由于经营和信用历史不足，缺乏抵押品和稳定的资金流，小企业贷款往往被视为高风险和高利率的。机器学习和大数据可以拓展借方进行贷款资质审查的标准，除了传统的还款记录和债务规模，信用记录和破产风险指数也可以被纳入考量标准。
Borrowell联合创始人兼CEO Andrew Graham表示:“过去借方所能利用的数据非常少，有时只是信用分。而机器学习进入该领域可以让更多的优质借款人拿到贷款。”这家成立四年的金融公司借助来自于几千名债务人的数据来评估信用风险并发放不需要传统信用分的贷款。
人工智能
蒙特利尔银行小企业业务负责人Arun Kumar称大型金融机构发放5万元的贷款和5百万元的贷款所花费的时间和人力是大致相同的，但前者的利息只有约两千元，甚至低于贷款审批成本，这让小企业主们吃了闭门羹。
这促使蒙特利尔银行上个月发布了Business Xpress，一个仅需花费几分钟且依靠海量数据评估贷款的借贷平台，额度为5千至50万加元。其它银行也在跟进，多伦多道明银行一月收购了人工智能公司Layer 6 AI，加拿大丰业银行同Kabbage合作使得顾客可以通过该金融初创公司的平台申请小企业贷款。而对信用合作社而言，类似的合作关系使它们也能借力此前负担不起的人工智能技术。
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这背后的市场无疑是巨大，2014年加拿大中小企业共申请了340亿加元的贷款，但仅有280亿获批。LendifiedCEO Wright透露传统金融机构不会向运作不足一年的企业发放贷款。五月，安大略省政府同初创公司Lending Loop宣布了在未来两年内通过在线平台向小企业发放3百万加元贷款的项目，并为信用合作社采购金融软件和发放小企业贷款提供支持。
但Graham同时也指出，一些弊端已经显现，包括采用单一来源的数据（例如男性）会将顾客限制为特定人群，这可能将产生和大银行相似的贷款偏见问题。因此他认为，金融公司在使用机器学习技术时必须考虑清楚所采用的数据类型以及训练机器学习的方式。
