在今年“两会”政府工作报告指出，“在全国开展消费金融公司试点，鼓励金融机构创新消费信贷产品”，这意味着消费金融迎来市场和政策双重红利。

掘金大幕刚刚开启，就成为BAT、传统金融机构、创业公司等各路人马奋起角力的战场，而消费金融行业的风险管理越来越受到关注。与此同时，整个领域都在朝着越来越“科技范儿”的方向上前进。

一方面随着人工智能的发展，金融智能化已是大势所趋。从去年开始，李开复等人不止一次在公开演讲中提到，人工智能在中国爆发的第一个且最大的领域一定是金融。

“金融本来就是人类虚构的游戏，没有制造，没有配送，没有物流。这是人工智能的黄金时代，其最好的应用领域之一是金融，因为金融是唯一纯数字和钱的领域。”

另一方面随着移动互联网的深入推进，消费者的行为和特征都将数据化，未来金融服务全流程都将由数据驱动。

从客户准入、预授信、再到风险控制和审批的全流程，数据不仅能够动态实时的形成精准用户画像，还将成为一块可增信的资产，用于质押并发挥风险缓释功能。由此可见，互联网金融从“互联网+金融”逐步转向“互联网+金融+人工智能+大数据技术”。在科技的乘数效应下，消费金融领域的欺诈事件也逐渐呈现集团化、智能化、组织化的特点。

金融自诞生始就是刀口舔血的行业，各种风险始终与之共存。根据新《巴塞尔协议》框架下，金融长期面对的风险可以分为三类：信用风险、操作风险和欺诈风险，其中恶意欺诈风险是目前消费金融安全的最大威胁。

恶意欺诈风险指的是客户在发起借款请求时即无意还款的风险，按照人数可以分为团伙欺诈和个人欺诈，欺诈者往往通过伪造身份信息、联系方式信息、设备信息、资产信息等方式实施欺诈。

由于国内的征信体系不完善，互联网消费金融 信贷具有小额、分散、高并发的特点，消费金融的风控需要更多数据维度与科技支撑。传统银行的反欺诈规则体系类似杀毒软件，具有一定滞后性，往往只能在欺诈事件发生后才能升级把漏洞补上。而当人工智能出现后，通过机器学习分析大数据，能够预测用户行为，大幅度降低金融业风控和运行的成本。

利用人工智能和数据驱动为主导的技术反欺诈，在量化派中可以看到一些实践。 面对国内庞大的尚未纳入征信体系的消费人群，量化派早在2014年就通过人工智能+大数据搭建了完备的信用风控体系。

在线上数据的挖掘探索上，量化派已形成适合自己的独到模式，既可以通过合作第三方机构和互联网爬虫进行用户贷款数据挖掘，也可以基于自有产品“信用钱包”作为流量入口，在用户授权后挖掘用户行为数据。

在过去三年，量化派一直致力于探索线上线下数据的联动整合，把线下数据应用到线上，把线上数据应用到线下。目前量化派的消费场景已经触达了3C、旅游、、购物、游戏、出行等多个互联网领域，如通过去哪儿网、新氧、城市交通一卡通等产品和服务平台，搭建了丰富的、多层次的互联网消费场景，积累了超过5亿用户的数据关系网络。

在量化派，每个用户都有上万条基本数据，在这些数据的基础上，量化派的技术团队通过成熟的建模方法、国际金融算法和机器学习相结合，可以对用户数据提炼出5个维度数百条特征，包括：基本行为信息、特征、消费、数据、社交、数据、信贷历史。拥有1000万黑名单、8000万灰名单 ，搭建一个基于用户关系链的庞大的人工智能反欺诈网络，并进行定期迭代和调优。

同时人脸识别、虹膜识别、语音识别等技术都已逐步应用到量化派的具体业务中，这些资源和能力让量化派在开展消费金融时，可以高效地核实身份、反欺诈防范，大大降低了人工审核时间，同时也缩短了审核周期，最终让秒级审批成为可能。

“我们200人的员工可以做金融机构2万人做的事情。”量化派创始人兼CEO周灏说。拥有物理学博士学位的周灏认为，无论是人工智能也好，数据驱动也好，本质都是帮你从N种甚至上万种不同的可能性中，选择最有可能成功，效率最高的一条路，同时不断的复制。

另一位量化派联合创始人王倪在最近的一次公开演讲中做了一个比喻，国外的消费金融体系建立在成熟的征信系统之上(相当于汽油)，当国内征信体系不完善时，量化派自主开发了一套数据体系(可替代能源)，代替了征信系统，对用户信用和风险进行评估，要打造出属于消费金融领域的“智能无人车”。

量化派想要借助人工智能和大数据金融科技去补充传统金融机构的市场空白，向每一位有信用的普通人提供覆盖更广、效率更高、更个性安全的的服务。未来，量化派想打造一个属于自己的科技帝国，用数据驱动和人工智能提升全行业信息分析处理决策的效率，消费金融无疑是打开那扇通往帝国之门的一把“金钥匙”。