科技猎消费金融风控：大数据和人工智能缺一不可
近年来， 消费金融 行业在政策的支持下得到了全面、快速的发展，成为我国经济转型升级的新风口，吸引各路社会资本纷纷涌入，发展空间巨大。
据统计，2010年到2015年，消费性贷款每年增速维持在15%~20%左右。进入2016年，消费金融市场规模呈爆发性增长。来自银监会数据显示，截至2016年三季度末，消费金融行业资产总额1077.23亿元，累计发放贷款2084.36亿元，贷款余额970.29亿元。
业内人士预计，2017年下半年，险资和传统金融机构或进入消费金融行业，随着参与者的增多，中国消费金融市场正加速由“蓝海”转向“红海”，在各路资本逐鹿中各家打法大同小异，竞争逐步升级。
增量市场已结束，迎来存量市场阶段，而场景和产品已成为角力关键，但最终消费金融必将是风险管理之争。
竞争之激烈
消费金融公司具有“无抵押、无担保”、“小额分散”、面向中低收入者的特点。随着监管对消费金融公司试点转向常态化的放开，银行、电商、P2P网贷公司、第三方支付公司等多类主体纷纷开始申请消费金融公司牌照，抢夺万亿元级的市场蛋糕。
2016年，银监会积极推动消费金融公司设立常态化。中国银监会非银部主任毛宛苑此前透露，目前国内已批准开业的消费金融公司共有16家。
另外，大型电商平台以及互联网巨头利用其线上场景、用户资源以及数据优势，自建消费金融业务线，互联网消费金融增速飞快。
截至目前，国内持牌消费金融公司仅有23家，但市场参与者众多，可以说是群雄逐鹿。
虽然拥有巨大的市场前景，但参与者众多也让消费金融领域的竞争愈发激烈。根据《2016中国消费金融行业报告》显示，目前在中国消费金融领域主要的参与者分为八类，包括消费金融公司、互联网消费金融产品、银行消费贷款、汽车金融分期、信用卡分期、小贷公司、典当融资和P2P。
然而，这只是消费金融市场竞争激烈的一个横截面，快速更迭的竞争阶段才是消费金融领域竞争激烈的真实写照。
升维进化三阶段
任何消费金融企业一开始都是从获客入手，通过降低获客成本争取盈利空间。随着竞争压力增大，消费金融企业要瞬时应对来自线上线下、个体群体的海量需求，这些可以归结到场景的比拼。
近年来，消费金融机构的业务场景已经从传统的零售业务逐步拓展到教育、旅游、健康等新兴消费领域，并且爆发了激烈的价格战。
但场景的争夺最终还是要回到产品上。那么，如何在产品差异化竞争阶段脱颖而出？可以预见的是在未来的消费金融领域，放款速度、放款金额、利率以及用户体验、增值服务、品牌影响力等方面，都会存在竞争。而在众多维度中，放款速度是借款人较为看重的因素。因为对于借款人来说，消费信贷额度小、周期短，因此利率的高低对用户的影响不大。
存量阶段的战火刚刚打响，就有不少企业放远眼光， 思考消费金融的最后阶段——风险管理的竞争。
众多消费金融平台所面对的是不断缩短的放款时间，甚至有不少平台喊出了“秒批”的口号。但消费金融机构能否做到“秒批”，与其自身的风控水平息息相关。
《2016消费金融生态报告》显示，我国的征信制度等金融基础设施建设极度匮乏，造成消费金融公司不得不用自己的资金进行模型试错，这在短期内可能造成消费金融公司坏账率较高、无法盈利、增加公司运营风险，从而影响风投和资本进入。
此外，目前征信市场还面临着一个巨大的难题，就是每个贷款机构都是一个信息孤岛，都想获取对方的黑名单、多头借贷等数据，但是不同机构之间的数据之间应该如何融合，依然没有很好的解决方案。
风险管理的把控直接决定企业的走向与存活，在众多消费金融企业竞争的过程中，谁能在把握住风险质量，谁就能走的长远。
消费金融风控： 大数据 和 人工智能 缺一不可
有人猜测，未来消费金融将变成快消品，服务重心将由产品本身迁移到用户体验和资金成本。而要做到这一点，消费金融机构最终会走向风控优劣比拼的道路。
大数据时代悄然而至，平台采用何种风控手段将对我们的投资有很大影响。大数据通过采集多维度征信数据，进行全方位数据分析，计算出可信的欺诈风险等级及信用风险等级，并给出合理的额度期限建议是大数据风控的基础流程。
采用大数据方式可以验证借款人身份、分析提交的信息来识别欺诈、分析客户线上申请行为来识别欺诈、利用移动设备数据识别欺诈、参考社会关系来评估信用情况等。但是纯粹的数据不能证明其有效性，这是大数据风控目前存在的主要问题。
另外，人工智能在消费金融领域的应用广泛，目前集中在金融服务自动化、产品个性化、降低欺诈、智能客服、质量管理、贷后管理等多个方面。作为金融业务核心的风控领域，人工智能发挥的作用也至关重要。
消费金融的技术驱动特征将会愈加显著，在资本逐鹿的消费金融领域，玩转 金融科技 是大势所趋。金融科技实力的强大与否，将直接影响一家消费金融服务机构的综合竞争力。
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