Ⅴ. 결론
가계부채DB는 기존 가계부채관련 데이터에 비해 다양한 장점과 활용가능성을 보여주고 있다. 가계부채DB는 금융기관을 대상으로 조사하여 집계한 총량 거시통계에 비해 개별 차주별 상세한 정보를 포함하고 있어 차주별 특성정보를 활용한 다양한 분석이 가능할 뿐 아니라 분석목적에 따라 유연한 분석이 가능하다는 장점이 있다. 뿐만 아니라 기존 서베이 패널조사에 비해서도 표본의 크기, 시의성, 빈도, 신뢰성 등에서 비교우위가 있다. 한국노동패널, 가계금융복지조사 등 기존 표본조사가 일부 제한된 표본을 대상으로 1년에 한번 6개월이상 경과한 시점에 발표되는 것과 달리, 가계부채DB는 매분기 100만명 이상에 대해 해당분기말 자료가 약 2개월 후에 DB에 수록된다. 또한 설문조사가 아닌 실제 데이터를 기반으로 작성된다. 
가계부채DB는 방대한 규모의 차주 신용정보를 바탕으로 부채유형, 상환방식, 만기구조 등 부채구조분석 뿐 아니라, 연령, 신용등급, 소득수준, 연체율 등을 활용하여 기존 거시데이터에서 가능하지 않았던 다양한 미시분석이 가능하다. 현재 한국은행이 발표하는 금융안정보고서 등에서 동 DB를 활용하여 가계부채의 차주특성별 분포, 다중채무·저신용·저소득자 등 부채 취약차주 비중, 자영업자 보유 부채 현황 등에 대한 분석이 이루어지고 있다. 
가계부채DB를 통해 본 우리나라 최근 가계대출 구조 특징을 보면, 주택담보대출 비중이 상승하고 있는 가운데, 동 대출 분할상환방식 비중이 높아지고 만기가 장기화되는 등 대출구조가 개선되고 있다. 가계대출 차주 특징을 보면 경제활동이 활발한 30~50대에 의해 주도적으로 차입이 이루어지고, 고소득·고신용층을 중심으로 대출이 확대되는 모습이다. 한편, 가계대출 연체율은 하향 안정추세를 보이고 있다. 
가계부채DB는 서베이가 아닌 실제 데이터이며 시의성이 높은 대규모 데이터라는 장점에도 불구하고 일부 한계점을 지니고 있다. 가계부채DB는 부채에 특화된 상세 정보를 폭넓게 보유하고 있으나 실물 및 금융자산에 대한 정보가 없어 자산과 부채를 모두 고려한 입체적인 가계 금융활동 분석에는 일부 한계가 있는 상황이다. 향후 한국은행은 이러한 한계를 보완하기 위해 자산·직업 등 관련 정보 확충작업을 꾸준히 진행해 나갈 예정이다. 다만, 모든 정보를 하나의 데이터베이스로 구축하는 것은 개인정보 보호 등의 문제뿐만 아니라, 여러 가지 법률적 제약, 자료의 부재 등으로 현실적으로 쉽지 않다는 것을 염두에 둘 필요가 있다.