另一个原因，也是最主要、最普遍的原因是借款人收入出了问题。美国人失业后可以领取失业保险金。美国“劳工统计局”的数字显示在经济好的时候，每四个星期新增领取失业保险金的人口大约是28万人，其中15%的人失业时间会超过半年，称为长期失业。一年平均长期失业人口约为55万。这个人群中多数也属于“次贷借款人”。而在2009年经济危机的时候，每四个星期新增领取失业保险金的人是65万，长期失业的比例是45%，当年长期失业人口约为380万。也就是说，经济差的年份里长期失业率是经济好的时候的7.2倍，按人头计算是增加了325万人。增加的这部分长期失业人群大多数曾是“优良借款人” (super-prime or prime borrowers)。
美国信用卡的坏账率在2006年是3.5%，而在2010年是10.5%。这七个百分点的增加几乎全部是新增长期失业人口造成的。经济好的时候，要预测哪年会发生经济危机、哪些人会失去工作、失去工作中的哪些人会赖账，这是不可能的。现在的经济情况和2006年有些相似，没有听说过用大数据预测下一个经济危机的，但要用大数据征信的公司倒有不少。如果清楚坏账增加的主要原因是经济危机造成的失业等内在的不可测性，那么大数据的局限性也就很明显了。
大数据如何作用于金融领域
那么大数据在金融领域有没有作为?答案是肯定的。大数据会促进银行业的发展和变革，但它的应用领域会有两个特点：1)对准确性的要求会比征信低一些; 2)会用很多录音和影像视频。在风险管理方面，大数据在减少欺诈、贷后管理以及坏账征收方面有很多应用;在市场营销，客户管理，也有很多成功的例子。金融领域的大数据创新应该在这些方面下工夫。
总之，我们今天熟悉的个人信用报告体系是美国经过半个世纪的摸索，实践，提炼形成的。它以最高的效率、最低的成本解决了就业、信贷、保险交易过程中，信贷双方财务和信用记录信息不平衡的问题。由于信用报告是透明、准确的，所以对信息持有人是有价值的。从宏观的角度来看，信用报告一方面降低了借款的成本，促进了美国内需的增长;另一方面也促进了社会诚信，和谐的发展。美国成功的经验和好的法律条文很值得中国借鉴，汲取美国和其它西方国家征信业务中的优点，改进其不完善的地方，中国有可能用十年的时间达到发达国家的征信水平。放着一个成功的样本不去研究和学习，花很多时间和资金去搞一个以大数据为名义的“消费者调查报告”，名为创新，实际上是在走一段美国人走过的弯路子，实在没有必要。