大数据赋能商业模式创新的价值分析与案例研究

伍 威

（广州华南商贸职业学院，广东 广州 510000）

一、前言

在新时代下，消费者的需求结构、内容与方式发生巨大改变，企业要想获取更多竞争优势，需要借助大数据技术持续创新。当前组织创新研究的重心放在技术领域，商业模式的研究相对较少。因前者可为企业带来直接效益，缩短彼此之间的技术差距，而后者是提高技术创新价值的重要手段，二者结合才可促进组织绩效的显著提升。因此，大数据的诞生改变了“游戏规则”，企业成功不再单纯依靠新技术，还取决于如何运用大数据促进商业模式创新。

二、大数据赋能商业模式概述

在网络时代背景下，大数据的诞生使商业模式概念受到广泛关注，该模式的创新与信息经济发展紧密相关。商业模式作为企业盈利手段之一，主要作用在于帮助企业谋取更多效益，以价值创造为核心，成为企业与客户之间价值传递的桥梁。在大数据下，商业模式以网络为媒介，对传统商业形式进行整合优化，连接各类商业渠道，拥有高风险、高效益、高创新的商业运作架构模式，包括传统网络商业与新型网络商业。互联网商业模式多种多样，其宗旨在于为客户提供长期价值。在本文研究中，主要以企业价值、消费者、资源与KPI业务为核心的创新进行研究，依靠大数据分析和解决企业问题，促进核心竞争力提升。同时，还可发挥大数据优势做出科学决策，促进企业运营效益提升，为企业发展注入更多动力。

在国外研究方面以数据驱动对绩效的积极影响、构成要素、模式特点等为中心。Mcafee与Brynjolfsson的研究中表明数据驱动下企业财务结果的客观指标更加突显；Waller指出大数据时代下，企业成功的关键点在于以数据为资产，依靠数据资源提取价值丰富的信息，使商业模式与业务形式得以改善，在业务流程中做出更好的决策；Hartmann立足于静态视角，针对六个KPI维度形成的商业模式框架进行构建，内含关键活动、客户细分、成本结构、价值主张等等[1]。在国内研究中，以数据驱动下对商业模式创新为中心。在李文莲研究中，从企业、行业与产业链的角度出发，对商业模式创新下的驱动原理进行研究，筛选出主体反应、时代特点、生态系统状态与行为认知四项内容，使模式创新驱动原理得以充分展现；在王栓英研究中对大数据风险内容以及对模式创新的影响进行分析。可见，以往研究侧重于以静态角度总结商业模式创新，但缺乏创新过程与内容。对此，本文重点对企业如何运用大数据进行模式创新，着重分析创新内容与过程，由此在竞争中占据有利地位[2]。

三、大数据背景下商业模式创新的过程与内容

1.创新内容

进入大数据时代后，企业要想实现商业模式创新目标，势必要顺应大数据潮流，对数据信息价值进行深入挖掘，从价值、资源、消费者与KPI业务层面着手创新，促进企业内在实力提升。

（1）价值创新。在大数据时代下，企业价值创新需要考虑多种问题，如帮助客户解决怎样的难题、向客户提供何种价值服务等等，可见价值创新主要从企业产品与服务为客户带来的价值方面体现出来。现阶段，企业与顾客之间可借助网络平台进行交流，获取数据信息。这就要求企业必须在深入研究和分析数据的同时，准确地把握高价值信息，筛选出更多科学、客观的信息供决策使用，这样才可掌握消费者的需求，生产出与之相符的产品，充分顺应市场潮流实现更大的发展。新时代下，数据整合为企业内外信息处理带来更多便利，企业也可更加充分地挖掘和使用数据信息，提前预测和掌握消费者的购物意向，更新发展战略，充分地发挥大数据资源的优势，可见只有具备大数据技术功能的企业才可在竞争中站稳取胜，通过采集关键信息满足消费者多样化需求[3]。

