这个想法极具颠覆性。它承认数据的匮乏和不完美，转而利用这种“匮乏”本身——因为只有在极度缺乏传统征信数据的环境下，这些微弱的行为信号才显得有价值。

方哲最初表示怀疑：“这太理想化了，数据量根本不够，噪声太大。”

但陈默支持了这个尝试：“我们现在没有资格追求完美。任何能提供哪怕1%额外洞察的方法，都值得尝试。用最低成本去做，快速验证。”

三、 场景化验证与首战告捷

第一个验证机会，出乎意料地来自老王驿站。

社区里一位居民的儿子想要开一家小小的奶茶店，需要一笔不大的启动资金，但无法从银行获得贷款。他向社区的互助金管理小组提出了借款申请。

按照传统风控，这几乎是无解的问题。但管理小组抱着试试看的态度，请求“智伞”的数据团队帮忙评估一下。

刘强团队调取了这位居民在驿站社区链上的所有数据：多年的水电费缴纳记录（通过驿站代缴）、在社区超市的消费和赊账还款记录、甚至他参与社区志愿活动的次数。同时，他们也分析了想开奶茶店的那个儿子，在本地生活服务APP上的消费评价偏好（合法合规获取的脱敏数据）。

“信用微粒”模型开动起来。它无法给出一个分数，但输出了一份简单的风险评估报告：该居民家庭在社区内表现出极高的稳定性和信誉，历史行为一致性极强；其子对饮品消费市场有一定感知。综合评估，违约风险低于社区历史平均水平。

这份报告给了互助金管理小组极大的信心。他们最终通过民主决议，批准了这笔小额借款。几个月后，奶茶店顺利开张，生意不错，借款也如期偿还。

这次成功的风险判断，虽然金额极小，却意义非凡。它证明了在传统金融无法覆盖的角落，基于另类数据的“微观信用”评估，确实存在可行的空间。

四、 反向赋能与价值发现

“数据炼金”的成果开始反向赋能业务。