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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
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商业智能并不是一项新技术。数据挖掘、大数据是商业智能发展到更高阶段的产物。
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第一阶段，初期的商业智能包括数据仓库、联机分析、报表分析（OLAP）等技术，处理的主要是企业内部流转的业务数据，为企业提供了高质量的数据源，并能从多种角度对业务数据进行汇总计算。初期的商业智能来源于企业内部数据，也仅服务于企业内部。
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第二阶段，中期的商业智能应用数据挖掘技术，从大量结构化、非结构化数据和历史数据、动态数据流等数据中，通过关联分析、序列分析、聚类分析等方法，抽取出隐含的有价值的知识。今后一段时间内，第三方支付机构的小数据应用基本上处于这一阶段。
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此阶段的数据来源已不完全局限于企业自身业务产生的数据，也不只限于在企业内部发挥价值，还可以向外创造价值。企业、政府之间的数据共享是数据挖掘创造更大价值的基础。
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第三阶段，商业智能的更高发展阶段就是大数据。大数据技术以开源为主，迄今为止，尚未形成绝对技术垄断。数据资产并不是大公司才有的专利，小企业一样可以运用大数据。大数据能够对内、对外产生价值，同时还能在不同组织间自由流动，形成整个社会的数据基础设施。可以预见，随着移动互联网和移动支付的发展，第三方支付机构也会率先步入大数据应用行列。
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商业智能向更高阶段的发展越快、越成熟，数据的多维度交叉就越重要，因而社会化数据源共享和信息基础设施共享，在企业发展中的地位和作用就更关键。
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一方面，商业智能的发展将更迫切需要社会化数据源共享。
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对第三方支付机构而言，信用是金融的基础。而信用的数据源一定是多个来源、多个维度的。目前第三方支付机构创造性地开展了基于交易行为数据的批量和量化贷款。但仅仅掌握交易这一个维度的数据，其问题也显而易见。针对特定用户，只有将用户在多个企业的交易数据、多个银行的信贷数据以及受到政府执法和处罚数据、资产数据等多维度数据整合起来，才能形成较为客观的信用评价。
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包括支付宝在内的第三方支付机构信用数据显然远不够全面。它们只能掌握用户在自身平台上的交易数据，不掌握用户在其他交易平台上的交易数据，更不掌握银行信贷数据、政府的执法和行政处罚数据。
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反之，对银行而言，银行掌握用户的信贷数据，却没有用户被政府执法和行政处罚的数据，以及用户在电商平台上的交易数据。
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