（2）KPI业务创新。此类业务为企业收入的关键来源，应重点核算，在全体业务开展中，KPI业务是模式创业的关键工作之一。在整个业务体系中，以模块进行划分，包括运营管理、战略制定、决策、产品销售等内容，均可提供相关大数据支持，且与以往的经验支持不尽相同。因此，在大数据模式下，业务创新源于数据分析与处理，只有更好地处理分析各类数据，企业才可实现商业模式创新，创新模式在大数据基础上运行，使业务水平得以优化，该模式更加严谨可靠，可在商业模式下获得更多利润[4]。

（3）资源创新。企业资源包括有形和无形两种，前者为实物资源，以固定资产为主，是体现企业实力的重要指标；后者包括信息、品牌、技术、文化等等。在大数据背景下，通过数据分析开展管理、决策、运营等工作，可为模式创新提供最具价值的资源，成为支撑企业发展的根基所在，为企业带来更多优势。此类资源作为模式创新的核心资源，包括内部和外部两个部分，需要企业给予高度重视，全面地收集和处理，对各项数据科学分析，这样才可获得更强的竞争力，占据主动地位。要想采集更多优质、高价值的数据，对数据分析、处理方面有更高要求，高技能人员与企业所需数据同等重要，均是不可或缺的重要因素，可为企业带来更多价值。

（4）消费者创新。企业提供的产品与服务都是以满足客户需求为核心。消费者作为企业价值传播主体，对于众多消费者群体来说，所生产的产品与服务不尽相同，尤其是在大数据背景下，消费者创新表现为消费市场细分，使多样化消费需求得以满足。通过大数据的应用，企业能够更加全面地分析、挖掘、使用大数据，围绕消费者需求生产与之相对的产品与服务，打破以往根据属性细分的原则，使消费市场划分更加细化完善。同时，还有助于对潜在消费者的挖掘，量身定制所需的产品与服务，提高企业销售额度与市场占有率，获得更大的发展[5]。

2.创新过程

商业模式创新是个循序渐进的过程，从初级稳定状态向高级稳定状态转变。根据Bucherer研究，可将大数据推动下的模式创新分为四个阶段，即分析、设计、实施、控制阶段。以苏宁易购为例，分别从组织、数据、生态系统创新等方面着手，对“新型炊具罩”产品研发与推广的商业模式创新过程进行研究。

（1）分析阶段。新型商业模式开发需要对现有模式进行全面分析，归纳总结相关数据进行识别与测评。为了准确评估市场需求，企业需要采集大量信息，提高自身的洞察力。例如，苏宁集团在生产新型炊具罩之前，对线上线下客户的消费行为进行分析，探究用户对该产品的使用需求，再与数据模型结合分析后得出用户期待的商品要求。在数据方面，苏宁集团采用虚拟价值链进行数据统计与分析，使市场需求得以明确；在组织方面，企业对内外数据进行全面采集、分析和处理，调整技术战略与数据架构，促进商业系统重构；对企业所处的政治、经济环境变化进行探究，由此准确识别和抓住商业机遇[6]。

（2）设计阶段。该阶段企业利用大数据价值链对新型商业模式进行发掘，从多个解决方案中选出最佳方案。产品团队在大数据支持下更具洞察力，可对消费需求进行深入检验，并提出行之有效的价值主张。因此，苏宁团队结合用户需求为依据量身定制与之相对的商业模式，便于创造更多的价值。根据数据分析结果评估用户需求，摸索科学可行的技术解决方案并验证。在数据方面，对用户行为偏好进行挖掘，获取分析报告，该环节应特别重视数据源可用性、质量评价；在组织层面，当前消费者群体数据量不断增加，可从中确定目标客户，对其提出相应的价值主张[7]；在生态系统领域，企业对数据驱动下的商业模式目标进行分析，判断何种任务可由合作方来完成，由此借助外部网络采集商业模式创新所需的资源，达到协同创新目标。

（3）实施阶段。该阶段在数据驱动下进行商业模式测试，依靠大数据风险评估来实现，并制定统一方案。通过评估技术应用，企业可从数据信息中获取更多价值信息，并对信息风险进行评估，为模式创新与战略转型做出更加可靠的决策。苏宁企业对用户需求进行采集后，与设计方共同探究产品设计事宜，最终选定与用户需求相符的“7”字形油烟机初稿[8]。在数据方面，因企业决策方式发生变化，其重心在于大数据风险的预测与评价；在组织方面，企业高层管理者的决策十分关键；生态系统方面，应对数据驱动下商业模式创新的法规制度内容进行完善。

