2月20日，阿里金融旗下的阿里小貸最新數據出爐，2013年阿里小貸全年新增投放貸款1000億元。截至2014年2月中旬，阿里小貸累計投放貸款超過1700億元，服務小微企業逾70萬家，戶均貸款余額不超過4萬元，不良率小于1%。
阿里小貸首次對外披露了其基于互聯網和大數據的放貸模型“水文模型”。
“水文模型”是按小微企業類目、級別等分別統計一個阿里系商戶的相關“水文數據”庫。
顧名思義，水文模型參考了城市的水文管理。比如，某河道水位達到某個值，但人們無法依據這個數值采取應對，是準備防汛還是不做任何動作？也無從依據該數據判斷趨勢：下月河道水位走高還是走低，會否影響防汛等河道管理的措施？
但如果將這個值放到歷史數據及周邊河道數據中，就可以做出一定判斷：如比過往同期，這個數據是否變高了，高了多少；以往這個時期后，河道水位又是怎么變化的。每個河道的趨勢，都可依照這一方式做出判斷。
阿里系統考慮為客戶授信時，結合水文模型，通過該店鋪自身數據的變化，以及同類目類似店鋪數據的變化，判斷客戶未來店鋪的變化。
如過往每到某個時點，該店鋪銷售會進入旺季，銷售額就會增長，同時每在這個時段，該客戶對外投放的額度就會上升，結合這些水文數據，系統可以判斷出該店鋪的融資需求；結合該店鋪以往資金支用數據及同類店鋪資金支用數據，可以判斷出該店鋪的資金需求額度。
舉例來說，某手機銷售店鋪，在雙11達到300萬元銷售額，遠高于平時。單看這個數據給予用戶分層或授信，很可能做出錯誤判斷。
而如果把這個店鋪放到水文模型中，去觀察其不同時間、季節的經營數據及其所處類目同類店鋪的數據變化，也許平常該店鋪經營額并不高。和過往雙11的數據相比，店鋪今年營業額或許反而下降，和同類目店鋪相比，增長或許還沒有其他店鋪快。
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