信贷技术的逻辑本源就在于应对“信息不对称”的信贷配给问题，而信息经济学视角下“信息”可以区分为“软信息”和“硬信息”。随着信息技术的进步和金融实践机构各种贷款技术创新不断涌现，贷款技术尤其是基于“硬信息”的贷款技术的“异质性”逐渐被揭示出来。Berger和Udell（2002）根据不同贷款技术所依据信息类型的不同，将贷款技术分为基于“硬信息”的交易型贷款技术和基于“软信息”的关系型贷款技术。根据“硬信息”的来源不同，交易型贷款技术又细分为财务报表型、资产抵押型、资产保证型和信用评级型贷款技术。Berger和Udell（2006）在原有贷款技术的基础上，增加了保理型贷款技术，该贷款技术区别于资产保证型贷款技术之处在于，保理型贷款技术将企业存货或应收账款的所有权转让给了银行，而资产保证型贷款技术仅将其抵押给银行。大数据新时代背景下，大数据信贷技术赋予了“硬信息”新的内涵，成为新型的交易型信贷技术。
商业银行对小微企业的贷款技术可以归纳为交易型贷款技术与关系型贷款技术两大类。交易型信贷技术所依据的信息称为“硬信息”，如财务报表、资产抵押品质量和数量以及信用得分等。这些信息易于编码、量化和传递，具有非人格化的特征，在贷款决策中可以很方便地生产和传递。硬信息一般是资金变现能力强、信息接受方可控性好的信息，一般与现有的资产状况高度相关。信贷视角下的“硬信息”，一般具备如下特征：
1.定量化。小微企业客户的硬信息一般产生于市场交易的过程之中，具有显著的数字化特征，便于商业银行信贷经理进行数据的编码、计量和分析。例如，企业的财务报表数据，就是非常典型的硬信息。大数据风控技术中，云计算平台的各类“大数据”，也具有显著的“可量化”的数字特征。
2.传递性。硬信息较为客观和书面化，信息产生以后，容易进行很好地传递，方便信息接收方的使用，传递性很强，也不会产生过多的信息消耗。例如，小微企业的信用评分一旦产生以后，是以具体的分数形式呈现出来，方便商业银行信贷决策者的直接使用。(www.xing528.com)
3.非人格。在采集方式上，硬信息不需要信贷经理与客户进行长期的面对面接触才能进行信息的挖掘采集，企业的一些硬信息通过信息科技技术和特定系统就可以采集出来，不像“软信息”具有强烈的人格化特征。例如，企业的信用数据，通过人行的企业征信查询系统可以方便的查询出来，省去了大量的人力成本。
4.非主观。小微企业的硬信息在认知因素上一般没有信贷经理的主观经验的价值判断，不掺杂客户经理的意见和观察，具有显著的客观化特征。例如，资产支持型信贷技术依据的押品数量和价值信息都是客观存在的公允价值，不需要信贷经理的专家式的价值判断和评估，没有主观因素的干扰。
【信贷反思录】如何理解硬信息的非人格化特征？
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