来源： 数据猿  作者 | 胡吉友

这是属于消费金融的时代。

在大数据技术与金融科技的驱动下，消费金融的市场容量正以前所未有的速度扩张。越来越多企业积极发力消费金融市场，这里面不乏银行机构、小贷公司、互联网巨头、金融科技公司、大数据公司等身影。在过去的2016年，消费金融企业获得了爆发性的增长，譬如捷信消费金融在2016年新发放贷款约490亿元，同比增长150.3%；招联消费金融贷款余额181.89亿元，同比增长近8倍；兴业消费金融、中邮消费金融累计放款金额先后突破100亿元。

据业内人士称，在过去的5年中，消费信贷正以平均每年20%以上的速度递增。按照最保守的假设，未来至2020年，消费信贷总规模有望达到30.53万亿。

当下是消费金融发展的最好时代，市场需求、国家政策、技术创新、人才力量等多方面都传出积极消息；另外，大数据、人工智能等技术日趋成熟，更是让量化金融风险成为了现实。

但是，当下也是消费金融发展的最坏时代，互联网金融高速发展的背后是国内征信体系的缺失，国民诚信教育的落后，校园借贷、裸条借贷、暴力催收等负面事件层出不穷，大数据风控中的数据缺失和混乱问题异常明显。

数据淘金，关键看数据积累和风控能力锻炼

2015年10月，消费金融市场出现了一款现金借贷应用“随手借”，这是由两家身处深圳的大数据企业和小额贷款企业联合推出的消费金融产品，这两家企业分别是在国际大数据整治管理领域屡获殊荣的华傲数据与国内小额贷款领域的领导企业亚联财。双方负责人都希望充分利用各自在大数据技术与资金运作方面的经验及优势，瞄准刚步入社会的年轻工作者，解决他们在生活消费上小额现金周转的痛点。

实际上，面对消费金融这个万亿市场，传统金融机构、互联网巨头、金融科技公司、大数据公司、互联网金融创业者等纷纷布局消费金融市场，数据、流量、技术加金融牌照的模式，是时下各方主打的发展模式。消费金融市场上出现近千款类似“随手借”的“大数据+金融”的现金借贷产品，此外，在教育、医美、农业、旅游、租房、装修、3C等多个细分场景也遍布了消费分期平台。

“虽然市场上做消费信贷的企业非常多，但是，部分消费金融公司由于缺乏有效数据的沉淀和扎实的大数据风控能力，他们的打法更多以流量先行为主，结果很容易出现坏账率居高不下的现象。为了覆盖坏账率，最直接的挽救做法，就是提高利率。

实际上，这是死循环。数据淘金，远没有想象中容易，流量对产品生存很重要，但是更关键的还是有效数据的积累和大数据风控能力的锻炼。”随手借团队负责人对消费金融市场乱象发表了自己的看法。

无独有偶，近期在某消费金融峰会上，中国工商银行高级顾问张俊就表示：目前中国互联网金融的风控现状是“扑朔迷离”的，造成这样的原因更多是：经验不足、量化不够、分析程度不深、体系不健全。而百度金融CRO王劲也认为，中国消费金融风控存在“三大难点”，分别是：网上“坏人”多、多头贷款严重和找不到人。“这些情况在中国是较为普遍的，数据缺失也侵扰着消费金融的风控技术，致使很多借贷行为无法圆满解决。”王劲表示。

阳光下，消费金融行业蓬勃发展，机遇丛生，众多消费金融企业在红海中拼抢市场；而繁荣背后，却是风控命门失控，坏账率过高，催收乱象丛生。风控是金融业务的命脉，如果风险控制不住，跑得越快只会死得越快，众多消费金融企业或许真的应该先将风控能力锻炼好，再考虑金融业务的拓展。

大数据风控，消费金融时代的苦口良药

毫无疑问，大数据风控是目前消费金融企业需要紧紧把握的攻坚武器。

面对“经验不足、量化不够、分析程度不深、体系不健全”的难题，作为消费金融行业的从业者，“随手借”团队负责人胡吉友先生提出了自己的看法：做消费金融产品，钱借出去容易，能不能收回来才是关键，而风控就是这个“钱能否回收”的关键所在。打造全流程、高效率的大数据风控体系是一项艰巨的任务，但是只有适合自己的大数据风控体系，才能够产生坚实的保护作用。大数据风控，略苦，却是消费金融时代的良药。

那么，消费金融产品的风控体系应该如何搭建？记者向随手借团队负责人胡吉友先生深入了解到，全流程的风控体系涉及广泛，反欺诈系统的建立颇有讲究，贷前、贷中、贷后的风控策略也各不相同。

首先，反欺诈系统注重好坏客户的识别度

“互联网金融的发展，很大程度上降低了消费信贷的门槛，这就让社会上更多用户能够通过互联网的方式解决身边紧急周转的问题；但是，网上好坏用户交集在一起，坏用户欺诈手段层出不穷的现象也凸显出来。”胡吉友先生认为，“消费信贷产品要健康有序的发展，前提是要拥有一套完善的反欺诈系统，才能快速将好坏客户筛选出来。”

反欺诈系统不是一蹴而就的，需要不停提升反欺诈技术和信贷审核经验，在迭代优化过程中不断完善。信息交叉验证、网信黑名单、征信黑名单、人脸识别、活体检测……通过多维度的信息交叉验证、先进的反欺诈技术以及第三方数据源的辅助，重点都是将好坏用户区分出来，减少大批量的欺诈概率。

其次，点线面结合，各环节风控侧重点有差异

全流程风控体系囊括了贷前、贷中、贷后的风控举措，各有侧重点，贷前风控重点解决借贷双方信息部队称的情况，具体要着重了解借款者的还款能力和还款意愿情况；贷中风控注重在贷前调查的基础上，根据借款者实际情况评估决定贷与不贷，贷多贷少以及贷款方式、期限和利率；贷后风控则要关注放款后的资金去向及贷款逾期后的风险控制。

“大数据风控在全流程风控体系当中，是至关重要的。由于互联网金融的开放性质，目前在校大学生、新进社会的年轻工作者、都市新蓝领，乃至农民，这些“零征信”人群都能够接触到消费信贷服务了。如果继续依靠传统的央行征信数据来评估用户的还款能力、还款意愿及信用情况，是远远不够的。

我们通过分析风控体系各环节的侧重点，分别接入不同的数据源，结合这些数据及大数据分析技术来评估用户的历史信用、当前信用情况、未来发展潜力等，尽量做到最真实的还原用户的情况。

互联网金融快速发展，衍生出侧重数据、流量、技术的三个金融派别。然而，不管如何衍生，金融的命脉至始至终都是风险控制，大数据则是给风控输送生命养料的的强大来源。诚然，数据淘金并不容易，但是，纵观市场上现有的消费信贷产品，大数据风控能力强劲的平台无疑生命力更加强大。通过大数据风控技术强化平台的风险控制能力，打造完善的风控体系，是每个金融平台都要做精做好的事情。