大数据在贷款审批中的应用已经越来越广泛，主要体现在以下几个方面：

精准获客：通过数据挖掘和建模技术，贷款机构能够实现对贷款客户的高效精准获客。这包括利用征信数据等信息进行客户筛选和评估，以识别出具有潜在贷款需求的客户。

风险评估与欺诈预防：大数据技术在贷款审批中扮演着重要角色，不仅可以用于风险评估和损失预测，还可以用于反欺诈。通过分析借款人的行为轨迹、社交媒体记录等数据，贷款机构可以有效识别潜在的欺诈行为，减少不良贷款风险。

信用评分：大数据分析可以帮助贷款机构更准确地评估借款人的信用状况。通过收集和分析借款人的各种数据，如收入、支出、资产、负债、信用历史等，贷款机构可以预测借款人的还款能力、还款意愿以及欺诈风险，从而为贷款决策提供有力支持。

贷前审核、贷中决策和贷后管理：大数据信用可以应用于个人信贷审批的整个流程。在贷前审核阶段，贷款机构可以通过大数据分析了解借款人的基本情况和信用状况；在贷中决策阶段，大数据可以帮助贷款机构更准确地评估借款人的还款能力和风险水平；在贷后管理阶段，贷款机构可以利用大数据技术对借款人的还款行为进行监控和分析，及时发现可能不利于贷款按时归还的问题，并采取相应的措施。

提高审批效率：通过大数据分析，贷款机构可以更全面地了解借款人的信用情况，从而简化审批流程，提高审批效率。同时，大数据分析还可以帮助贷款机构自动化审批过程，减少人工干预，降低操作风险。

总之，大数据在贷款审批中的应用不仅提高了审批效率和准确性，还有助于降低不良贷款风险，提高贷款机构的盈利能力。然而，也需要注意保护借款人的隐私和数据安全，确保合规合法地运用大数据技术。