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一方面，一台移动支付的终端投入较大，目前没有就这个费用由谁来负担达成明确的共识。在有移动支付需求的消费者不多的情况下，商家不敢贸然投入，不会大量培训收银员，也不愿意改造以支持移动支付的POS机。
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改造一台POS机的成本约为300元，还不包括软件升级的费用，这样算下来，总投入近10亿元。在前期，银联和电信运营商承担了一部分费用，主要是通过改善移动支付的受理环境，对用户使用习惯进行培育。但未来大规模的投入和推广成本将如何分担是一个需要解决的问题，目前出现了哪一方都不愿意投资的僵持局面。
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另一方面，商家受理移动支付方式，也会给目前业务的运营和管理带来一些冲击。由于市场上仍未出现近场支付的主导产品形态，商家看不清楚移动支付未来的发展前景。不同的业务形式、平台规范和商业模式往往给商家带来迷惑：到底要和哪一家合作呢？有些商家采取了找平衡的方式，与多家移动支付服务商合作，这又给自己增加了成本，导致商家不愿意配合做广告，使得用户通常可应用的移动支付场景不多。
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发展方向：合作共赢模式
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显然，如果不改变广种薄收这种商业模式，移动支付要想真正获得大发展还需较长时间。从日韩等移动支付发达国家的案例来看，形成互利共赢的完整产业链、价值链非常重要。移动支付的商业模式创新，必须突破现有格局，形成各方合作共赢的方式，构建能够降低成本、扩大收益的价值链。
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移动支付的本质就是在用户购买商品和服务时，应用移动终端完成资金从用户账户向商户账户转移的过程，因此，用户、商户、账户、支付渠道和支付终端就构成了移动支付价值链的关键资源。
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从移动支付终端来看，支付终端需要移动终端设备制造商的支持。为了适应用户对移动电子商务的需求，移动终端设备制造商投入了大量资源用于移动支付相关设备、软件的开发与推广。与此同时，为了使用户更加简便快捷地使用移动支付，电信运营商大力推广定制手机，使其对用户资源的控制力得到进一步加强。因此，移动支付终端主要由移动终端设备制造商和电信运营商共同控制。
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从移动支付渠道来看，无论远程支付还是近场支付，移动支付渠道需要移动通信网络的支持，因此移动支付渠道资源主要为电信运营商所控制。
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从账户来看，金融机构不完全掌握移动支付账户。利用移动终端登录金融机构进行账户资金的管理和使用，资金通过开户行、中国银联、电信运营商和支付服务商等流转。此类账户的资金调动操作相对复杂，但安全性较高。利用移动终端登录第三方支付机构、电信运营商等其他机构的账户，在技术上也有可操作性，安全技术保障水平也在不断提高。
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目前，电信运营商与金融机构合作开展移动支付业务的模式已经得到中国移动支付行业的普遍认可。但中国商业金融机构众多而接口标准不同，增加了电信运营商与金融机构合作的成本。借助第三方支付机构，可以解决统一众多金融机构接口的问题。
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账户还对应着数据库资源。电信运营商拥有用户的位置信息、业务使用习惯等数据，而金融机构、第三方支付机构能够跟踪分析用户的消费结构、消费倾向等。如果各方数据共享，为用户制定个性化的移动支付服务，将能极大地降低成本。
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从用户来看，用户资源的主要拥有者为电信运营商。对于使用移动支付的用户来说，通信服务是其使用手机等移动通信工具的首要需求，其次才是金融服务、商务活动和娱乐等需求。在使用移动支付时，用户关注最多的是支付操作是否方便、支付是否安全等。
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从商户来看，缺少商户资源的主要控制主体。由于商户群体存在很大的流动性，因此，商户资源较为分散。目前，仅中国银联拥有的商户资源相对集中，其他第三方支付机构还难以成为全国商户资源的主要控制主体。
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因此，总的看来，最适合中国移动支付产业发展的商业模式应当是构建起由电信运营商、金融机构和第三方支付机构组成的战略联盟，即以电信运营商和金融机构紧密合作为基础，以第三方支付机构的协助支持为推动的整合运营模式，以实现资源共享、优势互补、多方共赢。
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小数据优先于大数据
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大数据或称巨量资料，指的是资料信息量规模巨大到无法采用目前主流软件工具快速撷取、管理、处理，并整理成为帮助企业和政府决策的资讯、知识和智慧。大数据是一个用来描述海量的结构化和非结构化数据的概念。国际数据公司指出，大数据的特点是海量的数据规模、快速的数据流转和动态的数据体系、多样的数据类型、巨大的数据价值。
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大数据概念一经提出，其在商业营销上的有趣应用案例，人们对大数据驱动产业发展奇迹的新期盼，以及2011年美国政府大数据计划的风向标式作用，使之成为金融危机后最热门的话题之一。金融、互联网、移动互联网领域的数字本质决定了在这些领域大数据可能有很大的应用前景。
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大数据概念开启了大数据驱动的商业智能思维。各式各样的海量数据本身并没有与生俱来的价值。在大数据的定义中，重心是“能力”。大数据的核心能力，是发现规律和预测未来。对大数据有效利用形成的商业智能，这一新能力的竞争才将是未来所有企业共同竞争的核心。
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与大数据相对的概念是“小数据”。小数据并不是一个严格的理论概念，理论上的概念应是数据挖掘。但为了更好地理解大数据应用在第三方支付领域的现实性与操作性，这里用小数据代指数据挖掘。
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何为小数据？可理解为：用目前主流软件工具可采集、管理、处理，并整理成为有决策价值的一定量的信息。相对于大数据的特点，小数据的特点是数据规模不够海量，数据体系的动态变化不是极快。但小数据一样能有多样的数据类型，也可发掘出巨大的数据价值。
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从这个角度来看，如果对小数据的有效利用形成了出色的商业智能，也能成为企业的核心竞争力。
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第三方支付天然是数据生产、加工、组织和传播的产业领域。在大数据驱动的商业智能横扫传统产业经营策略和发展战略的进程中，我们关心以下几个问题：第三方支付机构有没有大数据？第三方支付机构的商业智能主要表现在哪几个方面？第三方支付机构的商业智能发展需要哪些公共资源或公共服务支撑？
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回答这3个问题，能帮助我们更加清晰地洞察第三方支付领域的大数据发展趋势。
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大数据还是小数据
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目前各个行业的数据数量、类型和来源不尽相同，并且仍处于动态变化中。从行业数据存储总量看，传统的制造业和政府是最多的。但从单个企业的数据存储量看，投行、银行这些与资本、资产打交道的行业是最多的，其次是传媒和政府（见图3–9、3–10）。例如2009年美国银行存储的数据量为619PB（皮字节），投行为429PB。每家银行存储的数据量为1 931TB（太字节），每家投行为3 866TB。
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