大数据时代的消费金融
中国金融未来的风口在哪里？
金融产业在可见的未来，发展前景极佳，其增长势头甚至会超过过去十几二十年的房地产。首先是因为中国老百姓理财的观念和需求都大大提高了，其次是中小企业的发展，需要从债券融资、股权融资到信用评级、集合票据等等多渠道的金融服务。在个人和企业金融需求大幅上升的情境下，中国金融业的供需很不平衡——美国6000家银行服务3亿人口，中国600家银行却要服务13亿人口！随着最近国家对于金融业准入机制的放松以及相应的鼓励出台，金融业整体发展趋势非常喜人。
那么中国金融未来的风口在哪里？消费金融无疑是其中非常重要的一个。2015年以来，国家多次出台相关文件，鼓励消费金融的发展。2015年6月，总理李克强主持召开常务会议，决定将消费金融公司试点扩至全国，增强消费对经济的拉动力。2015年11月，发布《关于积极发挥新消费引领作用加快培育形成新供给新动力的指导意见》，支持互联网金融创新发展，支持发展消费信贷。
消费金融公司如何拥抱大数据
数据储备和数据分析能力将成为未来新型最重要的核心战略能力。大数据被认为是继信息化和互联网后整个信息的又一次高峰。云计算和大数据共同引领以数据为材料，计算为能源的又一次生产力的大，甚至可以和以蒸汽机的使用和电气的使用为代表的第一次工业和第二次工业相媲美。
消费金融对大数据的依赖是天然形成的。互联网技术的发展，尤是“互联网+”应用
的普及，众多消费场景中天然产生并记录了用户的大数据。这些数据涵盖了用户行为，位置迁移，交易记录等等方面。比如，在电商（淘宝，京东等以及各种垂直电商）的场景下，可以记录下客户的历史购物详单，物流，上网行为偏好等信息。而在高速公路货车运输的场景下，货车的地理位置，进出高速的记录等，都从侧面反应出了物流运输业务的稳定程度。这些数据记录的量级，动辄都是以百兆或千兆为单位。
消费金融公司必须依靠自身沉淀下来的用户历史信贷交易数据，采取合作方式取得的其他机构大量客户的逾期、违约数据（建模必需数据），用户授权的通讯、电商、学历、邮箱、央行征信数据，经第三方征信机构采集的电商交易数据、社交数据、银行卡消费等数据，以及其他个人基本资料、公共记录等信息，分析提炼风险评估及定价模型，并根据模型及数据从度为用户描绘一个立体化的征信画像，为快速开展业务提供坚实基础。
消费金融成本与收益问题
互联网消费金融的成本和收益一直是业内非常关注的问题之一。针对海量的消费者客户的零售业务，其相关数据相对容易获得，而且其数据准确程度相对容易检查确认（例如，查一个人的学历比查一个企业的财务数据要简单得多）。同时，海量的账户、小额的损失也使这种业务在经济上（包括成本、收益）可行。
消费金融对风控与决策效率提出更高要求
当前，消费贷、工薪贷、学生贷其实都是消费驱动的新市场，他们的钱大多用于装修、买车、买数码产品、衣服、化妆品等等，件均借款额度甚至不过万元，更多的则是几百上千元的借款项目，现在京东白条、淘宝花呗等甚至几十块的东西都能分期。借款额度低，就算利率再高，还款的差别也不过百元、千元，用户的成本敏感度大大降低。而他们真正
关注的，或许是能否尽快拿到这笔钱，把心爱的限量版鞋子买到手。
这样看来，金融终究是需求导向的，在多元细分的金融市场中，成本或许不能成为一概而论的决定性因素。尤其是对于小额的消费信贷，越低的借款额度，能承担的资金成本越高，但是，即时放款、审批程序简化、操作简单便捷、信息公开透明等需求也为消费金融的征信、审批系统、风控能力、决策速度等提出了更高的要求。
传统征信手段无法满足，消费金融须引入第三方征信
消费金融服务的是传统银行目前“不能满足”以及传统征信手段“无法覆盖”的人群。因此，其征信手段也必将有创新之处，目前国内征信体系还不完善，央行征信系统还未正式接入互联网金融行业，而基于社交网络信息、网购信息等集合而成的征信信息将越来越多地应用到征信进程中，依靠大数据度交叉验证便成为消费金融机构降低业务风险的有效方式。此外，由于缺乏统一标准，大数据的采集缺少规范，相关的数据算法也五花八门。即便各家能够开放各自的大数据，能共享通用的数据也很有限。可见，目前大数据发展尚处于起步阶段，建立一套成熟的大数据征信体系仍有一段路程要走。
金融公司内部的大数据风控系统与征信系统建设成本太高
内部的大数据风控系统与征信系统的建设，是消费金融企业大数据风控的核心，它是企业能否建立自己风控内核的关键。然而，系统的建设需要很大的时间、资金投入才能完成。每家公司都来重复做这些事情，对整个行业就是一个巨大的浪费。
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