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无论采用信用评级模型，还是采用违约概率模型、违约损失率模型来计算风险，都高度依赖历史数据。但是，“最重要的不在于静态风险能不能控制，最终都能够找到解决办法，关键是每个解决方案都可能引起行为的适应性改变，又需要新的方法来应变”。创新型第三方支付机构从平台累积的历史数据中找到客户，客户使用中小微金融服务的数据又回到平台数据仓库，进而不断修正风控模型。这种数据的闭环运算形成了一种持续的正反馈。
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阿里金融系统用各类评分卡对平台数据进行分析，自动筛选出风险评估合格的客户及其额度范围，并以互联网通信手段邀约客户，发出“你是我的客户，我给你多少贷款你是否接受”的邀请。
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经过几年的不断校验、修正、运行，如何用阿里数据做阿里中小微金融的风控模型已比较成熟。客户评级采用360度调查模式，通过中小微企业主在阿里巴巴平台上的行为表现，对其历史交易流水进行分析和定量，反映其真实信用状况。风控模型中包含了认证信息、交易信息、产品库存、销量和交易流程等变化，以及客户的收藏、评价、投诉等多维数据。
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目前看来，阿里金融已经找到了通过互联网做商业信贷的模式，最重要的是，当“病毒”升级时，“风险控制能不能升级——关键要看能不能根据贷款对象网上商业行为的实际变化，进行不断的有效调整”。
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实际上，闭环跑数据形成的风控模型有自我进化的特性。当“网上病毒”升级时，风险控制也能快速升级。
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相对于静态的风控模型，阿里金融的闭环跑数据方式降低了中小微金融服务信用总体风险，而且企业独特的数据生态和自我进化优势让其他企业难以模仿。阿里金融户均贷款3万元，不良贷款率不足1%，按照《巴塞尔资产协议Ⅲ》的标准计算不良贷款率是1.4%，而中国商业银行小企业不良贷款率高达5.41%。汇付天下、快钱等其他第三方支付机构也是用类似的闭环跑数据方式，形成了对平台客户的信用评级模型。
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另一方面，创新型第三方支付机构用批量放贷服务客户，放大了信用杠杆。
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中小微企业和个人的单笔支付交易金额、单笔借贷交易金额一般都不大，即使产生了信用风险或流动性风险，后果也并不严重。比如一笔5 000元的支付或借款发生了违约，支付机构的损失也远远低于商业银行动辄一笔上百万元、上亿元的损失。因此，在经济平稳波动时期，总体上中小微金融服务发生的风险规模并不会很大。
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在总体风险可承受的情况下，每笔中小微金融服务拆分得越细，资金流转越快，流转次数越多，风险就越分散。
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阿里金融设定每位客户的贷款额度、还款期限都是浮动的，客户能与生产和销售周期相匹配进行借贷和还贷。采用违约概率模型计算出年19.8%的高利率，促使企业即时还贷，这在减少资金闲置的同时也降低了资金风险。
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截至2012年年末，阿里金融累计借贷的中小微企业数超过20万户。这些企业全年平均占用资金时长为127天，实际付出年化利率成本为6.6%。以日息为万分之五的订单贷款产品为例，2012年所有客户平均全年使用订单贷款30次，平均每次使用4.7天。这样，传统商业银行借给一个人一年的资金，在第三方支付这里一年内可以周转4.7次，一笔资金的信用风险被分散成多次多笔较为微小的风险。
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汇付天下、快钱虽然没有提出批量放贷的概念，但它们提高资金流转次数、分散资金风险的基本做法和阿里金融相差不多。
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推动金融价值回归
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金融危机后，全世界对金融的作用进行了深刻反思。总的看法是，金融应回归为实体经济和大多数人民服务的核心作用。就中国特定的国情而言，总的看来，创新型第三方支付机构的发展，实际上推动了金融价值的三个回归。
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第一，推动金融服务向服务实体经济回归。
