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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。
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初始阶段，第三方支付机构对支付数据的小数据应用主要发挥了信用信息中介功能。第三方支付机构根据支付平台上的数据，梳理有贷款需求的用户，并向金融机构推介。而信用评级、贷款标准、贷款资金全部由金融机构定夺。
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但由于传统金融机构仍未跳出事前资本金原则这一窠臼，授信依赖资产抵押、担保或质押，不太采信第三方支付机构对中小微商户的信用评级。譬如，阿里金融推荐100家商户，只有3家能被金融机构接受，大多数商户还是无法拿到贷款。因此第三方支付机构开始用自己的风险管理能力来区分商户，由第三方支付机构自己承担风险，为中小微商户提供信用支付、信用贷款、信用保理等服务。这时，第三方支付机构已承担了信用中介功能。
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当前，第三方支付机构的小数据挖掘技术在信用方面应用的可持续性，还面临着两大挑战。
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一是交易数据的可用性、真实性。数据的真实有效性是信用数据挖掘的生命线。现在有些行业“造假”盛行，其中包括交易流量造假。依靠单一维度的交易数据，构建信贷风险控制模型的有效性，遇到的最大挑战就是数据真实性。如果支付和交易数据存储过程中产生了系统性的数据失真，那么无论是小数据还是大数据，都难以创造信用挖掘价值。
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二是经济下行期的系统性风险。目前阿里金融放贷的额度非常小，即使损失一笔5 000元的贷款，对第三方支付机构的信用中介业务影响并不大。但一旦进入经济下行期或经济危机时期，由于中小微企业对经济波动的抗风险能力低，极为可能出现一大批商户都还不了5 000元贷款的情况。这就会形成积少成多的系统性资金风险，超出第三方支付机构的资金承受能力。
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第三方支付机构的数据服务营利模式
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第三方支付机构虽然不能通过出售原始数据获取收益，但是经过处理的分析结果是可以用来获取收益的。数据服务已成为实实在在的营利模式，市场上也有大量数据服务需求。
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数据服务营利模式主要有五种形式（见图3–13）。
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图3–13 第三方支付机构的数据服务模式
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一是提供消费者行为分析数据，服务于企业的营销需求。百度、淘宝等都在各自平台积累大量用户消费行为记录的基础上，面向在线商户提供消费者行为分析服务。谷歌针对企业用户还推出了自助式消费者调查服务，允许企业用户通过谷歌调查服务平台创建调查表格，按照消费者的回应数量等向谷歌付费。
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二是提供信用评级数据，服务于自身和其他金融机构的信用融资。例如，依托第三方支付数据的独特性和有效性，第三方支付机构可向P2P网络贷款、保理、众筹平台、网络化金融等机构销售用户的信用数据。
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三是提供企业管理分析数据，服务于产业链的上下游企业。例如淘宝向商户推出的魔方数据服务。
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淘宝魔方数据服务
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淘宝向卖家推出付费商业开放数据分析服务。目前淘宝推出的数据魔方收费标准为300元/月。
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商业开放的数据有两种：一是通过淘宝数据魔方平台，商家可以获取行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等，但是不能获得竞争对手的数据；二是通过与第三方研究机构合作的方式，商家可以直接从研究机构获取服务。
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淘宝数据魔方上线后的销售情况见表3–9。
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表3–9 淘宝魔方数据服务收入
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淘宝注册商家 （截至2009年1月） 购买数据魔方商家比例（预估） 淘宝收入（元/月） 57万 10% 1 710万 30% 5 130万 50% 8 550万 四是提供用户行为管理数据，服务于家庭或个人的资金、购物、消费等管理需求。例如，淘宝时光机向消费者提供了免费的原始数据。
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淘宝时光机