隨著政策支持力度加大以及市場消費升級的大趨勢，消費金融公司迎來了廣闊的發展空間，其良好表現和業績也在吸引新人進入。然而，行業快速發展也伴隨著“成長的煩惱”——傳統風險控制手段遭遇瓶頸，提升風控能力、加強風控創新成為各家公司的必然選擇

光大銀行日前發布公告稱，將與中青旅及其他發起人共同發起設立北京陽光消費金融公司，注冊資本10億元。此外，由中信集團、中信信托與金蝶國際合資成立的中信消費金融公司已獲監管審批通過。

從已披露的半年報來看，多數消費金融公司資產規模有較大幅度增長，招聯消費金融、興業消費金融的凈利潤增速搶眼。

然而，行業快速發展也伴隨著成長的煩惱——傳統風險控制手段遭遇瓶頸，提升風控能力、加強風控創新成為各家公司的必然選擇。業內人士普遍認為，用基于數據和技術驅動的方式來管理個人消費信貸業務中的各種風險，將是消費金融風控領域今后的發展方向。

消費金融市場廣闊

商業銀行發起設立消費金融公司，一方面可借助其發起人的場景優勢，實現精準獲客;一方面也可發揮自身資金成本低的優勢

消費金融公司擴容，再次印證了業界對消費金融市場前景的認可。

從政策層面看，中國銀保監會在日前發布的《關于進一步做好信貸工作提升服務實體經濟質效的通知》中明確提出，積極發展消費金融，增強消費對經濟的拉動作用。其中，有3方面備受市場關注：一是提供和改進“差異化”金融產品和服務，提出要適應多樣化多層次消費需求;二是“支持發展消費信貸”，滿足人民群眾日益增長的美好生活需要;三是“創新金融服務方式”，提出要積極滿足旅游、教育、文化、健康、養老等升級型消費的金融需求。

升級型消費，尤其是旅游、健康養老行業，正是光大銀行此次瞄準的市場機遇。據了解，光大銀行此前已與中青旅在信用卡領域展開合作，若消費金融公司獲批運營，今后二者將在旅游分期產品等旅游消費領域開展更多探索。

從實踐層面看，實力較強的銀行系消費金融公司風頭正勁。以招商銀行和中國聯通共同發起設立的招聯消費金融公司為例，截至今年6月末，該公司營收、凈利潤分別達到了30.4億元和6.04億元，同比增長32.3%和11.6%。上半年，興業消費金融公司實現“爆發式”業績增長。截至今年6月末，該公司凈利潤同比增幅高達119.78%，半年實現凈利潤2億元，與2017年全年的數據持平。

從機制層面看，多家商業銀行早已開展“個人消費信貸”，并將其視為提高零售利潤水平的重要抓手，那么為何還要專門成立消費金融公司?業內人士表示，在個人貸款業務領域，商業銀行更擅長房貸、車貸等業務，而消費信貸則專注于滿足3個月到1年的短期消費資金需求，如買家電、服裝、旅行、裝修等，此類需求要深度嵌入消費場景之中。

由此，商業銀行發起設立消費金融公司，一方面可借助其發起人的場景優勢，實現精準獲客;一方面也可發揮自身資金成本低優勢。因為按照監管要求，消費金融公司不得吸收公眾存款，其資金來源以股東為主。此外，商業銀行還可發揮消費金融公司獨立法人的體制機制優勢，更加靈活、高效地開展業務。

傳統風控遇瓶頸

消費金融行業面臨的風險突出表現為兩方面：一是外在欺詐和信用風險，造成逾期、騙貸和壞賬壓力，二是公司內在的合規風險和金融服務流程優化壓力

行業的快速發展也伴隨著“成長的煩惱”——傳統的風險控制手段遭遇瓶頸，提升風控能力、加強風控創新成為消費金融公司的必然選擇。

目前，純線上互聯網放貸已成為多家消費金融公司的運營模式，在此背景下，其面臨的風險突出表現為兩方面：一是外在欺詐和信用風險，造成逾期、騙貸和壞賬壓力，二是公司內在的合規風險和金融服務流程優化壓力。

此外，由網絡黑產主導的消費金融欺詐頻發，已滲透到消費金融的營銷、注冊、借貸、支付等多個環節。金融城和麻袋研究院聯合發布的《消費金融風控創新白皮書》顯示，2017年黑產從業人員超150萬人，年產值達千億元級別，其主要攻擊對象之一，就是用數據分析手段開展金融業務的消費金融平臺。

面對上述問題，傳統的風控手段局限性日益凸顯。首先，消費金融業務中的欺詐行為和消費場景緊密結合，呈現出跨界特征，而傳統風控手段信息維度單一，如往往只是依靠資產、現金流、職業屬性來判斷借款人的收入情況，卻無法了解借款人在不同互聯網場景中的行為信息。其次，互聯網消費金融業務客群下沉、交易頻繁、實時性強、數據量大，風險行為也相應呈現出小額、高頻的特征。傳統風控手段雖然能依靠線下面簽來降低欺詐風險，但卻便捷度較低，無法應對高發并發的風險事件。再次，傳統風控手段下的客群局限性較大，將信用信息不足的藍領消費者等排除在外。據不完全統計，我國目前不使用信用卡和沒有其他借貸記錄的信用“白戶”約為4億人。

風控創新再出發

生物特征識別、機器學習與模型訓練、大數據抓取與數據處理這3項技術受到業內普遍重視，有望得到深度挖掘與應用

隨著金融科技的發展和應用的落地，創新風控手段，重視用“技術+數據”開展風險管理已成為消費金融公司的共識。

具體來看，生物特征識別、機器學習與模型訓練、大數據抓取與數據處理這3項技術受到業內普遍重視，有望得到深度挖掘與應用。

針對生物識別，其可細分為指紋、人臉、虹膜識別，以及筆跡、聲音、步態等行為特征識別。其中，指紋識別應用最廣，占市場份額的58%，人臉識別份額為18%，新興的虹膜識別市場份額為7%，掌紋識別、聲紋識別、靜脈識別份額較小，尚處在探索階段。

據了解，下一步虹膜識別有望在消費金融市場進一步“大展身手”。多家消費金融公司相關負責人表示，每個人的虹膜都具有唯一性，這個“身體密碼”比指紋、密鑰的安全系數更高，虹膜識別具有超高的精準性和便捷性，可在防欺詐領域發揮重要作用。

目前，該技術主要應用于支付和商業銀行的金庫、保險箱等防盜系統，如民生銀行用虹膜支付替代短信驗證碼，用戶在支付環節只需“交易密碼+虹膜驗證”即可完成。

所謂“機器學習與模型訓練”，則是指計算機通過模擬人類的學習行為，獲得新知識和技能，并重新組織已學習到的知識技能，使之在應用中不斷修復自身缺陷，其在消費金融領域主要應用于欺詐檢測、客戶關系管理、客服機器人。

此外，大數據抓取與處理手段將在“反欺詐模型”建設中發揮更加突出的作用。“對于反欺詐，要采用多種策略綜合驗證的方法來打擊欺詐攻擊。”螞蟻金服相關負責人說，例如，設立“黑名單”，攔截有不良欺詐記錄的申請人，數據可包含央行征信系統、公安聯網系統、專業從事反欺詐的第三方數據。對于群體性欺詐攻擊，可進行集群分析，利用鏈式聚類技術，實現無限層次申請鏈分析。另外，還可開展邏輯違規算法，將多個弱相關變量放在一起，由于反欺詐變量多，可以綜合建模來判斷整體有效性。