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由此可见，充分用好第三方支付机构较小但较丰富的数据，并合理地引入外部数据资源，丰富数据交叉分析维度，确实可产生很大的数据分析价值。第三方支付机构完全也可实现建立在小数据基础上的商业智能。
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当然，随着移动社区向第三方支付领域的快速渗透，未来完全可能形成建立在以移动社区产生的大数据基础上的商业智能。届时，第三方支付机构已充分实现了小数据掘金。在此之外不能解决的分析需求，才有可能需要引入社交媒体等数据规模极大的数据源。一旦把社交媒体数据引入数据挖掘和分析，对现有硬件和软件都是极大的冲击。企业必须在需要与可能、成本与收益之间进行权衡与取舍。
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总的看来，第三方支付充分用好小数据挖掘，未来根据形势发展适时开展大数据挖掘，是其推进商业智能发展、形成持续竞争力的可行路径。
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小数据驱动的商业智能应用
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数据挖掘技术能解决的典型商业问题包括：数据库营销、客户群体划分、背景分析、交叉销售等市场分析，以及客户流失性分析、客户信用记分、欺诈发现等。
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对第三方支付机构获得的用户高附加值交易行为数据进行深加工，可对用户交易行为、交易信用、金融及衍生服务需求的规律做出准确的分析和预测。这种以交易为基础的小数据挖掘实现的商业智能主要体现在精准营销、信用中介两大领域。
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精准营销
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在市场营销领域，数据可以用来洞察用户，例如衡量用户的生命周期价值或者预测可能的购买行为，这对于企业正确决策并提升业绩至关重要。
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市场营销追求商户曝光率，目标是提高用户转化率。市场营销既要不断形成新客户，也要发掘好老客户价值。数据量增加和质量增强，会提高存量用户的黏性，提高现有用户的每用户价值贡献率（APRU值），而且会因为市场营销吸引更多的新用户加入。电信、零售、商业银行、信贷机构等行业，均被评为数据智能和可用性提高10%，新顾客收入提升最大的十大行业之中（见图3–12）。
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图3–12 数据智能和可用性提高10%，新顾客收入提升最大的十大行业
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第三方支付作为准金融机构，数据智能的效果与这些行业接近，这是由第三方支付数据的特征决定的。
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第三方支付数据是交易达成之后的支付数据，能反映用户真实的消费选择。由于预算约束等原因，用户“想买”与“会买”往往并不相同。网页浏览、广告窗浏览等非交易数据，反映了用户对特定商品和服务的关注度或消费偏好。网上下订单的数据也反映了用户消费偏好，但订单信息还不是真实的交易信息。分析这些数据只能在一定程度上揭示用户“想买”什么。
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而且，商户整体信息化水平存在差距，使大多数生活服务类营销优惠券的验证与支付系统脱节，难以确定用户对营销措施的真实接受程度。
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只有支付数据反映了用户在自身预算约束和商户营销激励下，对特定商品和服务的最终选择才能揭示用户“会买”什么。通过真实发生的交易数据来洞察用户，可衡量用户价值或预测其可能的购买行为。把交易前的营销优惠数据与交易后的用户支付数据相结合，也能清晰了解什么样的营销激励水平对用户的购买有效。
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例如，把第三方支付的交易行为数据，结合地理位置等信息，可从多个维度建立用户细分模型。通过深入挖掘用户属性、消费行为和偏好数据，结合交易行为所产生的用户价值观和生活方式、消费心理，投射出一个人的好恶特点，通过将对象特性、时间频次、购买数据用合理的模型进行分析，从而完成对消费者的消费取向和消费前景的预估。
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以建立在支付数据上的用户模型分析为基础，结合商户的积分优惠、返点优惠等促销投放，就能达成最为精准的营销模式。这种方式能精确地将商品信息提供给比较准确的目标用户，帮助企业与客户之间建立优良的互动性。一方面，客户获得了更切合其需求，也更优惠的商品和服务，甚至更好地享受到了个性化的定制商品和服务。另一方面，企业极大提高了存量用户的黏性，提高现有用户的APRU值，进而通过口碑效应吸引更多的新用户加入。支付数据与商户和厂商的客户关系管理系统（CRM）的对接，也使销售目标更加准确，定制生产数据更加清晰，降低了企业生产和营销的成本。
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可见，将支付数据贯穿市场营销全过程，利用数据工具控制和优化营销过程，可不断提升企业营销的投入回报率。
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信用中介
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信用是金融的基础。第三方支付机构的实践表明，运用交易支付数据挖掘工具，遵循事后资本金原则，建立以交易为基础的信用机制具有可行性。这深刻改变了长期以来银行运用资本和资产数据分析工具，遵循事前资本金原则所建立起来的货币信用机制。
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在商业和消费的发展过程中，赊销越来越成为商业和贸易主导形态，以及从“有钱才消费”转向“能还钱就消费”的消费形态，都会产生商品和服务流、支付流的时间差。信用融资就是为了解决这个时间差问题。先卖货再向上游收款的供应链交易或先支付后还款的消费形态，都需要相应的信用分析工具。
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第三方支付机构具有很强的交易数据集中能力。不少第三方支付机构也深入为中小微企业提供业务管理软件等服务。因此，第三方支付机构掌握的支付数据，既包含交易金额、品种、数量、时间、地点、消费者等实时交易数据，也包含中小微企业经营现金流、库存、订单等交易管理数据。
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把中小微商户在线支付交易的历史数据与即期销售数据、企业管理数据相结合，建立风控模型，并进行综合分析，可以判断商户在预期时间内有没有还款能力。这种以数据分析监控为主的风控手段，可以有效评估商户流动性风险，从而指导对商户授信和定价，并实现信用评级的批量自动化审批。
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基于交易的风控模型明显优于传统的风控模型。基于交易的风控模型是数据和机器的学习模型，其非常鲜明的特点是建立了极短周期的支付交易数据与信用评级的反馈机制。交易是即期发生的，相应的平均贷款周期也缩短至几个星期甚至几天。在这种模式下，不良贷款会迅速暴露，电脑不断根据不良贷款情况和交易情况即时更新改进模型，从而将不良贷款控制在较小的比例。与之相比较，传统上以资产为基础的信用贷款周期在半年以上，对于风控模型的反馈和改进时间也会拉得非常长。
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建立一个好数据模型来帮助判断借贷者是好还是坏，这意味着能以更低的利率进行贷款，从而大大降低了金融机构所需要的信用评级经营成本，提高放贷效率，同时又能很好地确保营利水平。