dv01 U.S. Consumer Unsecured Benchmark

The dv01 Consumer Unsecured Benchmark provides a holistic view of the U.S. unsecured personal loan market. Powered by loan-level data, the benchmark is anonymized, standardized, and AI-ready. Built from dv01’s role as Loan Data Agent and analytics provider across leading fintech lenders, the benchmark aggregates over 20 million loans, representing more than $300 billion in original loan balances and over $70 billion in outstanding balances since 2014. By consolidating full-platform datasets across lenders—including securitized, balance-sheet, and sold loans—it delivers a comprehensive, market-wide perspective on consumer unsecured credit performance. Delivered in a consistent, analysis-ready schema, the dataset enables advanced modeling, benchmarking, and AI-driven insights into origination trends, borrower credit quality, delinquency, prepayment, and loss dynamics. Users can query, visualize, and integrate the data directly within Snowflake to support machine learning pipelines, portfolio optimization, and risk analysis workflows. Start your free trial today with a 1% sample of our benchmark, made available in your Snowflake warehouse immediately.dv01消费者无担保信贷基准可全面呈现美国无担保个人贷款市场的整体格局。该基准以逐笔贷款级数据为支撑，经匿名化处理、标准化格式，且适配AI应用。依托dv01作为头部金融科技放贷机构的贷款数据智能体（Loan Data Agent）与分析服务商的身份搭建，该基准自2014年起已累计覆盖超2000万笔贷款，对应初始贷款余额逾3000亿美元，未偿余额超700亿美元。通过整合各放贷机构的全平台数据集（含证券化贷款、资产负债表内贷款及已售出贷款），该基准可为消费者无担保信贷表现提供全域视角的综合洞察。该数据集采用统一且适配分析的架构，可支持高级建模、基准比对，并通过AI驱动的分析挖掘信贷发放趋势、借款人信贷质量、逾期违约、提前还款及损失动态等维度的关键信息。用户可直接在Snowflake中对该数据集进行查询、可视化及集成，以支撑机器学习管线、投资组合优化及风险分析等工作流。即日起即可免费试用本基准1%的样本数据，该样本将即刻部署至您的Snowflake数据仓库中。

原始信息汇总

dv01 U.S. Consumer Unsecured Benchmark 数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称: dv01 U.S. Consumer Unsecured Benchmark
• 提供商: dv01
• 获取方式: 免费试用
• 试用期: 7天
• 数据刷新频率: 月度
• 时间覆盖范围: 2014年1月1日之后
• 地理覆盖范围: 美国（所有州）
• 云区域可用性: AWS（包括美国东部（商业政府 - 北弗吉尼亚）、美国东部（北弗吉尼亚）、美国东部（俄亥俄）、美国政府东部1（FedRAMP High Plus）等区域）

数据集描述

dv01 Consumer Unsecured Benchmark 提供了美国无担保个人贷款市场的整体视图。该基准基于贷款级别数据，经过匿名化、标准化处理，并已为AI应用做好准备。数据来源于dv01作为领先金融科技贷款机构的数据代理和分析提供商，汇总了自2014年以来超过2000万笔贷款，代表超过3000亿美元的原始贷款余额和超过700亿美元的未偿还余额。通过整合跨贷款机构的完整平台数据集（包括证券化、资产负债表和已出售贷款），它提供了关于消费者无担保信贷表现的全面、市场范围视角。

数据集以一致、分析就绪的模式交付，支持对发起趋势、借款人信用质量、拖欠、提前还款和损失动态进行高级建模、基准测试和AI驱动的洞察。用户可以直接在Snowflake中查询、可视化和集成数据，以支持机器学习管道、投资组合优化和风险分析工作流。

主要业务应用场景

• 定量分析: 使用为大规模分析构建的干净、结构化数据集来训练和验证机器学习及信用风险模型。
• 风险分析: 在领先的消费者无担保贷款机构之间对发起、信用和表现趋势进行基准测试。
• 市场分析: 通过富含借款人信用属性和表现趋势的基准数据，支持投资组合优化、资本配置和宏观信用分析。
• 尽职调查与市场进入: 使用反映全漏斗发起（不仅仅是证券化抵押品）的匿名、全面、平台级数据集，支持进入消费者无担保资产类别。
• 数据质量与基准测试: 利用经过验证、跨贷款机构和时期标准化的数据集，确保AI、ML和定量工作流的即时可用性。

数据字典（表结构）

• AGGREGATED_LOAN_AGE_DATA_CONSUMER_UNSECURED_BENCHMARK
• AGGREGATED_MONTHLY_DATA_CONSUMER_UNSECURED_BENCHMARK
• HISTORY_DATA_CONSUMER_UNSECURED_BENCHMARK
• STATIC_DATA_CONSUMER_UNSECURED_BENCHMARK

