本报记者 姜业庆
在去杠杆的背景中，金融监管力度全面加强，消费金融也受到直接影响。
根据中国人民银行发布的数据，中国目前仍有9.6亿人无正式信用记录，大部分消费类贷款客户都是无信用卡、无征信的“白户”，集中在中低收入家庭及小微企业、个体工商户。作为传统个人金融服务的延伸，消费金融在服务更具普惠性、覆盖更广泛的长尾客户的同时，较低的客群准入门槛，为消费金融公司的风控提出了更高的要求。
当前，各家消费金融机构纷纷发力风控领域科技创新与应用，多家消费金融公司涌现，如蚂蚁金服、微众银行、马上消费金融等，均在运用“数据+风控+金融”的管理模式进行智能风控与管理。
中国经济时报记者日前在马上消费金融公司了解到，该公司已经运用自主研发的Luma风控系统，在了解场景、用户和业务的基础上，利用大数据和人工智能等技术构建风控模型，贯穿贷前准入、反欺诈，贷中评级授信、额度管理、交易跟踪，贷后风险分类、风险预警、催收管理等全流程。通过整合客户多维海量数据，通过大数据挖掘技术对客户申请数据、行为数据、社交数据等进行挖掘分析，描绘客户风险画像并进行风险量化，进行贷前预测、贷中监控、贷后管理的全生命周期风险管理，真正做到了“见微知著，风险先知”。
“基于金融科技之上的智能风控，前提是大数据。”中国银行业协会首席经济学家巴曙松指出。
占有的数据越广泛，分析的结果就会越准确。记者在马上消费金融了解到，该公司除了直连央行征信外，也对接了公安、公积金社保、芝麻信用等数十个外部数据源以及自建数据源。利用先进的大数据处理技术，对不同的数据源进行关联处理和有效整合，从多维度完善了用户的身份信息、信贷信息、消费信息、社交信息以及行为信息等数据源，提高了数据利用率，有效地解决了客户无信贷记录或信贷数据不充分的问题。在审批过程中并行调用这些数据服务，可以实现毫秒级实时数据获取、大量非结构化数据和舆情数据快速加工，在丰富外部数据的同时为构建大数据风控模型和实现自动审批决策提供了强有力的数据基础。
