关于“网联”未来大数据商业模式的可行性分析

2018-09-10刘田广何威贾紫茹李冀宁贾锦玉

企业科技与发展 2018年4期

刘田广　何威　贾紫茹　李冀宁　贾锦玉

【摘要】文章通过网联的核心能力及商品价值主张分析、消费者目标群体及市场渠道的可拓展性分析、利润模型分析与基于SWOT分析法的可行性分析，简要叙述了网联可能的大数据商业模式，并对此给出相关对策建议。

【关键词】大数据；数据寡头；网联；SWOT可行性分析

【中图分类号】F713.36 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2018）04-0071-02

在数据就是资源的时代，数据支撑着一家家新型互联网企业崛起，促使数据商品的形成，且在该领域还有巨大的商业空间。而联网清算有限公司（简称“网联”）则占据了天时、地利、人和，2017年3月31日，“央行系”占37%股份的“网联清算平台”试运行正式启动，这标志着我国从此拉开对第三方支付监管的序幕。伴随着以“支付宝”“财付通”为代表的第三方支付的迅猛发展，第三方机构与银行的直连模式显露出越来越多弊端，比如因第三方机构的内部轧账而导致监管机构无法有效支付过程中的违法违规现象，又如大量宝贵的交易数据被第三方支付平台所垄断，形成了市场上的“数据寡头”，这就促使中国人民银行牵头的“网联”出现，但“网联”除了最基本的监管与清算功能外，或许在未来还会有基于大数据的商业功能。

1 核心能力及商品价值主张分析

1.1 核心能力

图1是第三方支付机构、网联平台和各大商业银行间的连接方式，网联平台在第三方支付机构和银行间做资金流和信息流的中介。在此之前，第三方支付机构利用机构内部庞大的资金储存和充分的现金流，发生交易时，常常采用内部轧账的方式，这使得银行无法明确具体交易信息，只是总体上的资金清算。而现在所有的支付机构都先与网联平台进行交易与数据交割，然后网联平台与银行进行资金清算，使得每一笔交易信息都汇经网联平台。此外，“网联”结束了第三方支付的“数据寡头”地位，而且综合了所有平台的交易信息，这使得数据量更大，数据分析更准确，从而具有更强的市场竞争力，这也是网联平台的核心能力。

1.2 商品价值主张

因第三方支付机构处理的大多是商品消费、金融投资、普通转账等交易活动，故其所收集的交易信息经专业的集合、处理、分析之后，对消费者的消费偏好、投资理念、资产流动性等有了大致的分析结果，这对商家和金融机构来说，相当于一份数据极真实、样本数量极大、分析结果极准确的调查问卷报告，更有助于其利用大数据进行“精准营销”，知己知彼，为不同资金等级、风险偏好的有意向投资者推出最合适的投资理财产品，往往会起到事半功倍的效果。

2 消费者目标群体及市场渠道的可拓展性分析

因大数据是一种集合的信息资产，具有数据量大、冗合性高、处理复杂、对设备技术要求高等特点，故其目标群体大多为那些具有一定资本与技术处理能力的商家，以及出售金融产品、推广金融业务的金融机构。但“网联”的大数据商业模式形成规模经济的时候，不会只出售原始数据，而是将数据进行综合处理、分类、分析，形成模块化、产业化的大数据信息商品，这会大大降低目标消费者的门槛，进一步向中小商家扩大市场。

3 利润模型分析

3.1 成本结构

从生产领域，即大数据的获取与处理角度來看，其成本构成主要有以下几个部分。

（1）设备材料消耗费用C1。“网联”的大数据来源是平台清算时的交易信息，故信息收集是利用平台交易完成后的反馈信息。为支撑高并发的数据处理需求及海量数据储存，“网联”采用的是“三地六中心”的分布式架构。成本包括固定资产投资，如房屋、系统设备、通信设备等，其总和我们用C1表示。

（2）劳动力消耗费用C2。网联清算平台的运行、检修、维护都需要大批各专业的精英人才，故生产成本也包括网联所发放的各种工资、奖金、津贴、补助。

（3）技术研发费用C3。在科技日新月异的时代，对技术人员的技能培训及教育费用是一大笔开支。而技术研发具有很大的不确定性，研发成本相对来说与研发成功率有很大关系，研发的失败很可能导致整个项目搁浅，利润丧失殆尽，故我们用K表示研发成功率，则劳动力消耗成本可以表示为。

（4）其他费用C4。在技术研发中，可能会因为资金的不足而向银行或其他部门贷款，这就产生利息费用。除此之外，管理费用、废品损失费用等都是生产成本的组成部分。

总体来看，“网联”的大数据商业模式的成本模型可以表示为C=C1+C2++C4。

3.2 收入结构

因为大数据商品的特殊性，所以不同的客户对象会有着不同的需要，例如淘宝商家会需要哪些商品的单品销售量高、交易数据量大，以了解本季的潮款，指明自家商品的进货方向。故“网联”可以根据客户不同的需求，提供多层次、多模块的数据商品及个性化服务，以需求确定供给，具体收入可以分为以下几种。

（1）原始数据出售收入W1。人工智能、物联网等新兴市场的兴起，对海量数据的需求巨大，所以需要更新和运行人工智能数据库，来适应快速发展的社会科技和人类生活方式。对于这种需求，“网联”可以将原始数据打包出售，通过双方的协商确定成交价格，我们把这些收入记作W1。

（2）分析报告出售收入W2。对于一些需求统一的客户，“网联”可以结合其他数据制定某行业分析报告。例如，对基金销售公司，“网联”可以将投资者的投资产品进行综合比例分析，如果投资者中约有60%的基金投资者投资的是混合型基金，且混合型基金中持仓家电、酿酒等消费型股票的基金更受投资者喜爱等，更详细地分析投资者的偏好，从而帮助销售公司达到“精准营销”的目的。

（3）个性化一对一服务收入W3。不免有大型企业或物联网公司对数据有特殊要求，“网联”可以与其签订战略合作协议，长期持续性地为其提供数据支持，这将是“网联”收入的最大部分。

（4）数据储存空间出租收入W4。“网联”因巨量数据储存的需要，会斥资建设大型的安全数据储存中心，“网联”可以充分利用其闲置储存空间，向其他有数据储存需要的公司出租，赚取租金收入。

综上分析，“网联”的总收入W=W1+W2+W3+W4。

最后计算“网联”的毛利润l=w-c。

4 基于SWOT分析法的可行性分析

4.1 内部因素

我们可以把内部因素分成优势和劣势两个方面。“网联”的优势：首先是大数据商品的必需性与不可替代性；其次是“网联”政商结合的背景，资金来源充足；最后是来自互联网巨头股东的技术支持。“网联”的劣势：对公司的平稳运行与技术的要求极高，不能有系统问题影响公民的正常交易活动；股东数量较多，决策意见存在不确定性。

4.2 外部因素

我们把外部因素分为机会和威胁两个方面。机会首先体现在政策因素上，我国推动实施国家大数据战略，推进数据整合和开放共享，加快建设数字中国；其次，我国5G即将商用，标志着物联网时代正式到来，而其对数据商品的极大需求对“网联”来说是一大利好。威胁在于大数据的重要性尚未引起中小企业的重视。

5 结论与建议

综上所述，“网联”建立以大数据商品为基础的商业模式具有可行性，并且基于SWOT分析，“网联”可以制定SO战略，即增长型战略，利用自身优势，抓住机会，积极开拓市场。

参考文献

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