替代数据是相对于传统数据而言的，可以为金融分析提供新的视角，作为传统数据的补充，在传统数据缺失的情况下，替代数据可以为决策分析提供支持。
替代数据可被理解为大数据在具体应用场景中的一种表述方式。例如，在金融信贷领域，与消费者相关的非传统大数据就被称为替代数据。随着大数据处理技术和人工智能分析的兴起，替代数据成为金融科技的一个热点，在消费金融的信用评估和投资分析中有着重要的应用。
替代数据也称另类数据，即非传统数据，目前没有统一明确的定义，泛指区别于传统金融数据的有价值的信息。传统金融数据是指通过常规渠道获得的数据，如股票和债券等的交易数据、上市公司年报和财务数据、银行用户的借贷数据等。
许多信用信息服务机构开始探索评估信用水平的新方法。传统信贷数据包括信用卡、车贷、房贷、消费贷等数据，区别于传统信贷数据的数据可以称为替代数据，是指银行和征信机构所收集的传统信贷偿还数据之外的数据，包括电话费、公共事业账单和地址变化记录等。一些替代传统信贷风险管理的解决方案正在不断涌现，例如利用手机预付费信息、心理测试数据、社交媒体活动信息和电商行为数据进行信用风险评估等。这些数据的引入为风险评估注入了新的活力，为大型银行拓展了新的消费者客户群体。
中国消费者有着丰富的经济数据可以作为替代数据，未来中国征信业和金融科技将有巨大的发展机会。表9.3为传统数据库和替代数据平台的比较。8
表9.3 传统数据库和替代数据平台的比较(www.xing528.com)
替代数据也常被投资机构应用。这些数据通常被投资公司中的对冲基金经理和其他机构投资专家使用。9替代数据是由公司外部发布的有关特定公司的信息，可以提供及时的投资机会和独特的见解。替代数据通常被归类为大数据，这意味着它们可能非常庞大和复杂，并且通常无法通过传统用于存储或处理数据的软件（例如Microsoft Excel）进行处理。可以从各种来源（例如金融交易、传感器、移动设备、卫星、公共信息和互联网）编译备用数据。由于替代数据是公司运营的产物，与传统数据源相比，这些数据集通常不易访问且呈结构化。替代数据也称排放数据。产生替代数据的公司通常会忽略数据对机构投资者的价值。在过去10年中，许多数据代理商、聚合商和其他中介机构开始专门为投资者和分析师提供替代数据。
案例 基于电信数据的信用评分模型10
过去10年，移动终端发展到无处不在的程度，超过90%的人有移动电话。在发展中国家，新增电话用户中，移动电话使用者多于发达国家。随着移动电话成为新兴市场中必要的交流工具，可收集和分析的数据变得越来越丰富和可描述。通话信息记录数据库提供了一系列包括通话对象、频度时长和支付信息等特征内容的详细信息。研究发现，通过简单的特征（如通话的间隔时间、账户服务的持续性、余额询问频率和通话时长等）可以构建相对有预测性的模型。一些风险服务提供商已经开发了针对缺失传统征信记录的消费者的风险控制模型（即基于电信数据的信用评分模型），根据这些模型显示的预付费用户的付费情况，以及通话、上网行为等信息，风险服务提供商能够在一定程度上预测贷款人的还款意愿及还款能力。消费者几个月的手机数据便能提供足够的样本量，基于此，就可以进行风险建模。例如，统计显示，发起呼叫的数量（不是接收呼叫的数量）以及通话时长这两个维度与信用度是正相关的；在一些模型中，如果工作时段接听较多的电话或者通话的朋友圈相对较小，则可能是低信用度客户。因此，基于预付费移动电话相关数据的风险控制建模，可以极大地帮助一些缺乏征信数据的发展中国家的市场实现普惠金融的健康成长。国内的电信运营商也在尝试开发相关的信用评分模型。基于电信数据的信用评分模型的应用过程需要注意个人信息保护。利用电信数据作为替代数据进行信用评分的示例见图9.2。
图9.2 利用电信数据作为替代数据进行信用评分的示例
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