由于消费金融市场前景广阔、再加上政策支持等因素，消费金融成为包括传统金融机构在内的所有金融机构必争之地。然而对于绝大多数传统金融机构而言，并没有太多的互联网基因。在线上风控、用户消费场景等方面的积累都相对有限。“不论是传统金融还是消费金融，其核心都是风控，而风控的本质在于数据的获取和分析。”
风险控制
由于我们国家征信体系还不完善，行业积累的数据也不够，对消费者的信息核实较为困难。消费金融风控大数据要几个要求：第一要有足够的覆盖广度，用户数量要足够多；第二采集的维度要有效，能够有效转为结构化的数据；第三信息要稳定。传统金融机构虽然也积累了足够的“大数据”，但在范围的“广度”以及数据的“维度”方面缺有所不足。
马上消费金融为应对市场变化、客群变化，提高客户响应速率，逐步形成了规则、模型相辅相成的审批策略，制定了上百个决策流、上万个决策策略，以高效响应业务风控需求，丰富入模变量类型，提升模型优化效率，完善了智能化大数据风控审批系统体系。并且还建立了科学有效的、基于信贷全生命周期的大数据风控模型。实现贷前、贷中、贷后全生命周期，对客户的信用风险和欺诈风险进行精确评估。
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。
用户马上消费金融申请授信时，会授权消费、身份、交际、职场、征信等多个维度的数据，根据用户的相关数据点，对用户的偿付能力和偿付意愿进行评定，从而给出用户信用额度和风险分数。通过机器学习算法和大数据分析，平台已经实现良性循环，坏账水平保持在极低的标准，传统金融机构可以快速对接马上金融的风控体系和数据体系，实现弯道超车。未来随着消费经济的潜力进一步被挖掘，马上消费金融将凭借科技的力量迎来更大的风口。
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