替代数据，又称另类数据，是金融与投资领域中区别于传统信贷及财务数据的一类信息 。它来源于非传统渠道，如个人网络消费记录、社交媒体行为、卫星图像、传感器数据、企业工商税务及供应链信息等。替代数据通常按产生主体分为个人产生数据、商业过程数据和传感器数据三类，并具有体量大、流动速度快、种类多的特征 。市场预计从2022年至2030年其复合年增长率为54.4% 。在征信领域，替代数据能有效补充传统信用信息，尤其有助于评估缺乏信贷记录的“白户”信用状况，提升风险识别能力 。在投资领域，它为量化分析和决策提供新的洞察维度 。除金融行业外，替代数据也应用于数字政府、电商零售等更广泛的领域 。替代数据与人工智能、机器学习技术的结合日益紧密，被用于生成更精准的信用评分和优化风险管理模型 。
替代数据起源于美国，在2000年代中期开始兴起并应用于市场 。其应用伴随着数据质量、隐私安全与合规监管等方面的挑战。中国人民银行在2020年明确指出，利用替代数据为金融和经济活动提供信用管理服务在本质上属于征信活动，需要纳入征信监管 。2021年，《征信业务管理办法》进一步明确解读征信“替代数据” 。截至2023年1-9月，国内主要征信机构已实现了个人非信贷替代数据的共享应用 。在投资领域，别人没有发现、而你发现的另类数据被认为是超额收益的来源之一 。
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