大数据风控成消费金融发力重点

来源：中国证券网时间： 2017年02月16日

在互联网金融领域，与P2P的逐步退潮相对应的是，消费金融万亿级市场逐渐开启。从目标用户的特点来看，消费金融的客群极大，消费场景繁多而呈个性化，但另一方面，采用传统金融机构征信手段难以覆盖消费金融的目标人群，同时风控系统和审批流程也难以应对消费金融产品需要与不同场景、不同渠道合作方的快速对接，从而为用户创造愉快的应用体验的需求。据了解，大数据风控成为消费金融领域的发力重点。

金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。面对消费金融领域客户风险较高、客户信用信息不全、恶意欺诈或薅羊毛现象、客户违约成本低、债务收回成本较高等诸多新的挑战，消费金融必须利用大数据风控丰富传统风控的数据纬度，利用多维度的数据、算法和模型来实现快速识别借款人风险。

据了解，在消费金融兴起的大潮中，无论是互联网系、电商系、银行系消费金融，都在积极布局大数据风控，而各家的商业模式、资源优势不同，应用的状态和优势也各异。

蚂蚁金服旗下芝麻信用，利用梯度提升决策树、随机森林、神经网络、分群调整技术、增量学习技术等在内的机器学习算法，可以为缺少信贷记录的人群做出客观的信用评价。

京东金融形成了由多种大数据机器学习模型构成的弱分类组合预测模型，借助随机森林、lasso 回归等算法，参考数千个预测变量，借此评估用户的还款意愿和还款能力。

相比上述大型电商依托场景化信贷的大数据风控，对于互联网消费金融公司来说，大数据风控的模式和能力则更加重要。以马上消费金融为例，在运用传统客户身份识别手段的同时，增加活体识别、人脸比对等新兴技术手段，进一步增强客户身份识别精准度、有效防范控制第三方欺诈风险。并以央行征信数据为基础，充分挖掘并利用客户的其他信贷数据、消费数据、互联网痕迹数据等，生成不同的预测模型，例如欺诈模型、身份验证模型、还款能力模型、还款意愿模型等，对客户予以全面评估。

在业内人士看来，大数据模型与自动化审批是相辅相成、相得益彰。基于大数据模型的自动化审批，能不断优化信审流程、提升业务量，同时有效控制风险；而高速发展的业务也为大数据模型积累了更为有效的训练样本，使得模型可不断迭代更新，真正实现数据和技术驱动的信贷决策。也是基于大数据模型的自动化审批，使得马上能够为广大用户提供快速审批的消费贷款服务。

关于不法分子仿冒官方App
实施诈骗的风险提示

近期，有不法分子利用短视频平台精准推送仿冒APP引流广告，设下“信息窃取+资金诈骗”双重陷阱。为保障广大消费者合法权益，马上消费特此风险提示：

１.认准产品真假。请广大消费者通过官方渠道下载我司APP（安逸花APP、马上金融APP和优逸花APP），下载App后务必核实开发者信息、官方认证标识等，警惕名称、图标与我司APP高度相似但细节有差异（如多字、错字等）的仿冒APP，也可通过我司官方客服热线95090二次验证。
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请广大消费者提高警惕，增强风险防范意识，通过官方渠道办理金融业务，守护自身财产安全。如遇到无法辨别是否为我司仿冒APP的情况，请及时拨打我司官方客服热线95090核实。

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关于不法分子仿冒官方App实施诈骗的风险提示

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