大数据时代，人们每天在互联网中留下大量数据足迹，海量碎片化的信息收集致使各种无效数据不断重复输入、输出的过程，不仅提高人力成本，同时也减缓了产品的升级进度。因此，叮当钱包根据用户需求分析和产品理念精准定位，接入淘宝授权，将信用额度与消费能力挂钩，减少了数据清理、分类、组织的时间，并通过多维度、全过程的数据获取为全面用户分析提供支持。

叮当钱包经由大数据模式，挖掘并提炼用户消费习惯特征，系统快速分析用户的消费记录、消费频次，建立信审大数据模型，可过滤超过90%的不良用户。同时利用消费行为所形成的多维度数据，系统为用户画像并作出个人信用评价，判断其还款能力，给出对应的信用额度，保证实效性。借款过程由系统自动分析并完成审核，用户只需进行淘宝账号授权，即可获得最高十万的信用额度，最快三分钟完成审核，大大提高信贷效率。

叮当钱包以大数据为核心的信审模型，实际上是将风险管理前置，获得对用户直观的判断和预测。同时引入机器学习功能，分析算法自行对最新数据进行学习，发现在常规信审流程中被忽视的风险点，完成借款的前置程序，向用户开放借款服务，最快十分钟即可提现至银行卡。大数据模型使借贷流程更加简化，也使借贷更精准地把握用户需求走向，根据用户借还周期等不断进行授信调整等，方便用户的借贷操作，并及时发现风险启动预警。

互联网时代，每个人每时每刻都在创造着数据，叮当钱包利用智能、实用的大数据分析放低借款门槛、提高借款效率，提升用户体验、解决用户需求，成就大数据金融价值，同时也为互联网金融开辟出一条新的道路。