（一）大数据场景的金融属性

大数据为什么会有金融属性？因为贷款的核心技术是信用评估，信用评估对应着风险定价，风险对应着信息不对称，当数据足够充分，信息足够对称的情况下，金融可以有效定价。金融业是大数据的重要产生者，交易、报价、业绩报告、消费者研究报告、官方统计数据公报、调查、新闻报道无一不是数据来源。金融业也高度依赖信息技术，是典型的数据驱动行业。互联网金融环境中，数据作为金融核心资产，将撼动传统客户关系、抵质押品在金融业务中的地位。

（二）跨界场景的商业路径

1、数据转金融商业路径

因为贷款的核心技术是信用评估，这里将基于大数据的征信和网络贷款放在一起讨论。基于大数据的征信，以ZestFinance（美国）为代表。基于大数据的网络贷款，以Kabbage（美国）、阿里小贷为代表。云计算和搜索引擎的发展，使得对大数据的高效分析成为可能。

阿里小贷实现了从风险审核到放贷的全程线上模式，将贷前、贷中以及贷后三个环节形成有效联结，向通常无法在传统金融渠道获得贷款的弱势群体批量发放“金额小、期限短、随借随还”的小额贷款。

其他案例，比如用友金融；类似平台，比如金蝶、随手记等掌握用户数据而转向金融服务。

2、金融转数据商业路径

新兴市场欠缺成熟的征信机构，有些公司利用申请者的社交网络，加以分析后得出信用评分。例如，德国Kreditech贷款评分公司、美国Movenbank移动银行、香港Lenddo网络贷款公司以及Connect.Me、TrustCloud等新型中介机构，试图设计打造能反映大数据时代互联网金融信用的平台：说服LinkedIn、Facebook或其他社交网络开放资料，结合用户在各网站的活动记录，通过自行开发的软件、算法等，分析客户的同事、好友信息（特别是信用状况），建立归纳与收集信用资料的标准化格式，作为客户获得信用评分的重要依据，将社交网络资料转化成个人互联网信用。Movenbank对客户进行风险评估的核心概念称为CRED，除了参考个人传统信评分数，也纳入eBay等平台的交易评价、网络汇款记录等因素，还会计算Facebook好友人数、LinkedIn人脉对象、Klout影响力分数等社交参与连结程度。