關于“網聯”未來大數據商業(yè)模式的可行性分析

在數據就是資源的時代，數據支撐起了一家家新型互聯網企業(yè)的崛起，這也促使著數據商品的形成，在該領域還有巨大的商業(yè)空間。而網聯則占據了天時地利人和，2017年3月31日，央行系占37%股份的“網聯清算平臺”試運行正式啟動，這標志著我國從此揭開了對第三方支付監(jiān)管的序幕。伴隨著以“支付寶”、“財付通”為代表的第三方支付的迅猛發(fā)展，第三方機構與銀行的直連模式顯露出越來越多的弊端，如因第三方機構的內部軋帳而導致監(jiān)管機構無法有效的支付過程中的違法違規(guī)現象，又如大量寶貴的交易數據被第三方支付平臺所壟斷，形成了市場上的“數據寡頭”，這就促使了央行牽頭的網聯的出現，但網聯除了最基本的監(jiān)管與清算功能外，或許在未來還會有基于大數據的商業(yè)功能。

1 核心能力及商品價值主張分析

1.1 核心能力

如下圖所示的是第三方支付機構、網聯平臺和各大商業(yè)銀行間的連接方式，網聯平臺在第三方支付機構和銀行間做資金流和信息流的中介。在此之前，第三方支付機構利用機構內部的龐大的資金儲存和充分的現金流，發(fā)生交易時，常常采用內部軋帳的方式，這使得銀行無法明確具體交易信息，只是總體上資金的清算。而現在所有的支付機構都先與網聯平臺進行交易與數據的交割，然后網聯平臺與銀行進行資金的清算，這使得每一筆交易信息都匯經網聯平臺。此外，網聯結束了第三方支付的“數據寡頭”的地位，而且綜合了所有平臺的交易信息，這使得數據量更大，數據分析更準確，從而有更強的市場競爭力，這也是網聯平臺的核心能力。

1.2商品價值主張

因第三方支付機構處理的大多是商品消費、金融投資、普通轉賬等交易活動，故其所收集的交易信息經專業(yè)的集合、處理、分析之后，對消費者的消費偏好、投資理念、資產流動性等有了大致的分析結果，這對商家和金融機構來說，相當于一份數據極真實、樣本數量極大、分析結果極準確的調查問卷報告，更有助于其利用大數據進行“精準營銷”，知己知彼，如對待不同資金等級、風險偏好的有意向投資者推出最合適的投資理財產品，往往會起到事半功倍的效果。 

2.消費者目標群體及市場渠道的可拓展性分析

因大數據是一種集合的信息資產，具有數據量大、冗合性高、處理復雜、對設備技術要求高等特點，故其目標群體大多為那些具有一定資本與技術處理能力的商家，以及出售金融產品、推廣金融業(yè)務的金融機構。但“網聯”的大數據商業(yè)模式形成規(guī)模經濟的時候，不會只出售原始數據，而是將數據進行綜合處理、分類、分析，形成模塊化、產業(yè)化的大數據信息商品，這會大大降低目標消費者的門檻，進一步向中小商家擴大市場。

3.利潤模型分析

3.1成本結構

從生產領域，即大數據的獲取與處理角度來看，其成本構成主要有以下幾個部分：

（1）設備材料消耗費用

網聯的大數據來源是平臺清算時的交易信息，故信息收集是利用平臺交易完成后的反饋信息。為支撐高并發(fā)的數據處理需求以及海量數據的儲存，網聯采用的是“三地六中心”的分布式架構。所以成本包括固定資產投資，如房屋、系統(tǒng)設備、通信設備等等。其總和我們用表示。

（2）勞動力消耗費用

    網聯清算平臺的運行、檢修、維護都需要一大批各專業(yè)的精英人才，故生產成本也包括網聯所發(fā)放的各種工資、獎金、津貼、補助。

（3）技術研發(fā)費用

在科技日新月異的時代，對技術人員的技能培訓以及教育費用也是一大筆開支。而技術研發(fā)具有很大的不確定性。研發(fā)成本相對來說與研發(fā)成功率有很大關系研發(fā)的失敗很可能導致整個項目擱淺，利潤喪失殆盡，故我們用k表示研發(fā)成功率，則勞動力消耗成本可以表示為   。

（4）其他費用

在技術研發(fā)中，可能會因為資金的不足而向銀行或其他部門貸款，這就需要一定的利息費用，除此之外，管理費用、廢品損失費用等也都是生產成本的組成部分。

 3.2收入結構

因大數據商品的特殊性，不同的客戶對象會有著不同的需要，例如淘寶商家會需要哪些商品的單品銷售量高，交易數據量大，以了解本季的潮款，來制定自家商品的進貨方向。故網聯可以根據客戶不同的需求，提供多層次、多模塊的數據商品以及個性化服務，以需求確定供給，具體的收入可以分為以下幾種。

（1）原始數據出售收入

人工智能、物聯網等新興市場的興起，對海量數據的需求是巨大的，因為需要數據的支撐人工智能所需數據庫的更新和運行，來適應快速發(fā)展的社會科技和人類生活方式。對于這種需求，“網聯”可以將原始數據打包出售，通過雙方的協(xié)商確定成交價格，我們把這些收入記作。

（2）分析報告出售收入

對于一些需求統(tǒng)一的客戶，網聯可以結合其他數據制定某行業(yè)分析報告。如對基金銷售公司，網聯可以將投資者的投資產品進行綜合的比例分析，如投資者中約有60%的基金投資者投資的是混合型基金，且混合型基金中持倉家電、釀酒等消費型股票的基金更受投資者喜愛等等，更詳細的分析投資者的偏好，從而幫助銷售公司達到“精準營銷”的目的。

（3）個性化一對一服務收入

也不免有大型企業(yè)或物聯網公司對數據有特殊要求，網聯可以與其簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議，長期持續(xù)性的為其提供數據支持，這將是網聯收入的最大部分。

（4）數據儲存空間出租收入

網聯因巨量數據儲存的需要，會斥資建設大型的安全數據儲存中心，網聯可以充分利用其閑置儲存空間，向其他有數據儲存需要的公司出租，賺取租金收入。

綜上，網聯的總收入。

4.基于SWOT分析法的可行性分析

 4.1內部因素

我們可以把內部因素分成優(yōu)勢和劣勢兩個方面，網聯的優(yōu)勢有以下三點：首先是大數據商品的必需性與不可替代性；其次是網聯政商結合的背景，資金來源充足；最后是來自互聯網巨頭股東的技術支持。劣勢也很明顯，第一是對公司的平穩(wěn)運行與技術的要求極高，不能有系統(tǒng)問題以影響公民的正常交易活動；第二是股東數量較多，決策意見的不確定性。

 4.2外部因素

我們把外部因素分為機會和威脅兩個方面，機會首先在政策因素上，我國推動實施國家大數據戰(zhàn)略，推進數據整合和開放共享，加快建設數字中國；然后我國5G的即將商用，標志著物聯網時代的正式到來，而其對數據商品的極大需求對網聯來說也是一大利好。但是威脅在于大數據的重要性尚未引起中小企業(yè)的重視。

5.結論與建議

綜上所述，網聯建立以大數據商品為基礎的商業(yè)模式是具有可行性的，并且基于以上的SWOT分析，網聯可以制定SO戰(zhàn)略，即增長型戰(zhàn)略，利用自己的優(yōu)勢，抓住機會，積極開拓市場。

本文來源：《企業(yè)科技與發(fā)展》：http://00559.cn/w/qk/21223.html