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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
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淘宝时光机是淘宝推出的一款记录并展示淘宝卖家和买家的购物行为的产品。所有用户登录淘宝后，都可以在“我的1212”这个页面的淘宝时光机上，看到自己的交易历史记录。
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淘宝时光机通过强大的数据分析技术，将购物时间、地点、物品、金额等数据进行综合分析，最后快速生成一系列的动画。
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五是提供行情分析和经济预测数据，服务于经济分析和政策制定。第三方支付机构交易数据，特别是厂商订单的动态，对宏观经济运行走向有极强的预见性。这些数据开发出来对把握宏观形势、适时采取应对政策有很大意义。例如在阿里巴巴上进行在线贸易的外贸型工厂往往会提前几个月根据海外订单启动生产线。阿里巴巴曾根据平台交易数据提前半年预测到2008年国际金融危机。
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第三方支付机构可以就以上五种数据服务形式进行组合，提供更为复杂的数据服务。以用户和交易数据作为合作条件，与专业数据分析公司或广告公司建立合作，与大型商户换取资源，也是第三方支付机构可以探索的商业模式发展新路。
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应当看到，数据服务商业模式需要大量的沉淀数据，因而前期投入产出比较低，形成规模效应周期较长。虽然已有阿里金融的成功经验，但总体上支付数据分析模型发展还处在初级阶段，模型还需不断改进和创新。对第三方支付机构来说，这些数据正日益成为与实物资本和人力资源同等重要的资源，这些数据资本正在影响着其商业模式的转变。
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第三方支付机构发展商业智能需要的公共资源