通过大数据分析，可以对申请者的信用记录进行全面、准确的评估，包括申请者的债务情况、征信报告、欠款记录等，从而判断申请者是否有能力按时还款。大数据分析可以帮助贷款审核人员快速获取和分析这些信息，从而准确判断申请者的还款能力和还款意愿。通过大数据分析，可以对不同贷款用途的风险进行评估，从而减少风险和损失。通过大数据分析，可以建立贷款审核模型，从海量数据中快速发现规律和趋势，从而提高审核的准确性和效率。
在大数据时代，贷款审核主要关注以下几个方面：
1. 申请者的信用记录：贷款审核会根据申请者的信用记录评估其还款能力和还款意愿。通过大数据分析，可以对申请者的信用记录进行全面、准确的评估，包括申请者的债务情况、征信报告、欠款记录等，从而判断申请者是否有能力按时还款。
2. 申请者的个人信息：在贷款审核中，还会关注申请者的个人信息，包括个人资产、家庭背景、职业稳定性等。大数据分析可以帮助贷款审核人员快速获取和分析这些信息，从而准确判断申请者的还款能力和还款意愿。
3. 贷款用途及风险评估：贷款审核还会关注申请者的贷款用途以及贷款的风险评估。通过大数据分析，可以对不同贷款用途的风险进行评估，从而减少风险和损失。
4. 大数据模型和算法：贷款审核还会利用大数据模型和算法进行自动化的风险评估和决策。通过大数据分析，可以建立贷款审核模型，从海量数据中快速发现规律和趋势，从而提高审核的准确性和效率。
总的来说，大数据时代的贷款审核更关注申请者的信用记录、个人信息、贷款用途和风险评估，并利用大数据分析来提高贷款审核的准确性和效率。