在不同的支付模式下 ， 支付相关信息的配置也对支付数据的运用有重要影响 。 例如 ， 第三方支付平台通常拥有支付者身份和其在平台上进行的所有支付的数据 ， 企业则拥有每笔支付对应的具体业务内容的详细信息 。 在企业依靠第三方支付平台进行支付结算的模式下 ， 支付服务商可以对支付信息与客户身份背景及其在其他场景的支付信息进行综合分析 。 但是支付服务商通常无法获得客户支付所对应的在企业内部的具体业务内容 。 因此 ， 在这一模式下 ， 对于支付数据的运用通常是通过与“外部”数据整合来完成的 。 而在企业自建支付平台的模式下 ， 企业不仅可以获得客户的支付信息 ， 且能够将其与内部业务信息进行匹配 。 因此 ， 在这一模式下 ， 对于支付数据的运用通常是通过与“内部”数据整合来完成的 。 显然 ， 这两种数据整合方式各有优势：前者胜在全面与综合 ， 后者则长于专业与精确 。 相应地 ， 这两种数据整合方式的适用场景也不同 。 对于企业而言 ， 通常基于“内部”数据整合获得的信息更有针对性 ， 但是在某些情况下 ， 基于特定客户综合数据生成的信息 ， 如信用状况 ， 难以用业务数据分析替代 。
不同支付模式对于数据配置与运用的影响还体现在“衍生”数据方面 。 这里的衍生数据指的是并非由常规经济活动的支付行为所产生 ， 而是由支付服务商或企业通过特定商业策略引导客户做出反应而获得的客户行为数据 。 例如 ， 企业对于特定区域或时段的商品价格进行调整 ， 由此测试价格弹性；又如 ， 事业单位提供不同技术特性的服务 ， 以测试客户需求 。 很多情况下 ， 这些测试不需要借助支付平台的特殊支持也可以进行 ， 但是如果有支付数据的配合 ， 得到的信息则会更为丰富和精细 。 例如 ， 企业调整某种商品技术指标后从销量数据只能看到客户的总体需求 ， 但是基于整合客户身份信息的支付数据则能够了解不同类型客户的购买行为变化 ， 并且可以基于此采取差异化的产品策略 。 因此 ， 在自建支付平台以掌握支付数据之后 ， 企业会有更大的积极性来生成衍生数据 。 但另一方面 ， 商业策略调整的某些效应很难在企业个体的层次上观察到 ， 例如：商品价格调整对于竞争对手或关联市场消费者需求的微观影响；广告投放效果与客户消费轨迹的相关性 ， 等等 。 这类分析都需要整个行业乃至跨市场的数据支持 ， 其中最主要的数据来源主体就是第三方支付机构 。 对于这类经济效应 ， 行业的主要企业转向自建支付平台则会大大削弱第三方支付机构数据的代表性与可靠性 ， 也因此抑制了相关衍生数据的生成 。
支付深化发展背景下的数据治理问题
支付深化发展背景下的支付模式变化也带来了新的数据治理问题 。 对于企业而言 ， 自建支付平台是其权衡利弊之后的结果 ， 但从社会福利的角度来看 ， 这一选择未必是最优的 ， 其总体效应需要综合各个层面的视角来加以分析 。
数据生成和运用视角 。 正如前文所述 ， 一般而言 ， 自建支付平台能够生成更为丰富和精细的支付数据 ， 从而也产生更大的社会价值 。 但是其代价是 ， 在自建支付平台模式下支付数据的收集、存储和运用都较第三方支付模式更为“碎片化” ， 分散在不同的企业中 。 理想的情况下 ， 如果不同来源的支付数据能够便利地加以整合和运用 ， 那么这种分散化的数据配置并不是问题 。 但在现实当中 ， 消费者隐私、数据安全乃至企业个体利益都构成了支付数据整合的巨大交易费用 ， 这时数据配置模式就对支付数据综合运用的社会成本有相当大的影响 。 与此同时 ， 从交易和信息发掘平均成本的角度来看 ， 由几家主要支付机构来承担大部分支付业务更具规模经济效应 ， 而且考虑到大部分企业在支付系统方面缺乏足够的技术力量和业务经验 ， 其效率也会低于第三方支付机构 。
消费者保护视角 。 支付数据的发掘和运用一方面给消费者带来了便利和更为丰富的消费体验 ， 另一方面也产生了侵犯消费者隐私和其他权益的问题 。 其中 ， 基于行为数据进行价格歧视、强制客户绑定支付方式、忽视低利润客户群体的基本经济权利等是较为突出的几种表现 。 由于凭借支付数据对于消费者权益的侵犯往往与支付服务商的市场垄断地位高度相关 ， 因此企业自建支付平台带来的支付市场分散化可以在一定程度上缓解上述问题 。 然而值得注意的是 ， 市场竞争并不能解决所有问题 ， 恰恰相反 ， 支付数据的分散化配置可能加大消费者数据泄露和不当利用的风险 ， 并给相关企业提供不正当竞争的激励 。 例如 ， 某些企业为了获得更为精细的支付数据 ， 不惜采用降低客户体验的复杂支付流程设计 ， 在交易和支付时要求客户提供非必要的个人信息；企业凭借其在供应链中的支配地位强制上下游企业加入自建支付平台等 。
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