今年6月以来，多家P2P网贷平台纷纷“爆雷”，其中不乏一些知名平台。动荡局势严重影响了消费者和投资者的信心，也引起了监管层的高度关切。据行业人士透露，针对当前网贷行业现状，近日银保监会组织互联网金融人士召开专项会议，商讨网贷行业整治办法。
监管层对于网贷机构风险防范的高度重视，在某种程度上佐证着消费金融行业面临的挑战与日俱增。尽管消费升级的大背景为消费金融带来了广阔的发展空间，但由于消费金融行业的客群准入门槛相比传统银行业更低，因此在风险管理上就面临着更大的挑战。据了解，由马上金融自主研发的风控系统家族--Luma，结合灵活工作流引擎和决策规则引擎，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，真正做到了“见微知著，风险先知”。
贷前审批自主可控、灵活快速
Luma审批系统是马上金融自主研发的基于灵活工作流引擎和决策规则引擎的信贷审批系统。工作流引擎将各种变量、数据源、模型服务化和节点化，支持灵活快速地构建多种不同的审批工作流程、调整审批决策节点顺序，针对不同消费场景和金融产品申请提供不同的审批工作流，针对不同客户的申请提供不同的风控策略，达到优质客户秒级审批通过，劣质客户快速拒绝，实现千人千面的信用评级和风险定价。同时，支持审批业务流程便捷调整、审批策略持续迭代、内外部数据源快速增加、简单策略调整与变更可实现当天部署，提高风控审批效率的同时提升用户体验。对于自动化风控决策，马上金融研发出自有决策规则引擎，建立变量池和规则池，支持灵活配置、A/B test测试、线下效果评测和精细化监控。在系统架构方面，Luma审批系统采用分布式架构设计，支持高并发处理海量客户申请单，最高日审批百万单，峰值处理200单/秒钟，结合高性能决策规则引擎实现秒级输出审批结果。
以大数据实时反欺诈和信用风险审核的决策审批
借款欺诈中，团伙或者类团伙欺诈通常会带来巨大的逾期损失，是重点防范对象，马上金融基于图技术的复杂网络可以实时识别出团伙欺诈，在复杂网络中放入用户的身份证号、电话、关键的行为数据等，形成用户的个人档案，并且与其他用户的档案相关信息建立关联，实现毫秒级追踪，大幅提升实时反欺诈的效果。
基于存量用户数据、外部接入数据、自建数据，围绕信贷审批，马上金融利用传统机器学习方法训练模型，自动识别用户欺诈行为，给予合理的授信额度，目前已经建立了10W+变量特征库和上百个模型，用于不同的数据源、产品和审批阶段，组合应用后效果显著，做到较高的通过率和较低的逾期率。
持续提升综合实力 促进稳健长远发展
当前，消费金融处在行业发展波动期，“马太效应”开始显现。随着政府不断强化行业监管、相关法律制度的持续完善与个人征信系统的逐步建立，消费金融市场环境将日益完善和健全。在此趋势下，各持牌消费金融机构正蓄力发展，致力于增强抗风险能力和企业综合实力。
马上消费金融除持续打造“马上金融”、“马上分期”、“安逸花”三大产品体系，满足消费者多元化、个性化的消费场景需求外，更立足回归初心，坚持“普惠金融”的发展理念，积极推进“三农”领域消费金融服务，打造出鲜明的行业标志。
挑战往往与机遇并存。尽管行业仍面临着金融风险带来的严峻挑战，但政策监管的不断加强及市场环境的不断规范，无疑将为消费金融的健康成长提供丰沃的土壤。作为持牌消费金融机构，应在积极落实国家政策、加强行业自律的基础上，把握风险防范能力的命脉，持续强化企业综合实力，为消费金融未来的可继续发展提供更大助力。
閱讀更多 馬上消費金融 的文章