数据预览（部分字段示例）

• ACCOUNT_NAME: Consumer Unsecured Benchmark
• EOP_FICO_CURRENT: 624, 764, 729, 751, 769, 608, 688, 726, 709, 659
• SOP_BALANCE: 3809.150000, 0.000000, 25000.000000, 15281.080000, 0.000000, 0.000000, 18084.220000, 40000.000000, 18089.360000, 2988.610000
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• EOP_STATUS: Current, Paid Off, Current, Current, Paid Off, Charged Off, Current, Current, Current, Current
• EXPECTED_PRINCIPAL: 264.199515, 0.000000, 0.000000, 473.728197, 0.000000, 0.000000, 298.780271, 0.000000, 443.487352, 103.588988
• RECOVERY_NET_CHARGE_OFF_UNBACKDATED: 0.000000
• RECOVERY_NET_CHARGE_OFF_BACKDATED: 0.000000
• EOP_BALANCE: 3544.940000, 0.000000, 25000.000000, 14807.350000, 0.000000, 0.000000, 17791.370000, 40000.000000, 18089.360000, 2885.010000
• LOAN_AGE: 24, 45, 0, 8, 44, 50, 7, 0, 26, 15
• CHARGEOFF_AMOUNT: 0.000000
• FEE_LATE_PAID_PERIOD: 0.000000
• ACCOUNT_ID: Consumer Unsecured Benchmark
• PAY_STRING: CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC, CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCPPPPPPPPPPPPPPPPPPPP, C, CCCCCCCCC, CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCPPPPPPPPPPPPPPPPPPP, CCCCCCCCCCCCCCCCCCC1234DDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD, CCCCCCCC, C, CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC, CCCCCCCCCCCCCCCC
• EOP_DAYS_PAST_DUE: 0
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• EOP_DAYS_PAST_DUE_MAX_CUMULATIVE: 0
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• PRINCIPAL_RECEIVED: 264.210000, 0.000000, 0.000000, 473.730000, 0.000000, 0.000000, 292.850000, 0.000000, 0.000000, 103.600000
• AS_OF_DATE: 2024-06-30, 2020-03-31, 2021-11-30, 2024-04-30, 2018-07-31, 2025-10-31, 2023-06-30, 2019-07-31, 2024-08-31, 2021-02-28
• INTEREST_RECEIVED: 65.040000, 0.000000, 0.000000, 114.480000, 0.000000, 0.000000, 315.170000, 0.000000, 0.000000, 74.610000
• LOAN_COLLATERAL_GROUP: null
• LOAN_PROGRAM: Consumer Unsecured Benchmark
• LOAN_MODIFICATION_INDICATOR: Not Modified, null, null, Not Modified, null, Previously Modified, Not Modified, Not Modified, null, Not Modified
• LOAN_RATE_GROSS_CURRENT: 0.204900, 0.097400, 0.151000, 0.089900, 0.111900, 0.195400, 0.205200, 0.064600, 0.105500, 0.299600
• SOP_STATUS: Current, Paid Off, null, Current, Paid Off, Charged Off, Current, null, Current, Current
• LOAN_BALANCE_ORIG: 8800.000000, 36000.000000, 25000.000000, 18500.000000, 19630.000000, 5000.000000, 19800.000000, 40000.000000, 28000.000000, 4200.000000
• LOAN_PURCHASE_PRICE: null
• LOAN_SALE_PRICE: null
• PRINCIPAL_ALL_PROCEEDS: 264.210000, 0.000000, 0.000000, 473.730000, 0.000000, 0.000000, 292.850000, 0.000000, 0.000000, 103.600000
• PURCHASE_AMOUNT: 8800.000000, 36000.000000, 25000.000000, 18500.000000, 19630.000000, 5000.000000, 19800.000000, 40000.000000, 28000.000000, 4200.000000
• PURCHASE_DATE: 2022-06-06, 2016-06-03, 2021-11-23, 2023-08-29, 2014-11-28, 2021-08-17, 2022-11-03, 2019-07-15, 2022-06-30, 2019-11-14
• RECOVERY_INTEREST: null
• RECOVERY_PRINCIPAL: null
• SERVICING_FEE_PERCENT: null, 0.005750, 0.010000, null, 0.010000, null, 0.011000, null, 0.010000, null

使用示例

1. 给定月份的DTI分布（5%分桶）: 使用聚合月度表和静态基准表计算借款人DTI在5%分桶（上限为10%和30%）中的分布。
2. 月度CDR趋势: 通过年化聚合月度基准表中的冲销活动计算月度恒定违约率。
3. 完全冲销贷款的损失严重性: 通过比较零期末余额贷款的回收与冲销来衡量净损失严重性。
4. 从当前状态到30-59天拖欠的滚动率: 使用窗口函数计算从当前状态到30-59天拖欠的拖欠迁移。
5. 资产池余额、因子、WALA和拖欠趋势: 使用历史基准表生成资产池级别指标。
6. 加权票息（GWAC）和月度发起FICO: 通过连接历史和静态基准表计算余额加权的GWAC和发起FICO。
7. 随时间估计的年化净回报（NAR）: 使用费用、利息、冲销和回收相对于起始余额计算年化净回报。
8. 按贷款年龄划分的CDR、CPR、累计损失和回收: 使用聚合、静态和历史表计算跨贷款年龄分桶的生命周期指标。
9. 主动修改贷款百分比: 使用聚合和历史表衡量标记为修改的余额份额。
10. 历史ROI: 通过比较利息、费用、冲销和回收与总原始贷款余额计算累计ROI。

提供商信息

• 提供商名称: dv01
• 提供商描述: dv01是一家服务于美国消费者结构化产品市场的金融数据和分析提供商。我们提供跨资产类别（包括消费者无担保和汽车贷款）的经过验证、标准化的贷款级别数据集。我们的市场产品为机构投资者、证券化发行人、研究人员和其他交易对手提供干净、标准化、特定行业的基准数据集，可直接在Snowflake中进行分析、建模和报告。
• 销售联系: [e-mail]
• 支持联系: [e-mail]

法律条款

• 条款类型: 自定义

相关类别

• 金融
• 市场分析
• 定量分析
• 风险分析

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

dv01美国无担保消费贷款基准数据集提供了美国个人无担保贷款市场的全面视图，基于自2014年以来超过2000万笔贷款、总计逾3000亿美元原始余额的数据构建。该数据集经过匿名化和标准化处理，支持高级建模、风险分析和AI驱动洞察，用户可在Snowflake中直接查询和集成数据。