（4）控制阶段。该阶段对模式方案进行测试后，使商业模式创新目标成功达成。炊具罩是在用户需求基础上研发的新产品，由传统制造商生产模式变成以用户为中心的新模式。在数据领域，依靠建模与仿真预测提高可操作性，达成模式创新目标。在组织领域，企业采用销售前反馈思路，与制造商建立合作关系，再返回到销售前端，实现中间环节扁平化，通过优化内部供应链体系，完善整体业务流程，在数据驱动下使商业模式得到创新；在生态系统方面，针对内外网络参与者进行监督，使消费者需求得到切实满足，使生产系统规范稳定的发展[9]。

四、大数据背景下商业模式创新的案例分析——阿里小贷

1.项目背景

2010年6月阿里小额贷款公司成立（阿里小贷），其发展历经较长时间，可总结为三个时期，即数据积累、合作发展与独立运行。在数据积累时期，阿里集团面向国内贸易打造出“诚信通”产品，对会员企业信用等级进行评估，为阿里信用评估模型建设与完善打好基础，为后续征信系统创建指明道路[10]。随着淘宝成交量的不断提升，使阿里集团积累了大量原始交易信息，为提高交易双方的可信度，阿里在2004年推出“支付宝”工具，使阿里与金融行业相结合，在提高交易信任度的同时，进一步促进数据积累。在合作发展时期，阿里通过支付宝进军支付行业，又与建设和工商两大银行合作，为阿里卖家与中小企业提供信贷业务，但因电商业务具有特殊性，一些卖家难以达到银行贷款要求，无法享受贷款业务。对此，阿里探索创建自身的风险控制模型与金融信用评价体系；在独立发展阶段，阿里集团陆续在浙江、重庆成立了小额贷款公司，以小微企业、阿里卖家为目标对象，解除了与建设银行、工商银行的合作，这些都是在前期数据积累与以往银行积累为基础而实现的；在独立运行后，阿里贷款额度不断提升，从2017年的7541亿上升到2018年的8375亿，到了2019年直接增长到9560亿元，享受贷款服务的中小企业超过150余万家，如下表1所示[11]。

表1 阿里小贷贷款总额（亿）

2.与传统银行贷款对比

（1）阿里小贷

以淘宝信用贷款为例，其申请流程较为简单，可在线上完成贷款到还款的全过程。用户在提交申请表后，阿里会对申请者以往的现金收支、经营数据、信用认证等信息进行综合分析，根据实际需求决定是否安排视频调查、外放调查等工作。在必要情况下，第三方机构将到企业所在地进行考察，与申请者面对面交流，了解实际经营情况，采集贷款办理所需的信息，并向有关部门进一步调查，上述流程完毕后，申请者静候佳音即可。值得强调的是，阿里小贷并非全部满足用户申请额度的审批，而是对申请者信用与经营情况进行综合分析后，阿里会为用户设置一个可贷款的上线，只有用户申请贷款在该范围内才可全额到手，否则只能贷到部分款项[12]。

对审核机构来说，采集申请者的现金流量、好评率、经营数据等信息难度较小，但在数据分析方面则面临较大挑战。大数据分析要求与模型算法相结合，对数据分析者专业能力提出较高要求。对此，阿里云进行数据独立分析和挖掘，使数据处理更加标准、速度更快，甚至可达到常规工业产品一般的服务标准，实现批量精准的一条龙生产。除阿里云之外，视频调查技术也是核心所在，利用该技术可实现申请者与审批者的面对面交谈，不但使信贷服务更加人性，还可节约更多时间与交通成本。同时，审核者无须声明便可获取信贷凭证，对申请者的信用度进行深入了解；审核者还可线上辅助申请者填写财务报表等资料，使申请者能够更加快速高效地获得贷款。贷款的偿还方式较为简单，利息并非从到账那一刻开始计算，而是从支出时开始记录。申请者的还贷额度是淘宝根据信贷模型自动生成，并会定期提醒申请者偿还贷款；在每个还款日，如若申请者没有主动还款，系统便会自动从其名下支付宝账户中扣除。因此，只要保障支付宝账户余额充足便可按月偿还，不会对个人信贷造成危害。

