随着科技的不断发展，大数据技术在金融领域的应用越来越广泛。特别是在信贷领域，通过大数据分析，可以从借款人的多个维度进行全方位的风险评估，从而判断其是否适合贷款，同时可以通过数字化化的方式将借款申请、审批、放款的流程加速，提升贷款的效率，使得借款人能够更快地拿到贷款。

然而，近年来，不少人因私人借贷问题导致逾期的情况越来越多，导致信用评级下降，进而无法通过传统的银行信贷渠道获得贷款。在这种情况下，借款人有时会选择通过P2P、网贷等非传统渠道获得贷款。而这些渠道也借助大数据技术进行风险评估，从而决定是否放款以及放款的利率。

近年来，一些逾期的借款人通过多种方式绕过征信系统，借助大数据技术找到了一些可以下款的口子。这些渠道通过大数据分析借款人的个人资料、社交网络、消费记录等多个维度的数据，对其信用状况进行评估，而不是单纯依靠征信系统的评级。在此基础上，通过智能的算法模型，分析借款人的还款能力及还款意愿，从而决定是否放款以及放款的利率。这种模型不仅具有高度的准确性，同时还能使得贷款更加个性化和灵活化，更加符合借款人的特殊需求。

然而，借助这种方式获得贷款，即使能够成功下款，但同时也面临着高额的利率和费用风险。这些渠道往往利用了借款人急需资金的心态，利用高额的利息和各种费用获得高额的利润。因此，借款人应该提高风险意识，慎重选择贷款渠道，避免陷入更大的债务困局。

总而言之，大数据技术在信贷领域的应用将有效提升贷款效率和贷款的个性化，为借款人带来更便捷的贷款体验。然而，借款人同样也应该保持风险意识，理性选择贷款渠道，避免因获取贷款而增加不必要的债务负担。