FinTech金融科技為消費金融帶來了什麼？

nt近年來，在我國經濟轉型的戰略背景之下，全面推進消費能力，成為保障和拉動GDP的主要動力。隨之而來的，消費金融的發展進入快車道，湧現出京東金融、厚本金融等一批具有代表性的從業企業。n

nt據中國人民銀行公開數據顯示，2012年我國消費性貸款規模為10.44萬億元，到2015年則上升至18.96萬億元，占我國整體信貸規模18左右。n

nt另外一方面，大數據、區塊鏈、金融科技的概念熱炒了一輪接一輪，互金企業有的強調金融科技驅動，有的甚至直接更名金融科技企業。一片喧囂的背後，科技究竟能為消費金融帶來什麼？n

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龐大流量背後的欺詐風險n

nt厚本金融副總裁歐陽君此前在接受採訪時曾表示，消費金融目前還處於藍海階段。實際上，目前的消費金融，即是從業者的藍海，也是黑中介、欺詐分子的藍海。n

nt消費金融企業是很多欺詐分子眼中的一塊「大肥肉」，在日常業務中，不少企業都遇見過惡意欺詐，「套現者」、「刷單者」層出不窮。n

nt由於我國個人徵信體系尚待完善，官方對於非銀行類借貸的數據統計更是趨近於空白，行業內個人信貸數據的真實性、合規性，也存在不同意見，現有的徵信體系很難防範欺詐風險。n

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nt科技如何作用於消費金融反欺詐？以厚本金融為例，針對日益複雜的網路欺詐，厚本金融一直在思考如何能有效地降低欺詐風險。n

nt據介紹，厚本金融基於hadoop、spark、TensorFlow等大數據技術開發成果，搭建了幾大模型，共包含5000餘變數，通過多維度交叉驗證、動態偵測等反欺詐技術手段，輔以用戶傳統數據+互聯網大數據，對用戶進行精準畫像。n

nt舉個例子，某人利用偽造信息在厚本金融進行借款，根據其提供的信息，厚本金融的風控模型將自動進行風險識別。例如其電話通訊錄聯繫人數量、輸入身份證時間、手機號碼、銀行卡號時間長短、在厚本金融APP某頁面停留時間長短等等，都將作為數據分析的一個維度，給用戶打出評分，判定欺詐風險。n

數據普惠金融n

nt風控能力的進步，帶來的最終意義是用戶體驗的提升和優化。n

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nt風控流程的繁雜決定了傳統金融機構效率的相對低下，一次貸款審批超過15天是非常普遍的現象。更為重要的是，對於傳統金融機構而言，用戶的社保記錄、工資流水、學歷、居住地等是關鍵要素，但對於工作流動性較大的用戶而言，工作單位難以恆定，傳統金融機構難以對此部分人群進行精準畫像，最終導致沒有過往金融服務記錄的人群只能被傳統金融機構服務排除在外。n

nt科技改變了消費金融這一現狀。目前，厚本金融的風控流程核心是如何利用更多維度的數據、互聯網的足跡、傳統金融沒有觸及的數據。比如經授權後查看客戶在電商的網頁瀏覽、在APP的行為軌跡，甚至是GPS的位置信息等。

nt通過對上述諸多邊緣信息的運用，厚本金融降低了傳統金融機構強調的工作單位、借貸記錄、學歷等核心信息的依賴，讓互聯網金融能夠服務無信貸歷史記錄者等傳統金融機構未覆蓋的人群，將金融服務拓展至三四線城市乃至是農村，實現真正的普惠金融信息服務。n

nt正如中國互聯網金融協會會長、央行原副行長李東榮所指出，科技對金融的驅動，已從最初的金融電子化，到後來的金融信息化，逐步發展到現在的金融數字化。n

nt在諸多互聯網金融企業不斷探索實踐後，Fintech的定位逐漸清晰：在遵從金融本質的基礎上，以數據為核心、以技術為手段，幫助金融行業提升效率、降低成本、增加收入。n

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