站在風口與風險中的消費金融，未來如何發展| MobData

隨著「互聯網+」模式的深入應用，傳統金融已然無法滿足人們更理想化的金融需求，促使傳統金融與科技相互融合，產生出一種新型金融模式，這便是消費金融。

MBA智庫中，對消費金融有這樣的定義：消費金融是指企業向各階層消費者提供消費貸款的現代金融服務方式，具有單筆授信額度小、審批速度快、無需抵押擔保、服務方式靈活、貸款期限短等優勢。

消費金融新模式的誕生，立即引來了傳統銀行、互聯網金融平台、電商巨頭等各個領域企業的目光，瞬間成為互聯網經濟的新風口，新藍海。政府也同時看到了消費金融對經濟的巨大利好，在全國開展消費金融公司試點，鼓勵金融行業的創新型升級。

但在走過一段爆髮式增長後，市場中的不確定因素也凸顯出來，一方面資本市場持續看好，持牌企業增資擴張顯著；另一方面，風控管理不夠成熟，欺詐、壞賬事件不斷發生，精細化管理的缺乏，導致獲客成本持續走高等等一系列問題，都是消金企業所面臨的巨大痛點，企業整體的轉型升級迫在眉睫。

就在這機遇和挑戰並存的時候，聆聽新的監管思路、思索新的戰略布局、尋求新的合作夥伴、探索新的技術應用、最終實現新的利潤增長點，將成為消費金融企業求生存、求發展的必由之路。

就在不久之前所召開的「第三屆中國消費金融峰會」上，作為全球領先的第三方全景數據服務平台——MobData的聯合創始人兼 COO蘭旭，便以「科技讓金融更溫暖」為主題，為在場嘉賓深度剖析：在新經濟常態下，消費金融行業要如何應對未來的市場挑戰。

消費金融與大數據密不可分

隨著大數據、人工智慧等技術的發展，利用科技創新實現對金融業的賦能，已經成為金融行業普遍的發展方向，其中具有代表性的領域之一就是消費金融。很顯然，消費金融對大數據的依賴是天然形成的。

對於「互聯網+」深入滲透的世界，人們的消費需求通過手機、APP、網上直銷、電子商務平台等渠道發出，眾多消費場景中天然產生並記錄了用戶的大數據。這些數據涵蓋了用戶行為、位置遷移、交易記錄等等方面，而消費金融正是根植於不同消費者多場景下的金融需求進行精細服務。如此一來，消費金融要了解更多的用戶需求，尋找優質用戶，必須要在無數的消費數據當中，利用大數據挖掘、分析、探求用戶偏好，並且還要利用大數據技術進行風險控制。

反之，消費金融的火爆也同時推動著大數據技術的發展，在線上消費數據量級動輒以百兆或千兆為單位計算下，AI學習、神經網路演算法、知識圖譜、決策樹等大數據建模方法開始湧現。與傳統的用十幾個、幾十個變數來分析數據的方法不同，這些方法通常用上千個維度來考察用戶，綜合運用各方面信息來達到最優的判斷結果。

大數據影響下消金行業痛點凸顯

可正是在大數據的影響下，數據量和應用技術在很大程度上控制著消費金融行業的風控和獲客效率，而國內的消費金融市場仍然在探索階段，在消費金融與大數據的碰撞當中，往往衍生出諸多艱難問題與市場挑戰。

1.客群碎片化，無法精準營銷

很多企業面臨這種問題時，都會採取廣告營銷或者活動福利等方式來吸引新用戶，留住老用戶。但沒有一個龐大且精準的資料庫支持，企業對於用戶的理解力依然不足，營銷模式往往收效甚微，浪費企業資源。

2.風控能力差，金融欺詐多發

互聯網以及移動互聯網的發展，出現了一系列新的消費場景，傳統老的業務場景也逐步在向線上方式轉化，使得傳統的風控手段已無法支撐消金企業的風控需求。藉助互聯網交互可匿性，利用網路虛假信息進行消費金融欺詐的手段層出不窮，全球每年因欺詐事件而產生的損失幾千億元，有些消費金融公司的壞賬率甚至已達到了20%。

