銀行正積極採用人工智慧（AI）和第三方數據，以突破傳統信用評分的限制，建立更全面的信用評估系統。傳統信用評分過於依賴聯徵中心的資料，對於信用紀錄較少的族群辨識度有限。透過 AI 和大數據分析，銀行可以整合更多元的數據來源，提高信用評估的精準度。
銀行在取得客戶授權及個資保護的前提下，可以與第三方數據擁有者合作，擴展數據來源。這些數據來源包括第三方支付商、票證支付公司、電信公司、公用事業公司、大型賣場、購物商城，甚至是社群媒體。透過整合這些數據，銀行能更深入地了解客戶的消費習慣、支付行為及其他相關資訊，從而更全面地評估其信用風險。
AI 在風險控管方面扮演著關鍵角色，可協助銀行建立更精準的風險預測模型，涵蓋信用風險、市場風險、營運風險等多個面向。透過深度學習等技術，AI 系統能從海量數據中挖掘出不同數據之間的關聯性，進而建立更有效的預測模型。全方位的信用評分系統能將數據分析應用於各項業務的推展，包括更精準的個人信貸和信用卡審核，使銀行能夠更有效地評估客戶的信用風險，並提供更具競爭力的金融產品和服務。
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