【大資料應用】我們知道你明天會做什麼
FICO，“我們知道你明天會做什麼”一個人的信用常被用來預測他/她的個人行為。
美國個人消費信用評估公司，也被稱為FICO，在20世紀50年代發明了信用分。
2011年，FICO提出了“遵從醫囑評分”——它分析一系列的變數來確定這個人是否會按時吃藥，包括一些看起來有點怪異的變數。
比方說，一個人在某地居住了多久，這個人結婚了沒有，他多久換一個工作以及他是否有私家車。、
這個評分會幫助醫療機構節省開支，因為它們會知道哪些人需要得到它們的用藥提醒。
有私家車和使用抗生素並沒有因果關係，這只是一種相關關係。
但是這就足夠激發FICO的執行長揚言，“我們知道你明天會做什麼。”
這是他在2011年的投資人大會上說的。
另一個徵信機構，益百利（Experian）有一種服務，可以根據個人的信用卡交易記錄預測個人的收入情況。
通過分析公司擁有的信用卡歷史記錄資料庫和美國國稅局的匿名稅收資料，益百利能夠得出評分結果。
大資料的力量證明一個人的收入狀況要花費10美元左右，但是益百利的預測結果售價不足1美元。
所以有時候，通過代理取得資料資訊比自己去操作煩瑣的程式要便宜得多。
同時還有另一個徵信機構出售“支付能力指數”和“可支配支出指數”，這些指數是用來預測一個人的支付能力的。
相關關係的運用更加廣泛。
中英人壽保險有限公司（Aviva）是一家大型保險公司，他們想利用信用報告和顧客市場分析資料來作為部分申請人的血液和尿液分析的關聯物。
這些分析結果被用來找出更有可能患高血壓、糖尿病和抑鬱症的人。
其中用來分析的資料包括好幾百種生活方式的資料，比如愛好、常瀏覽的網站、常看的節目、收入估計等。Aviva的預測模型是由德勤諮詢公司發明的，公司覺得這可以用來發現健康隱患。
其他保險公司如英國保誠保險有限公司（Prudentia）和美國國際集團（AIG）都承認它們也在考慮類似的方法。
好處就是，申請者不再需要提供血液和尿液樣本了，因為大家都不太喜歡做這個事情。
大資料的力量通過利用相關關係，保險公司可以在每人身上節省125美元，然而這個純資料分析法只需要花費5美元。有些人可能會覺得這種方法聽起來很恐怖，這些公司似乎可以利用任何網路上的資訊。
這會讓人們下次登陸極限運動網站和坐到電視機前觀看幽默情景劇前三思而後行，因為不想因此支付更多的保險費用。讓我們在接觸任何資訊的時候（同時也產生可能被分析的資料）都膽戰心驚是一件非常糟糕的事情。
但另一方面，這個系統有助於更多的人得到保險，這對於社會和保險公司都是有好處的。
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