首先，网贷大数据背后的技术架构能够对消费者的行为模式进行深度挖掘和分析。网贷平台通过采集用户的各类数据，结合大数据技术，可以对借款人进行更为精确的信用评估。因此，如果某个用户频繁进行租赁行为，尤其是长期租赁行为，网贷平台的风控系统有可能通过算法判断其消费能力、支付习惯、偿还能力等，进而对其信用评分产生影响。
然而，租机与借贷之间的关系并非简单的因果关系。某些情况下，租赁行为的影响相对较小，主要取决于租赁的种类和周期。比如，短期租赁的物品（如数码产品、家电等）在网贷平台的大数据模型中可能并不会产生太大的影响，因为这些物品的租赁并没有显著改变用户的财务状况。但如果用户选择长期租赁，且支付周期较长，这可能会引起网贷平台的关注，认为该用户可能存在较高的负债风险。
影响的关键因素在于租赁记录是否进入信用数据体系。部分租赁平台与征信机构存在数据共享合作关系，租赁记录可能会被纳入到用户的信用报告中，进而影响其网贷审批。若租赁行为违约，未按时归还物品或未按期支付租金，这些负面记录将会影响用户的信用评分。与此同时，租赁平台和网贷平台的风控系统并非完全独立，它们的算法可能存在某种程度的交叉，导致租赁行为在某种程度上会对借贷产生连带影响。
当然，网贷平台是否对租赁记录进行全面审查并不完全依赖于大数据技术，还有其他因素，比如借款金额、借款用途、借款人的社会背景等。如果用户的信用历史较好、借款需求较小，租赁记录对其网贷申请的影响可能会被忽视。
然而，对于一些高风险的借款人群，网贷平台的风控系统会更加注重对用户行为的追踪。例如，如果某个用户频繁地申请小额借贷并且经常进行租赁活动，这种行为模式可能会被风控系统识别为潜在的“信贷滥用”迹象，从而提高贷款审批的难度。
因此，在现实中，租机在网贷大数据中的影响，更多的是一种间接的、潜在的影响，并不是每个租赁行为都会直接影响信用评分，但这种影响在某些情况下可能是可见的。为了确保自己的信用记录不受负面影响，用户应尽量避免频繁的负债行为和不当的租赁行为，同时保持良好的还款习惯。