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中国在世界经济体系中的地位和作用，以及处于工业化、信息化、国际化、市场化深入发展的特定阶段，决定了发展实体经济对中国经济的长期稳定发展具有重要意义。实体经济并不只有国有企业和“铁公基”，大量中小微制造业和服务业企业是中国实体经济发展的重要基础。国家统计局的数据显示，中小微企业贡献了85%的就业、75%的GDP、60%的工业产值和40%的利税。
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但是，长期以来，这些非常活跃、贡献卓越的中小微企业并未得到应有的金融服务。中国中小微企业融资规模在社会融资总规模中的占比大概不到3‰。虽然中小微企业融资难是个世界性难题，但中国的中小微企业融资规模占比过低，融资缺口过大。大量金融资源涌入大型企业，不仅造成了极大浪费，反过来也挤压了中小微企业的生存空间。为应对2008年国际金融危机，中国4万亿元投放基本集中于大项目和大企业，中小微企业融资进一步受到挤压。
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与现有的商业银行体系，以及小贷公司、灰色金融相比，第三方支付机构对推动中国金融发展向服务实体经济回归，起到了十分积极的作用。关键在于，第三方支付机构的探索和实践，在很大程度上解决了中小微金融市场长期存在的信息不对称问题，从而提高了金融服务实体经济的能力。
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中小微企业的融资缺口实为“信用配给不足”，表现为资金的供给方不愿以中小微企业所要求的条件提供资金。在中国现有以商业银行为主导的金融体系中，资金供给方主要来自商业银行。然而，中国现有商业银行体系服务于大企业的能力与意愿远超过服务中小微企业。
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首先是能力问题。在传统商业银行经营模式下，中小微企业融资方和贷款方之间存在较大的信息不对称。商业银行不能区分贷款机会的风险高低，因此做出对中小微企业放高利息贷款或不放贷款的逆向选择。结果是破坏市场均衡，金融资源不能得到最优配置，严重的情况下甚至会导致市场消亡。
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其次是意愿问题。在中国现有监管体系下，银行间竞争总体来说并不充分，商业银行的信贷需求供不应求。商业银行在金融市场上处于相对的优势和垄断地位，表现为“银行选客户”而不是“客户选银行”。商业银行对大中型企业、国有企业的信贷需求尚不能完全满足，介入中小微企业信贷的意愿本就不大，再加上能力不足，出现商业银行“嫌贫爱富”现象是必然的。
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在高度管制的金融市场框架下，金融资源配置制造的市场扭曲得不到解决，就会在管制范围外出现其他补充性的金融市场，以纠正这一扭曲。中国大量存在的民间借贷、影子银行、地下钱庄，实际上或多或少起着弥补中小微企业融资市场失灵的作用。
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但这些灰色市场的存在只部分解决了为中小微企业融资的意愿问题，却没有很好地解决能力问题。在这些灰色市场上，中小微企业融资方和贷款方之间存在的信息不对称更大，因而贷款方倾向于做出“放较高利息贷款”的选择。高利贷虽然解了中小微企业经营的燃眉之急，但其隐含的金融风险和经济风险更大。受2008年国际金融危机影响，中国宏观经济骤然下行，民间借贷恶化为“滚雪球”式的高利贷。不少中小微企业从本可以解决的流动性风险，迅速跌入破坏性较大的信用风险，出现不少“跑路”现象，更加损害了产业发展。众多小贷公司也有类似的“有意愿无能力”情况。尽管近年来政府加大了对中小微金融服务的支持力度，出台了不少政策和措施鼓励中小微金融服务机构发展，实际上成效很有限。这背后的根本原因就是没有解决这类机构的能力问题。可见，“有意愿无能力”难以成为推动金融服务于实体经济发展的有效途径。
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与这些模式不同，第三方支付机构形成了“有意愿也有能力”的新型模式。第三方支付机构运营的双边市场，以控制电子支付流为关键枢纽，并运用基于互联网的商业智能，大大减少了中小微企业融资方和贷款方的信息不对称。这对所有有意愿从事中小微金融服务的金融机构解决能力问题，提供了有益的参考。
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第三方支付机构控制电子支付流，向前可以与对交易信息流的控制叠加，掌握大量中小微企业融资方的生产经营、融资需求、市场行情等重要动态信息，向后可以向资金流控制延伸，掌握其他金融机构或自身开展融资服务所需的风险信息。
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