（2）传统银行贷款

银行贷款是指银行机构依据国家相关政策规定的利率，将资金以贷款的方式发放给申请者，并约定偿还期限的行为。以往银行贷款申请无法在线上开展，而是要申请者到当地营业点办理，申贷负责人会对申请者资料信息进行初步审核，如若材料与规定不符，则可能拒绝为其提供该项服务；如若手续不全需要补充，则要求申请者到相关机构开具证明，手续众多、流程复杂，最终通过率较低；待资料提交完毕后，银行工作者会亲临企业实地考察，编写调查报告，最后等待审批结果，待会议审批通过后才可报批，获得申请额度。在传统银行贷款中，资料采集与实地考察以申请者财务情况、固定资产为依据，但因中小企业在此方面可能与要求不符，加上国内社会信用体系不够完善，正处于逐步创建中，导致中小企业贷款难度增加，出现融资难等问题[13]。

表2 两种贷款模式对比

（3）二者对比

根据本文分析，针对阿里小贷与传统银行贷款相关项目进行对比，分析二者在申请条件、放贷依据、客户群体与贷款期限等方面的差异，如表2所示。

与传统银行贷款相比，阿里小贷的优势十分显著，为传统商业银行发展指明思路，纷纷立足现实情况提供新型信贷产品。以建设银行的“信用贷”产品为例，主要面向中小企业，使小型企业的融资需求得到一定满足；再如工商银行研发的“易融通”，凭借第三方商务平台的力量为个体工商户、微型企业运营提供相应的融资支持。上述措施不但可为商业模式创新带来更多影响，还可展现大数据在模式创新方面的应用潜力，特别是在“互联网＋”之下，越来越多用户选择利用网络平台进行交易和创新，海量数据的产生大力推动了网络信贷产业的飞速发展。

（4）模式创新

从本质上看，商业模式创新是实现价值创造的新思路。通过将银行贷款与阿里小贷对比可知，阿里小贷是在商业模式创新基础上，使企业融资难问题得到有效解决，同时还可促进银行信贷业务优化创新。大数据自有商业模式创新代表着的是资本自身具备海量用户信息，如淘宝、酷狗等等，他们不但可通过用户数据挖掘创新传统营销模式，实现精准推荐与营销，还可凭借现有数据分析为第三方企业提供解决方案，由此获取自身所需的额外资源。阿里小贷是在大数据技术支持下产生，可对商业模式进行价值创新，该技术可使算法模型更加成熟，降低不良贷款概率，借助数据分析探究信贷市场发展趋势，对信贷产品进行优化创新等，使其更加游刃有余的应对市场新需求。数据驱动下模式创新的重要措施如下表3所示[14]。

阿里小贷是以大数据为基础，数据技术在价值创造方面的优势最为明显，其以阿里草根征信系统为发放贷款的依据，内含天猫、淘宝等网店，加上支付宝中的数据信息，阿里还特意建立阿里云对天猫、淘宝中的用户订单进行处理，同时也为其他交易数据处理提供有利依据。阿里小贷中的核心业务是依靠云计算、计算机来实现，在上述技术的合力作用下，可对贷款申请、审批与还款等功能进行综合管理，实现无纸化操作目标，不但可简化贷款程序，还可节约更多纸张，提高节能环保效益。因电商经营环境瞬息万变，可通过电商平台展现出来，阿里可对贷款申请者进行实时调查与监控，使信贷风险降低。作为贷款申请者，无须出门便可在家中进行线上办理，节约更多业务申请和办理时间，更加快捷高效。阿里小贷充分发挥电商公开、数据可追溯、透明度高等优势，凭借强大的存储与分析能力，有效弥补传统银行在为个人与中小企业贷款时的弊端，申请者能够更加详细地了解贷款要求，从而顺利贷到款项，使经营状况得到有效改善。通过为用户量身打造新型信贷产品，使申请者需求与信用额度相互统一，凭借线下辅助调查的方式，充分了解申请者的真实情况，获取更多可靠信息。因线下调查工序由与阿里合作的第三方企业完成，这样不但可节约更多成本投入，还可减少违约风险产生。针对违规情况，阿里可采取网络惩罚措施，如上征信黑名单、封杀店铺、全网追踪等等，必要情况下可采取法律手段维护合法权益，提高申请者的违约成本，促进小贷的长期良性运行，最大限度地实现企业价值。

