大數據正深刻改變我們生活的各個層面，金融信貸市場亦不例外。以Upstart爲例，這個運用人工智慧技術賦能金融信貸的領先者，充分利用各類另類數據來支持信貸審批過程。當中包括借款人的工作經歷、教育背景和專業等資訊，甚至涉及借款人的行爲數據，如申請貸款的時間、申請金額以及他們如何找到該貸款產品。這些數據在提升信貸模型的預測能力方面至關重要。正如Upstart執行長Dave Girouard所指，Upstart的信貸模型與傳統模型相比，不但通過率高，而且利率低，讓更多消費者能夠獲得信貸【注1】。在中國，近年同樣湧現一批利用大數據和人工智慧技術進行信貸審批的公司，螞蟻金服和騰訊金融便是最佳例子。
借貸能力對消費者至關重要，而使用市場中海量數據的行爲也引起了監管者的高度關注。早在2019年，美國國會就召開了聽證會，探討在信貸市場中使用另類數據，能否提升獲得信貸的機會【注2】。歐盟則在2018年全面實施《通用數據保護條例》，設定數據使用的基本原則。2021年，歐盟進一步推進針對消費者信貸的修正條例，旨在更有效地規範信貸市場中如何收集和使用數據【注3】。
總體而言，這些數據法規在於提升數據收集和使用的透明度，規範並限制使用特定數據，同時明確數據所有權，從而賦予借款人更多的數據權利。這些監管措施真的可以保護借款人的權益，並有效規範借貸市場嗎？
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