员进行人工分析，难以实现真正的智能风控。
目前比较成熟的贷款大数据有芝麻信用，它是由支付宝推出的信用评估体系。依托于阿里巴巴和蚂蚁金服集团多年积累的信用数据，以及各种互联网数据源，采用国际先进的评分模型技术和人工智能技术，对客户的信用状况进行评估和分析，为客户提供个性化的金融服务和生活服务。芝麻信用得到了广泛的认可和使用，已经与很多金融机构、电商平台、打车平台、住宿平台等合作，成为客户信用的重要证明。