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机器学习技术改变了金融行业，尤其是信贷行业。
在金融科技还没有对金融行业构成明显的影响之前，用户的信贷行为往往取决于自身的信用声誉和银行工作人员对他的了解程度。银行不愿意向那些信用风险较高，或是缺乏信用记录的用户发放贷款，它们需要尽可能减少债务违约，避免进入艰难的债务回收过程。
然而，自本世纪初以来，金融行业正在以前所未有的方式发展和创新。金融科技技术的出现，以及数字银行的问世，使得信贷行业发生了重要的转变。人工智能技术，特别是机器学习技术的应用，已经对贷款发放和债务回收的过程带来了改变。
那么，机器学习如何影响了金融行业呢？
数字银行的出现对整个金融行业的资产负债状况带来了突破，它们依靠金融科技降低了经营的成本，并和传统的银行区别开来。目前，数字银行正在将机器学习技术引入信贷模型，例如核算用户信贷历史分数、贷款资格审查、风险管理，甚至根据每个借款人的独特条件制定个性化利率。机器学习技术能够减少数字银行暴露的违约风险，实现高程度的自动化经营。
同时，机器学习正在帮助新时代的金融从业人员简化整个贷款流程，让他们在遵守监管准则的情况下提高工作效率。一方面，机器学习降低了债务回收成本，另一方面，它能够帮助用户在几乎没有纸质文件的情况下，快速方便地获得资金，满足金融需求。
对于信贷行业的工作人员来说，债务回收不再是一个劳动密集型的过程，机器学习技术可以提高信贷风险预测的准确性，从而减小用户违约的概率。这项技术还可以使他们能够分析用户的交易、支付、在线金融活动和整体财务数据，从而判断它们的实时还款能力。数字贷款机构也在利用这些数据，向潜在客户提供定制的金融产品和支付选择，从而确保潜在客户借款不超过其偿还贷款的能力。
机器学习同样使贷款信息收集过程变得更加智能。它根据用户属性和自身行为特点，为他们提供多种沟通方式，从而减少了过去“最后一英里”的信息收集难题难题。此外，机器学习算法可以对多个贷款信息申请进行优先级排序，规划出审核的最优次序。
综上所述，机器学习在信贷行业的应用是双赢的结果。它提高了金融机构的工作效率，减少了违约问题，同时改善了用户的金融体验。
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