交完押一付三的房租沒錢了，好幾個哥們“扎堆”結婚隨份子隨窮了...都說眾生皆苦，誰還沒個手頭緊的時候？不過自從消費借款服務行業興起，著急用錢又無處借的人們迎來了福音——不僅解決了借款人的資金來源問題，其簡單流暢的一站式流程還提升了借款效率，為用戶節約了時間。
消費借款服務平臺是互聯網金融的產物，包括用戶申請、平臺審核、平臺放款、用戶還款等所有步驟都通過手機APP就能完成。當前借款人群需求龐大，而傳統銀行覆蓋人群有限，在這種背景下消費借款服務行業作為新生力量突圍而出，服務廣大普通老百姓，一定程度上也推動了普惠金融的發展。
“普惠”也要“負責” 風控是最大的挑戰
目前，我國徵信體系尚在建立之中。據報道截止2016年底銀行體系的徵信覆蓋率只有35%左右，而美國的徵信覆蓋率達到95%以上，加上各家銀行與金融機構之間尚未形成信息打通與共享，這都為各金融機構識別信用不良人群加大了難度。因此從自身角度，消費借款服務平臺必須大力發展風控技術，利用金融科技的力量加強平臺的安全管理。
對於借款平臺來說，有兩類人群是必須攔在門外的，第一類是信用不良人群，也稱之為“老賴”。他們的風險來自於欺詐，借出資金後是很大可能是不還款的，此前有平臺遇到“老賴”用戶停止還款、並註銷了手機號人間蒸發。第二類是次級人群，他們的風險來自於資產和收入的不穩定性，很多人存在多頭借款現象，從不同平臺借新還舊，實際上不具備還款能力。
可以想見，平臺如果借款給這兩個群體將會蒙受很大的資金損失，並且為平臺埋下風險隱患。科技的發展可以改變金融服務的形式，但風控永遠是金融行業的核心，未來如果消費借款服務平臺不能提升自己的風控水平，規避損失，必然被市場淘汰。
消費借款服務行業的“風控”怎麼做？
對於借款平臺來說，“數據驅動”型的風控模型是平臺要具有的關鍵技術，也是金融科技的一個重要方向。平臺需要通過挖掘海量大數據來進行建模，並不斷積累用戶的還款樣本，對模型進行更迭和優化。
另外，平臺要建立的風控體系必須完整嚴密，需要包括貸前審批、授信，貸中跟蹤、監控、貸後失聯修復、不良催收，每一個環節都會影響整個系統的風控質量。
風控技術的研發需要金融公司做持續大量的科技投入，因此不是每家平臺都有能力建立起真正的大數據風控。不過，已經有公司自主研發出了大數據風控技術並將其運用，據悉，錢站依託凡普金科自主研發出的“Finup雲圖”系統來提升平臺風控能力，該系統是建立在大數據、人工智能等新技術之上的大數據動態風控生態系統，它是採用機器學習和自然語言處理等技術，將內部、外部多元化的數據源鏈接起來，形成一個完整的動態風控
知識圖譜和生態系統，構成客戶畫像，並將圖譜知識與深度學習相結合，模仿人類大腦行為，挖掘潛在欺詐行為。
另外，公司還研發出了自動建模機器人——RobotModeler水滴，它可以完成從讀取數據到模型生產上線端到端全自動化的建模，滲透獲客、運營、風控、貸後等各個環節，大大縮短了工作時間。
“信息安全是普惠金融發展的基石”
信息安全防護也是消費借款服務平臺需要加強的技術。隨著互聯網技術的發展，病毒入侵、網站攻擊水平也水漲船高，這就需要平臺從硬件、軟件上，系統性安全與內控機制等方面保障信息安全，減少數據被盜取、修改等對平臺和用戶的影響。
“信息安全是普惠金融發展的基石，我們希望為廣大用戶提供更安全可靠的金融信息服務，”錢站相關負責人曾表示。據悉，錢站是通過權限管控、數據脫敏、加密存儲三重“智能保護傘”，對用戶在錢站所提交的各類信息第一時間進行加密入庫處理，24小時不間斷監控以及定期備份，來保障用戶信息在收集、傳輸、存儲過程中的安全。
現在，我們面臨著一個全新的時代，科技和金融從未像今天這樣高度融合過。在這個過程中，變的是金融的業態，不變的是金融的本質，而風險控制永遠是金融機構的核心。消費借款服務行業還有很大的市場等待挖掘，隨著國家的監管加強和平臺間的充分競爭，未來平臺若想在行業中立於不敗之地，關鍵就在於能不能完成行之有效的風控，實現在降低違約率的同時提高用戶體驗。
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