近日，阿里金融旗下的阿里小贷最新数据出炉，2013年阿里小贷全年新增投放贷款1000亿元。截至2014年2月中旬，阿里小贷累计投放贷款超过1700亿元，服务小微企业逾70万家，户均贷款余额不超过4万元，不良率小于1%。

阿里小贷首次对外披露了其基于互联网和大数据的放贷模型“水文模型”。

“水文模型”是按小微企业类目、级别等分别统计一个阿里系商户的相关“水文数据”库。

顾名思义，水文模型参考了城市的水文管理。比如，某河道水位达到某个值，但人们无法依据这个数值采取应对，是准备防汛还是不做任何动作？也无从依据该数据判断趋势：下月河道水位走高还是走低，会否影响防汛等河道管理的措施？

但如果将这个值放到历史数据及周边河道数据中，就可以做出一定判断：如比过往同期，这个数据是否变高了，高了多少；以往这个时期后，河道水位又是怎么变化的。每个河道的趋势，都可依照这一方式做出判断。

阿里系统考虑为客户授信时，结合水文模型，通过该店铺自身数据的变化，以及同类目类似店铺数据的变化，判断客户未来店铺的变化。

如过往每到某个时点，该店铺销售会进入旺季，销售额就会增长，同时每在这个时段，该客户对外投放的额度就会上升，结合这些水文数据，系统可以判断出该店铺的融资需求；结合该店铺以往资金支用数据及同类店铺资金支用数据，可以判断出该店铺的资金需求额度。

举例来说，某手机销售店铺，在双11达到300万元销售额，远高于平时。单看这个数据给予用户分层或授信，很可能做出错误判断。

而如果把这个店铺放到水文模型中，去观察其不同时间、季节的经营数据及其所处类目同类店铺的数据变化，也许平常该店铺经营额并不高。和过往双11的数据相比，店铺今年营业额或许反而下降，和同类目店铺相比，增长或许还没有其他店铺快。

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