贷款的历史可以追溯到文明的开端，而一些最早贷款的记录来自美索不达米亚的公元前2000年。
　　而几个世纪以来，贷款的概念发生了巨大变化，这主要是因为技术、社会规范和金融习惯的不断变化。贷款行业的第一次重大突破发生在17世纪的英国，全世界首个中央银行(英格兰银行)诞生于此。第二个重大突破就是大数据的发展。虽然人们可能没有意识到，但现在正在展开。
　　在数字时代，颠覆性技术的出现改变了贷款的性质。由于大数据的发展，贷款过程如今已不再是银行的问题，而是客户的问题。
　　通常，更多的创新产生在艰难时期。数据驱动型贷款的新时代在2008年经济危机之后迅猛发展。当银行在裁员方面苦苦挣扎，并且没有多少资金和资源来增强服务时，小型初创企业已经利用当时的主要技术创新进入市场。而这就是金融科技诞生的方式，通过金融和技术服务的结合，以至于贷款直接受到这个颠覆性科技的影响。

　　贷款过程

　　大数据正在推动金融业的一系列变革。贷款业务是变化最大的业务之一。以下是多年来人们看到的一些变化：
　　(1)之前
　　多年来，银行一直是贷款的首选机构。当然还有其他选择，但他们的声誉一直存在争议。在贷款过程方面，传统银行和管理机构齐头并进。想要先获得贷款的客户必须到银行与银行员工讨论可用的信贷选项，填写申请表，花费几天时间提交所有必需的文件，然后等待批准。最后一个流程可能需要数周的时间，因为验证过程主要是人工处理的。客户申请后一个月收到拒绝函的情况并不少见，只好继续重复这一过程。
　　(2)之后
　　一旦银行和独立贷款方开始利用大数据的力量，贷款流程变得更简单、更快捷、更方便用户。最大的变化是借款人不再需要与银行代表进行私人联系才能获得服务。这一切都从网上开始，他们可以使用像LoanStar这样的工具来比较贷款选项，然后他们可以登录贷方的网站填写申请表。至于批准程序，它被减少到最低限度。借助大数据，贷款人可以更快地计算风险，即使没有书面文件，也可以在24小时内获得批准。

　　借贷选择

　　大数据不仅改变了贷款行业的物流。它还为需要资金的消费者带来了许多新的选择。以下是由于大数据的发展而发生的一些变化：
　　(1)之前
　　面向客户的服务从未成为传统银行的优势，传统银行历来以提供针对特定平均水平设计的标准化套餐而闻名。十年前获得贷款涉及的灵活性很小，因为对于每种类型的贷款(抵押贷款、个人贷款、汽车业务、商业贷款等)只有一个可用。客户没有多种选择，也无法根据其特定偏好修改贷款条件。通常组织机构优先，然后是个人客户。
　　(2)之后
　　不了解客户需求是银行多年来业务如此僵化的原因之一，而这一切都是因为银行没有办法收集和分析客户偏好。这是大数据发生巨大变化的另一个因素。现在，作为私有银行业趋势的一部分，银行和贷款方总体上可以根据客户的需求为客户提供量身定制的融资解决方案。此外，贷款方现在使用大数据进行定价自动化、定位和风险评估，提供对双方都有利的个性化贷款。

　　风险评估

　　大数据也改变了风险评估的方式。许多贷款方使用预测分析算法，这些算法已被证明对精算决策非常有效。
　　(1)之前
　　所有贷款都涉及一定的风险，但在大数据之前计算这种风险是一个棘手的过程。由于客户信息不像现在这样广泛可用，因此风险评估程序只依赖于一个主要因素：信用评分。但是，信用评分并未描绘出全貌。严格的验收标准使得某些类别的申请人几乎不可能被接受，因为他们的信用评分很差或根本没有信用评分。例如，与上一代人相比，千禧一代正在形成更负责任的消费习惯，但由于他们拒绝遵循传统的途径来建立信用评分，因此他们不能成为成功的银行申请人。
　　(2)之后
　　如今的贷款提供者明白，验证客户的不仅仅是信用评分，这就是为什么他们在决定其资格时会考虑大局的原因。大数据简化了风险评估过程，考虑到其他变量来确定财务责任，其中包括行为触发因素和支出模式。其结果是，一个有创新商业理念的年轻企业家可以获得商业贷款，尽管传统的信用评分系统会拒绝。或者，刚毕业的学生可以获得抵押贷款，搬进新公寓。现代风险评估工具比以往任何时候都更准确、更全面，对贷款人和借款人都有利。

　　大数据对贷款行业产生了很大的影响。许多公司正在使用它来获得更好的精算评估，并提供更多选择。