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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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建立企业之间、企业和政府之间合理的数据共享和分享机制，不仅有利于社会诚信体系建设，也将对所有企业带来“1+1>2”的价值增值。
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尤其值得关注的是，政府掌握了80%的数据源。在商业智能推动经济发展的新形势下，政府适时适度开放对社会具有普遍价值的数据源，积极推动社会化数据资源共享，将极大地推动经济发展。
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另一方面，建设与商业智能发展相适应的公共信息技术设施将更加迫切。
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对于企业而言，运用商业智能不仅是为了收集、处理和分析商户内部的业务数据，还希望能引入互联网上的网络浏览、微博、微信、移动设备的位置等数据。数据量的增大，数据的存储、安全备份、数据挖掘技术更新，都意味着更大的成本和投入。数据挖掘和大数据技术不是大公司的专利，却是大公司才负担得起的技术。要鼓励更多的中小微企业成长，需要政府提供更多的商业智能相关信息技术支持，减少单个企业运用技术的成本。
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宽带基础设施在推动上一轮信息化发展中起到了极为重要的作用。当前，政府对商业智能相关信息技术设施的建设，也必将推动新一轮信息化的深化发展。
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此外，商业智能发展必然要求完善关于个人隐私和商业机密保护的新法律法规。美国“棱镜门”事件就是美国情报部门基于互联网对10类信息进行的检测。美国情报部门对这种大数据进行分析，然后提炼出很多它们认为很有价值的信息。
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如何在用好商业智能的同时保护好公民个人权益，保护公民隐私，是推动商业智能真正大发展的必要条件。这需要在法律的框架内清晰界定企业数据挖掘行为的合法边界，规定各方共同遵守和认可的行为准则。
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支付革命：互联网时代的第三方支付 第四章 政策建议
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政策原则
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第三方支付机构（特别是创新型第三方支付机构）在中国贸易变革、金融变局、制造和服务业变化、国民收入分配以及政府管理转变中发挥了积极作用，对中国经济转型起到了较好的作用。
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但是，随着“控制信息流以控制支付流，控制支付流以控制资金流；获得网络接入权胜过资本所有权，获得数据投入量胜过资金投入量”的新企业竞争规则出现，对政府优化政策制定的基本原则如何更好地顺应和引导经济发展潮流也提出了一些新的要求。
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市场监管基本原则：分类监管、底线监管、联合监管
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总体来看，监管必须兼顾创新和市场发展需求。既不能因噎废食扼杀创新，也不能过分纵容以致损害消费者权益。
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