目前，随着传统金融机构、消费金融公司、互联网巨头、P2P等不同市场主体的进入，消费金融正迈向一个快速蓬勃发展的新阶段。而刚刚出台的《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》也将进一步促使更多互联网金融平台进行业务转型，消费金融正是其转型的方向之一。在可见的未来，消费金融必将成为国内互联网金融领域的下一个重要战场。
消费金融小额分散式的业务形态，决定了它对数据积累和风控技术存在极高需求，积累数据和用科技手段提升运营效率，已成为消费金融玩家们最迫切的任务，而机器学习作为大数据时代互联网金融企业构建自动化风控系统的利器，在这场消费金融科技之战中必将发挥至关重要的作用。
关于机器学习与大数据，马上消费金融高级数据决策总监李届悦认为两者是相辅相成的关系，“研究机器学习的数据科学家应该是绝对的唯物主义者，要尊重数据，相信数据，听数据的话。大数据是就好比是食材，而机器学习则是厨师和工具，只有做到大数据与机器学习的良好配合，才能更好地应用于金融创新。”
李届悦是美国卡内基梅隆大学博士，加入马上消费金融之前，在美国ZestFinance任职高级资深数据科学家，主要领导数据科学家团队用大数据和机器学习来建立信贷模型，曾经领导中美技术团队为京东搭建大数据征信平台和模型(例如京东白条风控模型)。ZestFinance是美国一家知名的金融科技公司，核心竞争力在于数据挖掘能力和模型开发能力，利用预测分析模型，进行集成学习或者多角度学习，并得到最终的消费者信用评分。
现阶段，任何机构开展互联网消费金融业务必须面对的事实是国内的征信服务远远不够完善。央行征信系统在数据时效性、全面性和层次性上存在短板，而八家征信机构依旧没有拿到首批个人征信牌照，在这种情况下，不同机构之间竞争的核心就在于能不能依靠互联网大数据信息，通过大数据风控模型，来更加科学更加精准地做决策，提高效率降低风险。
对此，李届悦表示，用大数据征信做消费金融，不论是在数据共享、行业监管、技术革新还是在产品设计上都存在着机遇与挑战。他说，“我们会在马上消费金融的客户基础上，挖掘、连接、生成海量数据，进行大规模机器学习训练，结合场景，向普罗大众提供优质的信贷服务，做到公平、公正、普惠、透明，以求在正确的时间给正确的人正确的钱做正确的事。”
作为一家以大数据为驱动的金融科技公司，马上消费金融始终高度重视大数据征信系统的建设以及大数据风控模型的建立，消费信贷审批系统已实现秒极审批，在消费场景方面也已成功对接3C数码、家用电器、摩托车、旅游、家装、美业等不同场景，作为新近加入马上消费金融的数据领军人才，李届悦博士将带领马上消费金融大数据团队进一步助力马上消费金融的科技水平再升级。
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