首先，網貸大數據背后的技術架構能夠對消費者的行為模式進行深度挖掘和分析。網貸平臺通過采集用戶的各類數據，結合大數據技術，可以對借款人進行更為精確的信用評估。因此，如果某個用戶頻繁進行租賃行為，尤其是長期租賃行為，網貸平臺的風控系統有可能通過算法判斷其消費能力、支付習慣、償還能力等，進而對其信用評分產生影響。
然而，租機與借貸之間的關系并非簡單的因果關系。某些情況下，租賃行為的影響相對較小，主要取決于租賃的種類和周期。比如，短期租賃的物品（如數碼產品、家電等）在網貸平臺的大數據模型中可能并不會產生太大的影響，因為這些物品的租賃并沒有顯著改變用戶的財務狀況。但如果用戶選擇長期租賃，且支付周期較長，這可能會引起網貸平臺的關注，認為該用戶可能存在較高的負債風險。
影響的關鍵因素在于租賃記錄是否進入信用數據體系。部分租賃平臺與征信機構存在數據共享合作關系，租賃記錄可能會被納入到用戶的信用報告中，進而影響其網貸審批。若租賃行為違約，未按時歸還物品或未按期支付租金，這些負面記錄將會影響用戶的信用評分。與此同時，租賃平臺和網貸平臺的風控系統并非完全獨立，它們的算法可能存在某種程度的交叉，導致租賃行為在某種程度上會對借貸產生連帶影響。
當然，網貸平臺是否對租賃記錄進行全面審查并不完全依賴于大數據技術，還有其他因素，比如借款金額、借款用途、借款人的社會背景等。如果用戶的信用歷史較好、借款需求較小，租賃記錄對其網貸申請的影響可能會被忽視。
然而，對于一些高風險的借款人群，網貸平臺的風控系統會更加注重對用戶行為的追蹤。例如，如果某個用戶頻繁地申請小額借貸并且經常進行租賃活動，這種行為模式可能會被風控系統識別為潛在的“信貸濫用”跡象，從而提高貸款審批的難度。
因此，在現實中，租機在網貸大數據中的影響，更多的是一種間接的、潛在的影響，并不是每個租賃行為都會直接影響信用評分，但這種影響在某些情況下可能是可見的。為了確保自己的信用記錄不受負面影響，用戶應盡量避免頻繁的負債行為和不當的租賃行為，同時保持良好的還款習慣。