摘要：近年来，大数据、云计算、人工智能、区块链等科技的快速发展，已成为引领金融行业创新的重要力量;传统金融机构与维信金科等大批金融科技公司的合作动作频频，通过科技服务的提供与购买，打通双方在用户获取、产品迭代及流程优化等业务渠道。

　　当下，在一大批金融科技公司的带动下，金融科技在各种垂直金融业务深度渗透，从获客、风控到催收环节，实现金融模式的革新，极大提高了金融服务效率与用户体验。其中，在消费信贷领域的运用，尤具代表性。

　　1、大数据精准获客

　　过去，无论是银行的消费信贷业务、抑或持牌的消费金融平台，其获客渠道均十分有限，主要集中于百度竞价、广告投放等线上推广模式以及渠道中介、门店直营等线下模式，付出的代价是高昂的推广与运营成本;同时，还面临流量成本上升、转化率偏低等诸多挑战。

　　如今，金融科技的应用，已可以根据海量数据获客，精准触达用户;而且业务增长也会带来系统边际成本的递减，其实现过程一般包括以下三个步骤：

　　(1)多维数据采集

　　金融科技获取用户信息源非常广泛，包括运营商、银行、公共事业、电商、社交及出行服务等各方面数据，根据这些数据，金融科技平台可以初步构建用户画像。

　　值得注意的是，在实际业务中，维信金科等领先的金融科技平台已经可以做到对用户数据的全方位保护，防止侵犯用户隐私。数据采集中，平台并不直接提取用户初始数据，而是基于平台建模、与运营商的合作方式等具体情况，在用户合理授权的情况下，进行数据的采集与使用。

　　(2)构建用户画像

　　为用户打标签是形成用户画像的核心工作。首先，需要将描述用户信息的非结构化数据标准化，形成结构化数据。不同金融科技平台根据自身业务模式，定制适用自身平台的用户标签，比如体量大的平台定义的“高净值”用户门槛可能更高，有购车、购房记录的用户可能更容易成为抵质押业务平台的目标用户等。

　　(3)精准获客触发

　　通过用户标签分层，可获得目标用户人群;另外，用户数据实时更新中，用户标签也随之变动，当用户数据触及目标用户条件时，用户也将由非目标人群演化成潜在用户。配合其他标签数据，可实现对用户的精准营销。

　　2、智能风控

　　目前，科技技术手段在消费信贷行业应用相对普遍的是在风控环节。各项技术在风控环节的应用深度及侧重有所不同，但存在一些交叉。

　　(1)大数据风控

　　大数据技术除了运用于精准获客外，在智能风控的前期阶段也可进行有效的欺诈识别，打破信息不对称。机制原理基本可以概括为：

　　通过搜集多维数据、对多维数据交叉比对，识别借款人是否为恶意借款人;对于初步通过信息交叉验证的借款人进行信用评分，评分依据可以参考借款用户的其他经济行为数据，比如账单数据、电商交易记录等。

　　(2)人工智能

　　目前，人工智能和大数据结合是风控的核心技术，基本原理是通过深度学习和数据挖掘，实现模型构建和训练、性能监控与迭代，进而实现数据降维，提高风险把控的规律和准确性。比如，通过知识图谱、自然语言处理、机器学习等人工智能技术，利用关系网络发现不同借款人是否存在关联，识别异常;通过对借款人多方数据交叉比对，识别伪造虚假信息。

　　(3)区块链

　　区块链技术在资产端的应用相对较为突出，其完全透明的数据管理体系为平台提供了可信任的数据溯源途径。比如利用智能合约，对借款合同进行跟踪;而票据业务潜藏人工操作风险，区块链技术同样可实现背书信息追踪。

　　目前，以维信金科为代表的金融科技平台，在智能风控领域的运用，已形成数据多源搜集、建模、反欺诈识别、信用评分、额度管理、贷后管理等业务流程闭环，根据授信定价模型授予不同的额度及借款利率，根据不同的借贷效果对风控体系的模块、参数、评分标准等进行验证及修复，不断提高风控精准度及模型的有效性。

　　3、催收

　　当下，金融科技的应用，极大地优化了催收流程，提高了催收工作效率，降低了人工成本。首先，可以批量外呼，提高了通话接通率;其次，基于语音识别，可识别不同类型的逾期借款人，并提供差异性的解决方案。

　　目前，在金融行业的各个垂直领域，金融科技更多的应用于风控环节，然而，维信金科等领先金融科技平台的创新探索从未停止，未来，随着金融科技在金融领域的广泛应用，相信金融科技一定会大力推动普惠金融、消费金融的蓬勃发展。