核心事件：全球及印度境内的贷款机构、金融科技企业正将非传统替代数据纳入信用评分体系，解决大量无正规借贷记录群体的信贷获取障碍。
关键数据与相关情况：
- 约1.9亿印度人因无可追溯正规信用记录被排除在正规信贷体系外，年轻职场人士、零工从业者、农村借款人受影响最突出
- 益博睿（LexisNexis）风险解决方案2025年调研显示，67%受访贷款机构表示依托替代数据做出的信贷决策提升了自身决策信心，75%的机构指出信贷资产组合表现得到改善
- 纳入信用评估的替代数据维度包括租金缴纳记录、公用事业账单缴费记录、UPI交易模式、数字行为足迹、移动话费缴纳记录、心理测量数据等，其中租金缴纳记录的参考价值与常规按月等额分期还款记录相当
- 印度依托AI与机器学习技术实现非传统数据的快速分析，可大幅提升无信用记录群体的贷款审批通过率，同时帮助这类群体逐步积累正规信用记录
现存挑战与监管动作：替代数据应用面临隐私保护、建立完善数据治理框架的需求，还存在非传统指标未必长期匹配借款人信用资质的潜在风险；印度储备银行（RBI）通过沙盒监管机制测试相关模型，防范算法偏见，保障业务公平公正。
后续趋势：替代数据在信用评分中的应用规模预计将持续扩大，推动全球借贷体系向更具包容性、数据驱动的方向转型。
