據經濟之聲報道，小微企業融資難，最大的瓶頸在于信息不對稱，而大數據時代的來臨提供了破解信息不對稱的可能性。浙江省是我國小微企業密度最高的省份，小微金融活躍度很高，當地監管部門和銀行業通過這幾年的實踐后呼吁：要高度重視大數據理念，統籌分散在個職能部門的數據，將綜合征信平臺工作盡快落地。

為防范小微貸款風險，浙江銀行業創新出很多信息交叉檢驗的方式，比如看水表、電表和報關表等，但這些做法成本高，也做不到完全客觀；此外，可以查詢央行的征信系統，但這個系統的數據又過于單一。

泰隆銀行副行長金學良：目前央行的征信系統側重于貸款信息，這對銀行放貸來說還比較片面，建議建立全社會的征信體系，將工商、法院、公安、環保等部門的信息整合起來，這將給銀行小微企業服務增加有力的信用判斷武器。

小微企業充滿了變數，必須看得準、看得清，銀行才敢放貸。記者采訪中發現，銀行更希望能有一個綜合性的征信平臺，對小企業方方面面的信息進行查詢，用大數據的思維去驗證。

建設銀行寧波分行副行長陳慧芳：要識別企業到底好不好，銀行自己還做不到，而政府的信息對稱度要比銀行強很多。舉個例子，比如企業老板有沒有去賭博，派出所是很清楚的，但是銀行就不知道。如果政府把信息資源整合、搭建平臺，并對外共享，銀行才能把信貸投給真正需要的企業。

有數據和缺數據，兩者對放貸效率的影響到底會有多大？運用大數據的一個標桿是阿里小貸公司，總經理婁建勛介紹，公司成立三年來，累計放貸1200億，戶均余額只有3.8萬，貸款逾期率也只有0.92%。而能夠做到這些，完全得益于阿里電子商務平臺上的各種數據。

婁建勛：放貸是基于淘寶、天貓、阿里巴巴等電子商務平臺上積累的大量數據，比如消費者的搜索、比價、物流信息，商戶的采購信息等，通過大數據技術對這些數據進行建模分析，對客戶信用進行評價，發放純信用貸款。

通過對平臺數據的挖掘，阿里小貸省去了大量的人工調查成本。婁建勛介紹，支撐阿里小貸日常數據分析，只需要6臺計算機，每臺造價8萬元，而放一筆幾塊錢的貸款跟放一筆十幾萬的貸款，所花費成本沒有區別。

正是看到了大數據中蘊藏的巨大潛力，目前浙江也在嘗試建立綜合性的信息平臺，試圖打通工商、稅務、環保、公安、法院、國土、質檢等部門的信息鴻溝，盡管這個平臺已經有了框架，但是數據更新卻跟不上。對此，浙江銀監局副局長包祖明認為，部門之間的信息共享仍有待推進。

包祖明：這其中還存在著比較嚴重的部門之間數據割裂的問題，部門之間的數據還是分散、條塊化的，信息還不夠透明，要想把信息統籌對接起來，就需要很復雜的過程。

包祖明認為，市場化就要求信息高度透明，誰掌握了信息誰就有先發優勢，而如果信息是割裂的，很多要素就流動不起來，他建議未來要將信息透明作為公共服務的著力點，不能延誤在大數據戰略上的時機。