해외의 핀테크 기업 또는 인터넷 전문은행들은 빅테이터 활용도를 한층 높여 신용평가 모델을 개발하고 있다. 
SNS, 댓글, 기사, 음성, 이미지 등을 통해 고객의 행동 분석, 비금융 거래정보 분석, 온라인평판 조회, 인성테스트 등의 방법으로 고객의 신용도를 평가하는 것이다. 
예를 들어 하버드대학의 아심 크와자 교수는 맞춤법을 틀리지 않는 대출자는 틀리는 대출자에 비해 연체율이 낮다는 연구결과를 바탕으로 신용평가 모델을 만들었다. 
미국 신용평가회사들은 이를 신용평가 변수로 활용하고 있는 것으로 알려져 있다. 
또 상품약관을 제대로 보지 않고 '확인'을 곧바로 클릭하는 사람은 신용도를 감점하고, 대출서류를 열람하는 속도를 신용평가에 반영하는 모델도 나왔다. 핀테크 기업들은 통신료와 전기료, 수도료, 임대료 등의 지불금액 또는 납부여부 등을 판별해 신용도를 분석하며 대출 중개업체들이 페이스북, 트위터 등 SNS 상 온라인 평판을 조회해 대출 여부를 결정하기도 한다. 
은행들도 거래데이터, 상담이력, 소셜미디어 데이터 등을 종합적으로 활용하여 대출자의 신용도를 평가하는 모델을 도입하고 있는 추세다. 
독일 도이체 방크(Deutsche Bank)는 SNS 기반의 빅데이터 분석기법을 도입해 기존 신용평가 방법과 병행하여 대출업무에 활용하고 있고, 호주의 웨스트팩(Westpac)은행은 고객의 파산으로 인한 대출 부실 리스크를 줄이기 위해 고객의 행동변화와 관련된 질적·양적 데이터를 수집하여 예측 분석을 실시하고 있다. 
국내 금융회사의 경우에도 빅데이터는 다양하게 사용되고 있다. 
국내 카드사들은 빅데이터를 분석하여 고객별로 맞춤형 혜택을 부여하고 있다. 
신한카드는 2200만 고객의 카드 사용실적을 토대로 고객별 소비패턴과 선호 트렌드를 분석하여 9개 고객군으로 구분하고 각각의 고객 유형에 최적화된 신용카드를 출시한 바 있다. 
삼성카드는 고객의 카드 거래실적을 분석해 앞으로 자주 이용할 것으로 예상되는 가맹점 혜택을 미리 고객에게 제안하여 고객이 별도의 쿠폰이나 할인권을 제시하지 않아도 결제만 하면 자동으로 혜택을 적용받을 수 있는 서비스를 개발했다.