1.大數據信用模型可以讓信用評估更加精準:大數據信用模型將海量數據帶入信用體系，用多種信用模型進行多角度分析。
以美國互聯網金融公司ZestFinance為例。其模型基本處理了3500個數據項，提取了近7萬個變量，並使用了身份驗證模型、欺詐模型、還款能力模型等十余個模型，使評價結果更加全面準確，大大提高了模型的評價性能。
2.大數據征信可以納入更多樣的行為數據:在大數據時代，每壹個相關機構都在盡力獲取行為主體的數據信息，使數據得到最大程度的廣泛覆蓋和實時直播。
3.大數據征信帶來了更及時的評估標準:傳統風控的另壹個缺點是缺乏有效數據的輸入，其風控模型往往反映的是滯後數據的結果。用滯後數據的評估結果來管理信用風險，會產生更大的結構性風險。
大數據的數據收集和計算能力可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。借助全面的多緯度數據、自學習的風險控制模型和實時計算結果，企業可以提高量化風險評估能力。