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随着政策支持力度的加大和市场消费升级的大趋势，消费金融公司迎来了0+的大发展，其良好的业绩和表现正在吸引新的进入者。然而，行业的快速发展也伴随着“成长的阵痛”——传统的风险控制方法遭遇瓶颈，因此提高风电控制能力和加强风电控制创新成为各公司的必然选择
光大银行日前宣布，将与CYTS等发起人共同发起成立注册资本10亿元的北京阳光消费金融公司。此外，中信集团、中信信托和金蝶国际的合资企业中信消费金融公司已获得监管机构的批准。
从已披露的半年度报告来看，大部分消费金融公司的资产规模有了较大幅度的增长，肇联消费金融和兴业消费金融的净利润增长引人注目。
然而，行业的快速发展伴随着成长的阵痛——传统的风险控制方法遭遇瓶颈，因此提高风电控制能力和加强风电控制创新成为各公司的必然选择。业内人士普遍认为，基于数据和技术管理个人消费信贷业务中的各种风险将是消费金融风险控制领域未来的发展方向。
消费金融市场广阔
一方面，商业银行在发起成立消费金融公司时，可以利用发起人的场景优势实现准确的客户获取。一方面，它还可以充分发挥其低资本成本的优势。
消费金融公司的扩张再次证实了该行业对消费金融市场前景的认可。
从政策角度看，中国银行保险监督管理委员会近日在《关于进一步做好信贷工作，提高服务实体经济质量和效率的通知》中明确提出，要积极发展消费金融，增强消费对经济的拉动作用。其中，有三个方面引起了市场的关注:第一，提供和完善“差异化”的金融产品和服务，并提出适应多样化的多层次消费需求；二是“支持消费信贷的发展”，满足人民日益增长的改善生活的需求。三是“创新金融服务方式”，积极满足旅游、教育、文化、卫生、养老等消费升级的金融需求。
升级消费，尤其是旅游和健康养老，正是光大银行此次瞄准的市场机遇。据了解，光大银行和CYTS之前已经开始在信用卡领域进行合作。如果消费金融公司获准运营，未来两家公司将在旅游消费领域进行更多的探索，如旅游分期付款产品。
从实际角度来看，实力较强的银行是消费金融公司。以招商银行和中国联通的合资企业招联消费金融公司为例。截至今年6月底，公司收入和净利润分别达到30.4亿元和6.04亿元，同比分别增长32.3%和11.6%。今年上半年，兴业消费金融公司实现了“爆炸性”的业绩增长。截至今年6月底，公司净利润同比增长119.78%，半年净利润2亿元，与2017年持平。
从机制上看，许多商业银行已经启动了“个人消费信贷”，并将其作为提高零售利润水平的重要起点，那么为什么要专门成立消费金融公司呢？业内人士表示，在个人贷款业务领域，商业银行更擅长抵押贷款、汽车贷款等业务，而消费信贷则专注于满足3个月至1年的短期消费资本需求，如购买家电、服装、旅游、装修等，这种需求应该深入到消费场景中。
因此，商业银行在发起成立消费金融公司时，一方面可以利用发起人的现场优势实现准确的客户获取；一方面，它还可以充分发挥其低资本成本的优势。因为根据监管要求，消费金融公司不得吸收公众存款，其资金来源主要是股东。此外，商业银行还可以充分发挥消费金融公司独立法人的制度优势，更加灵活高效地开展业务。
传统的风力控制遇到瓶颈
消费金融行业面临的风险突出表现在两个方面:一是外部欺诈和信用风险，造成逾期、贷款欺诈和坏账；二是公司内部合规风险和优化金融服务流程的压力
行业的快速发展也伴随着“成长的阵痛”——传统的风险控制方法遭遇瓶颈，因此提高消费金融公司的风控能力，加强风控创新是其必然选择。
目前，纯网上网上借贷已经成为许多消费金融公司的经营模式。在此背景下，其面临的风险表现在两个方面:一是外部欺诈和信用风险，造成逾期、欺诈和坏账压力；二是公司内部合规风险和优化金融服务流程的压力。
此外，以网上黑市生产为主导的消费金融欺诈十分频繁，已经渗透到消费金融的营销、注册、借贷、支付等各个方面。根据金融城和萨克研究所联合发布的消费者金融风控制创新白皮书，2017年将有超过150万黑人工人，年产值达1000亿元。其主要目标之一是消费者金融平台，该平台使用数据分析来开展金融业务。
面对上述问题，传统控风方法的局限性日益突出。首先，消费金融业务中的欺诈与消费场景紧密结合，呈现出跨境特征。然而，传统的风力控制措施具有单一的信息维度。例如，借款人的收入通常仅由资产、现金流和专业属性来判断，但借款人在不同互联网场景中的行为信息却无法理解。第二，互联网消费金融业务的特点是客户基础薄弱、交易频繁、实时性强、数据量大，风险行为也具有数量少、频率高的特点。尽管传统的风力控制方法可以依靠离线签名来降低欺诈风险，但是它们不太方便，并且不能应对高风险和并发风险。第三，传统风控方法下的客户基础有很大的局限性，不包括信用信息不足的蓝领消费者。据不完全统计，大约有4亿“白人家庭”不使用信用卡，也没有其他信用记录。
风力控制创新再次启动
生物识别、机器学习和模型训练、大数据捕获和数据处理是业界广泛重视的三项技术，有望得到深入挖掘和应用。
随着金融科学技术的发展和应用，创新风险控制方法，重视“技术+数据”的风险管理已成为消费金融公司的共识。
具体而言，生物特征识别、机器学习和模型训练、大数据捕获和数据处理这三项技术已经受到业界的广泛关注，并有望得到深入挖掘和应用。
对于生物识别，可以细分为指纹、人脸、虹膜识别和行为特征识别，如笔迹、声音、步态等。其中，指纹识别应用最为广泛，占市场份额的58%，人脸识别占18%，新兴的虹膜识别市场份额占7%。掌纹识别、声纹识别和静脉识别仍处于探索阶段。
据了解，虹膜识别有望在下一步消费金融市场中进一步“发挥作用”。几家消费金融公司的相关负责人表示，每个人的虹膜都是独一无二的，这种“身体密码”比指纹和钥匙具有更高的安全系数。虹膜识别具有超高的准确性和便捷性，可以在防欺诈领域发挥重要作用。
目前，该技术主要应用于支付和防盗系统，如商业银行的金库和保险箱。例如，民生银行使用虹膜支付代替短信验证码。用户只需“交易密码+虹膜验证”即可完成支付过程。
所谓“机器学习和模型训练”，是指计算机通过模拟人类的学习行为，获取新的知识和技能，并对所学的知识和技能进行重组，从而不断修复自身在应用中的缺陷。它主要应用于消费金融领域的欺诈检测、客户关系管理和客户服务机器人。
此外，大数据捕获和处理方法将在“反欺诈模型”的构建中发挥更加突出的作用。"对于反欺诈，我们应该采用综合验证的方法，打击各种欺诈攻击策略."例如，蚂蚁金服的相关负责人说，要建立一个“黑名单”，拦截有不良欺诈记录的申请人。这些数据可能包括中央银行信用报告系统、公共安全网络系统以及专门用于反欺诈的第三方数据。对于群体欺诈攻击，可以进行聚类分析，利用链聚类技术实现无限级应用链分析。此外，可以执行逻辑违反算法来将多个弱相关变量放在一起。由于反欺诈变量数量庞大，综合建模可以用来判断整体有效性。(经济日报、中国经济网记者子)
