百度：基于搜索而诞生的公共数据、需求数据。百度的优势在于数据最全面，数据样本比较复杂，数据的广度和多样性上比较强，拥有核心技术和数据矿山，而且是一座富矿。

阿里：基于淘宝天猫业务而诞生的电商数据、信用数据。阿里的核心业务在电子商务上，数据比较聚集，更容易做分析。这种数据类型的优势在于，更容易变现，挖掘出商业价值。

腾讯：基于微信、QQ诞生的社交数据、关系数据，以及游戏数据，相对较杂。不过，容易分析人们的生活和行为,从里面挖掘出商业、健康等领域的信息。

大数据领域有这样一种说法——所有的数据都是风险数据。而拍拍贷风险副总裁顾鸣博士之前提出过一个金字塔结构图。

越是靠近金字塔的顶部，大数据在风控领域的应用就会越直接，获取数据的难度随之增加，覆盖率当然会降低;相反，越是靠近金字塔的底部，大数据在风控方面的应用难度就越大，但是数据的数量和覆盖率都会变大。

把BAT三家套入这个金字塔结构中就会发现。阿里的数据离变现几乎只有一步之遥。阿里以电商-支付-信用为三级跳板，针对性很强，数据价值纯度高，金融数据的整合上做的也比较完善，缺点是覆盖面还是不够。不过，这些年来不断收购、入股优酷、微博、高德等一系列企业，阿里数据维度其实也在越来越丰富，也在不断往金字塔的底层下探。

腾讯有社交、行为数据，这些数据不能直接运用，但获取的信息会更丰富。而腾讯目前的大数据策略是先将产品补全，产品后台数据打通，形成稳定生态圈。本阶段先利用大数据挖掘改进自己的产品。后期有成熟的模式合适的产品，则利用自家的社交及关系数据时，开展对大数据的进一步挖掘。

虽说有人认为百度和腾讯很多数据是非结构化数据，在风控上的运用难度较大，很难直接商业化。不过，这些数据恰恰是金字塔最底层的数据。在普惠金融的环境下，互联网全域大数据带来的价值不可忽略。

百度的数据最为全面、完善，覆盖面最广。互联网环境下，每个人都会在网上留下痕迹。因此，位于底层的互联网行为数据覆盖面最广，维度最多样，对破解我国数亿成年人尤其是草根群体的信用空白难题帮助最大。

表面上看这些数据大多数和金融无关，但如果挖掘得当，能够通过建立模型，给用户勾勒出比较准确的画像。让那些看似与风险不太相关的数据在互联网金融风控的场景中体现价值。