3.优化措施

（1）采集丰富数据信息。根据数据所有者类型不同，可将采集源分为三种类型，一种是内部数据，包括销售、生产、经营所得等等；另一种是合作企业的数据，可通过两个企业的合作接口采集相应数据信息；还有一种是源于网络中的公开信息，可供全体网民共享，以最低成本获得的信息源，但数据真实性需要深入验证。对此，企业不但要对自身数据进行采集，还要与其他企业联合采集数据，也可直接从网络中间接下载。值得强调的是，因数据质量受限，大数据获得的结论更具参考价值，可以直接投入应用。作为企业管理者，应对内外部情况全面了解，对数据质量与企业发展等综合考虑后作出科学决策，才可更好地促进企业发展[15]。

（2）引进先进技术。在大数据应用下，与之相对的数据采集、分析、技术开发等企业陆续诞生，成为新型市场调研企业。因大数据创建需要较长时间，对于技术人员的培养与技术引进的前期投入较多。对此，企业应树立长远发展眼光，创建具有自身特点的数据库，培养更多专业性人才。但对于实力和资金均不占优势的企业来说，创建数据库和培养科技人才难度较大，而引进先进技术相对难度较小，相对可行。

表3 数据驱动下模式创新要素

（3）培养技术人才。大数据建设的各个环节均离不开技术人才的支持，培养一批技能高超、具有较强管理能力的专业团队十分必要，只有这样才可灵活运用新技术、新方法探索数据内涵所在，充分发挥数据优势。对此，加强数据开发人才培养十分必要。当前，技术开发人才缺口较大，企业不但要加强培训和教育力度，还应提高招聘门槛，使整体数据分析团队素质得到全面提升，并提高福利待遇，降低人才流动率。同时，通过充分发挥技术人才的作用，为企业创建一个强有力的数据信息安全保障体系。

（4）完善法律法规。新时代下，数据共享成为主流趋势，如若未将数据公开，则大数据便不复存在。但是，数据共享具有双面性，虽然可为社会发展提供更大助力，挖掘更多数据背后的潜在价值，但也关系到个人隐私泄露等隐患。同时，该项技术还受到法律规定、伦理道德等方面的制约。在法制化社会下，大数据应用应结合实际情况对相关法律进行修订和完善，具体措施为：一是制定颁布一系列法律，使数据权限得以明确，要求各行各业务必遵守，一旦违背导致个人信息受到威胁，则有权拿起法律武器维护自身合法权益；二是将法制与德治结合起来，依靠行业自律等方式填补法律体系的弊端，同时还提醒用户在应用网络时注意个人隐私的保护。力求通过上述措施，使企业与个人在数据应用时能够更加合理合法，牢牢把握大数据创造的发展新机遇，获得更多效益。

五、结论

综上所述，在物联网、云计算、遥感等高新技术更新换代下，数据量开始爆炸式增长，大数据时代已经到来，商业模式创新环境发生巨大改变。对此，企业应从价值思路、发现、价值创造等方面着手探究发展新路径，做好分析、设计、实施与控制阶段的各项工作，为后续模式创新提供新思路。我国商业模式创新尚处于起步阶段，但大数据发展已成为主流趋势，企业在市场竞争中应从渠道采集丰富数据信息、培养高素质型技术人才、完善相关法律法规，为商业模式创新提供强有力的法律后盾，并积极引进云计算、计算机等先进技术，不断发挥数据技术挖掘潜力，依靠商业化转型为企业探寻更加广阔的发展之路。