銀行正積極尋求與第三方數據擁有者的合作機會，以擴展其數據來源，從而建立更全面的信用評分系統。傳統上，銀行主要依賴聯徵中心的資料進行信用評估，但這種方式對於缺乏信用紀錄的族群，如學生或較少與銀行往來者，辨識能力有限。為了解決這個問題，銀行開始探索與不同類型的第三方數據提供者合作，以獲取更廣泛的客戶資訊。
銀行在取得客戶明確授權及確保個資保護的前提下，與第三方數據擁有者建立合作關係。這些數據來源包括第三方支付商、票證支付公司（如悠遊卡、一卡通）、電信公司、公用事業公司（如水電瓦斯）、大型賣場、購物商城，甚至社群媒體平台（如Facebook和LINE）。透過整合這些多元數據，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，進而更全面地評估其信用風險。例如，了解客戶在家樂福的消費內容，而不僅僅知道消費金額，有助於更精確地分析其消費型態與信用風險之間的關聯。
人工智慧（AI）在風險控管方面扮演著關鍵角色，協助銀行建立更精準的風險預測模型。這些模型涵蓋信用風險、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。這種全方位的信用評分系統能夠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。這使得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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