產生這樣的嚴重問題，其實都是企業風控系統不完善的結果，在龐大的數據量級下，要維持合理的用戶通過率和壞賬率，對於風險控制系統的要求將會更高，換而言之，對大數據應用技術的要求也會更高。

解決消金痛點，全流程優化升級

面對消費金融的各項突出痛點，想要良好解決，必須要在全流程對消金企業進行大數據智能化升級。比如MobData的金融行業大數據智能解決方案，便是站在企業產品全流程的高度，幫助企業整體性解決大數據痛點。

MobData金融行業解決方案有機整合用戶、場景、第三方合作夥伴及合作金融機構等多方數據，依靠實時、海量、多維、高質量的數據，幫助企業解決消金產品的產品銷售，用戶申請，業務審批，售後跟蹤…整個生命周期中的大數據需求，幫助消金企業精準營銷，完善風控管理，降低獲客成本，提升工作效率，最終實現更好的發展。

1、洞察客群需求 助力精準營銷

在產品銷售階段，MobData可對消金企業提供一站式營銷服務方案，依託海量多維度大數據，為企業360o呈現客群畫像，全方位洞察分析客群偏好，深度挖掘用戶金融需求。

企業可以根據對用戶需求的分析結果來制定產品方向，優化現有產品，加強用戶運營，降低流失率；還可以在高質量數據的支持下，挖掘出潛在用戶信息，幫助企業實現精準營銷，節約產品推廣成本，擴大品牌影響力。

2、深度識別用戶 深度防控欺詐

在用戶與消金企業達成業務前，MobData可根據最前沿的智能化數據識別技術，快速判斷用戶申請設備的合法性，隨即開始多維度關聯用戶數據，採集移動設備數據、行為數據、業務數據、賬戶數據等相關數據，通過智能神經網路與專家規則相結合的方式，檢測用戶在全網中是否存在異常信息，有效防止用戶使用虛假信息。

MobData還會結合內部數據，挑選優質客戶進入白名單通道，自動過濾已知欺詐者，提高用戶分析效率。還會通過已知信息作弊方式對企業原有系統進行檢測，輔助企業優化風控識別系統。

3、信用評分建模 多頭負債評估

在與用戶進行信貸申請後，MobData會再次整合各類數據，以專家規則+AI學習並重的混合式體系進行聯合建模，構建整個信用評分體系，有效評估用戶的償貸能力和還貸意願。為企業放貸金額，是否放貸提供參考。

4、貸後實時跟蹤 智能優化迭代

錢款放出後，MobData會藉助用戶線上行為數據以及聯防聯控數據，持續對用戶進行監控如果用戶在完成借貸業務後，還有其他金融機構大量新借款，系統將立即進行預警，並重新評估用戶借貸風險；若發現用戶有線上異常行為，如信息失聯，金融糾紛，其他借款逾期多頭借貸等現象，也將立即預警。

如此一來，MobData金融行業解決方案，便可以幫助企業搭建成貸前識別、貸中管理預警、貸後逾期的統合迭代，實現風控閉環，協助企業實時有效的把控用戶借貸類風險，及時發現新的欺詐威脅。

在消費升級大趨勢下，消費金融必然會成為未來經濟的主流方向，新經濟常態也將催發出消費金融再次生長。但同時，處於機遇與挑戰並存市場當中，消金企業更要靜下來沉思未來的發展道路，就像蘭旭先生在演講時所說：「消費金融與傳統金融相比，更加有活力、更加貼近大眾，而進一步的與大數據結合，將能幫助消金企業從最深層次了解我們的受眾，進而得到受眾的喜愛，企業和受眾也將獲得雙贏的結果。在未來，最理想的狀態是，我們的消費金融好似有了生命、有了溫度一般，使企業和受眾同時得到了最溫暖的陽光。」

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