香港金融管理局白皮书“Alternative Credit Scoring of Micro-, Small and Medium-sized Enterprises”建议，为解决中小企贷款问题，应建立系统，收集有关中小企营运与业务的数据，以解决资讯不对称问题，进而增加贷款提供者的诱因，降低中小企借贷门槛。
显而易见，在现今时代，data is king，这是近年金融科技发展一日千里，积压已久的中小企融资困难问题渐受重视的重要脉络。处于香港近邻的大湾区，早便已有值得香港效法的案例。在2020年初，广东省中小企业融资平台成立，这个平台利用人工智能，区块链，云端等技术，方便中小企融资，据称中小企只需十分钟，便能取得上百万贷款。
从大湾区发展趋势角度看，香港惠及中小企的金融科技仅处于只闻楼梯响的讨论阶段。上述白皮书认为，应当收集的数据主要可分为两类，一为交易数据，二为非交易数据。所谓交易数据，实指与现金流动相关的数据，当中包括银行户口﹑销售系统﹑供应链系统﹑企业资源规划系统(ERP)所寄存的现金流动数据。非交易数据，则泛指有助评估借贷者信用的各类资料，当中包括第三方评估报告，个人信贷资料，心理测验结果，能够显示借贷者业务成就之资料。
白皮书中间部份有关机器学习(Machine Learning)的分析与建议，便是建基于数据收集成效之上。
也在白皮书发表的同月，香港金融管理局总裁余伟文发表博客文章〈香港金融科技发展之旅的下一站〉，这其实是余伟文在香港金融科技周的演辞。这篇演辞强调数据之收集，是香港未来金融科技发展的重点所在。余伟文如此描绘解释资讯不对称问题的未来发展蓝图：
｢因应香港银行业在数据应用方面的障碍，我们将构建一项新的金融基建设施——『商业数据通』(Commercial Data Interchange)。建立『商业数据通』的目的，是让数据所有者( data owner)可以按其意愿将自己的『数码足迹』与银行分享。将来，银行与数据提供者(data provider)只须统一对接『商业数据通』，即可安全有效地共享数据，脱离繁琐的「一对一」模式。
金融机构和数据提供者连接本身的系统到「商业数据通」后，企业能授权自己的服务提供者（如公用事业公司、付款系统等）透过这个平台向银行提供有关数据。在企业同意下，银行就能有效率地直接获取企业的数据，从而为客户提供最适切的服务，或进行更精确和客观的信贷评估。 ｣
这是美好愿景，但在香港如何能够实现? 在下一篇文章，我们会探讨这一点。
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