前两天和朋友聊天，提到资金规模是小微企业发展的重要桎梏之一。她说，以现有银行体系来评价，小微企业大多基本通不过贷款资格审查，即使政府要求银行提高面向小微企业的贷款规模，风险控制仍让银行止步不前。
其实商业银行应该已经慢慢懂得了，在授信领域，基于大数据方法是可以进行金融创新的。Kabbage是其中一个案例。
Kabbage成立于2010年，专门致力于为不符合银行贷款资格的网上商家提供信贷资金。它采用基于网络交易数据进行授信的方法，大体思路如下：
- 查看网商在eBay、亚马逊、PayPal 等网站上的销售信息、信用记录、顾客流量和评论、商品价格和存货等信息，以及其在Facebook和Twitter上与客户的互动信息；
- 与UPS等物流公司、Intuit等财务管理软件公司合作，以扩充数据来源，并允许网商版主提供一些数据信息；
- 借助数据挖掘技术，确定是否为特定网商提供贷款，并计算贷款金额和贷款利率。
- Kabbage贷款期限最长为6个月，贷款月利率为2%~7%。
Kabbage的商业模式展现了信用数据化和数据资产化的发展趋势。未来， 随着数据规模的快速膨胀，数据资源的获取将不再成为企业竞争的关键优势，数据的分析利用能力成为竞争的焦点。
在国内，“阿里系”的电商平台是借鉴Kabbage模式的成功案例。作为电商平台，它们记录着网店的销售额、信用记录、顾客流量、评论、商品价格和存货等信息。通过与Kabbage类似的模式，它们基于企业以及消费者行为数据的挖掘分析，可以建立网商的信用体系。阿里小贷由此而生。
与传统商业银行不同，阿里小贷的客户并不用提交任何抵押与担保，凭借的是企业的“信用”这一资源。网商企业每天在阿里巴巴、淘宝、天猫这些平台做买卖，留下了包括运营资金、上下游客户信息等各类数据，通过挖掘分析这些数据，阿里小贷能够实际基于大数据进行快速信贷审批。
通过这种方式，“阿里系”的业务模式可以相互促进。
