最大的難點在于互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合是否提高傳統(tǒng)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上某個環(huán)節(jié)甚至整個鏈條的效率。也就是說互聯(lián)網(wǎng)作為信息庫，解構(gòu)和重組傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈上的信息，是否使得信息搜尋與匹配的效率更高。比如，互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)是否降低了信息不對稱？關(guān)鍵不在于信息是否增多，互聯(lián)網(wǎng)只是提供了降低信息不對稱的可能性，而在實現(xiàn)的過程中可能制造了更大的信息不對稱。搜索引擎的出現(xiàn)，大大增加了我們搜尋信息的容量，但是能不能尋找到目標信息的關(guān)鍵在于輸出結(jié)果的排序算法。如果搜索出來全是廣告，那么更多的信息反而降低了效率。

舉三個例子：

O2O

從線上到線下，團購是對傳統(tǒng)餐飲業(yè)的顛覆嗎？不是的，人們從選擇餐館→去目的地→享受用餐→結(jié)賬，整個消費場景里，我們可以使用團購應(yīng)用搜尋餐館信息，用導(dǎo)航工具尋找目的地，用支付工具完成付款。在完成外出用餐的整個過程，我們都可以用團購應(yīng)用完成。起初，美團切入市場的痛點在于，收集全品類的餐館信息進行架構(gòu)分類，使得用戶更容易匹配到目標餐館，提高了信息尋找的效率。接著，對整個消費流程進行拓展，跟高德地圖和第三方支付合作。一個團購工具即優(yōu)化多個環(huán)節(jié)的使用場景。

美團能在百團大戰(zhàn)中勝出，就是贏在供應(yīng)鏈系統(tǒng)效率上。O2O的核心在于供應(yīng)鏈管理，優(yōu)化工作流程、資金流程、信息流程，從供應(yīng)商→渠道→客戶提升效率降低成本，實現(xiàn)了O2O的真正價值。這是互聯(lián)網(wǎng)切入傳統(tǒng)消費場景的偉大嘗試，O2O的價值在于――多個店鋪接到外賣訂單后，系統(tǒng)計算出最優(yōu)的送外賣方案，使得外賣小哥能更快速送達；不在于――單純地把線下的商品放到線上去售賣，盲目擴張用戶而客單價過低，卻被不斷激增的配送成本反噬。

互聯(lián)網(wǎng)金融

互聯(lián)網(wǎng)滲透到金融業(yè)務(wù)的某個環(huán)節(jié)里，產(chǎn)生新的互聯(lián)網(wǎng)金融形態(tài)，其運營模式分為（資金端→中介→資產(chǎn)端）→后市場。比如互聯(lián)網(wǎng)銀行更多的是覆蓋了長尾用戶，利用互聯(lián)網(wǎng)建立范圍更廣的大數(shù)據(jù)征信提高資產(chǎn)端放貸的風控能力?；ヂ?lián)網(wǎng)銀行的核心依然是實現(xiàn)資產(chǎn)端到資金端的資金融通，從資產(chǎn)端的風險評估到資金端的利率定價形成一個高效益的鏈條?；ヂ?lián)網(wǎng)的切入并不是顛覆傳統(tǒng)金融行業(yè)，是利用互聯(lián)網(wǎng)搜集和傳播信息，讓專業(yè)機構(gòu)對信息進行風險的識別、定價、監(jiān)測和管控，最后做出金融決策。所以難點在于，如何更專業(yè)地判斷某個垂直領(lǐng)域資金融通的場景。資產(chǎn)端由于市場龐大、極度分散、種類繁多，傳統(tǒng)金融觸及不到的地方就存在了互聯(lián)網(wǎng)的空間，比如最近互聯(lián)網(wǎng)金融的市場機會有小額貸、供應(yīng)鏈金融、消費金融、農(nóng)村金融等，互聯(lián)網(wǎng)是作為一個提高信息流通和配置的工具。

大數(shù)據(jù)

我們都知道傳統(tǒng)制造業(yè)面臨的困境之一是產(chǎn)能過剩，特別是服裝行業(yè)，不斷通過擴大產(chǎn)能來提高利潤的日子已經(jīng)一去不復(fù)返。在倒閉潮來臨業(yè)績持續(xù)下滑之下，各大品牌紛紛開始仿效德國工業(yè)4.0進行產(chǎn)能升級。過去一批服裝從產(chǎn)品設(shè)計到最終投放到消費市場上出售需要幾個月的時間，作為時尚風向標的快消品容易失去市場活力。而如今結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)從訂單處理→產(chǎn)品設(shè)計與制造→原料處理→終端零售形成一個高效的信息流通，由市場需求直接反饋到生產(chǎn)決策，達到供需平衡的良性生態(tài)。所以如何利用互聯(lián)網(wǎng)把產(chǎn)業(yè)鏈的信息打通是難點。

如果說信息的總量和流通效率在不斷地提高，那么信息不對稱的門檻就在于信息的整合，大數(shù)據(jù)就是其中之一。它在商業(yè)上的應(yīng)用是：假如你有一個社區(qū)最優(yōu)商店數(shù)量計算公式，你不會在6家花店的情況下再去開一家惡性競爭。而需要做的是不斷迭代這套數(shù)據(jù)模型，調(diào)研居民買花意愿、價格對供需市場的變化等影響因素，這也是數(shù)據(jù)模型的時效性。