미국 소비자신용패널(CCP)의 경우도 가계부채DB와 마찬가지로 일부 한계가 있지만, 부채에 특화된 상세한 정보를 포함하고 있어 다양한 분석에 유용하게 활용되고 있다는 점은 향후 가계부채DB의 활용에도 많은 시사점을 준다. 특히 동 미시DB에 포함된 정보 이외에 여타 출처의 정보를 연결해 부족한 정보를 보완하여 활용할 수 있는 확장성은 주목할 만하다. 반드시 차주별 정보가 아니더라도, 지역별 평균소득, 부동산 가격 등을 사용하여 분석 범위를 확대할 수 있기 때문이다. Bleemer et al(2014)의 경우 CCP데이터에서 23~25세 차주를 대상으로 주별 평균 청년실업률, 평균 학비, 평균 임금, 주택가격 등을 연결하여 부모와 같이 사는 20대 비율이 높아지고 있는 원인을 분석한 바 있다. 뿐만 아니라 가계부채DB를 여타 패널데이터와 연결하여 활용할 수도 있을 것이다. 가령, 
CCP에는 대학 등록여부, 학사학위 취득 여부 등 교육수준에 관한 정보가 없으나, 별도의 미시데이터인 IPUMS(Integrated Public Use Microdata Series)와 연결시켜 개인의 고교졸업 이후 교육수준정보를 획득해 분석에 활용하고 있다(Bleemer et al 2017). 
가계부채DB는 일부 한계에도 불구하고 100만명 이상의 차주 신용정보를 매분기 시의성 있게 제공할 수 있는 패널데이터로서 그 유용성이 클 뿐 아니라, 향후 중요 변수들을 추가적으로 포함시키거나 여타 외부데이터와의 병합 등을 통한 확장의 여지가 높기 때문에 활용도가 더욱 높아질 것으로 기대된다. 아울러 동 DB가 장기간에 걸쳐 축적될 경우, 경제주체의 생애주기별 금융활동(life-cycle finance)을 분석하는 데도 매우 유용하게 활용될 것으로 보인다.