隨著金融消費服務升級“新金融”的發展進入了模式的精細化打造和業態的多樣化時代。大數據徵信和反欺詐也成為行業內熱點。
行業的迅速膨脹的背後，是風險的急劇增長。除了傳統的信用風險，外部欺詐已經成為一個主要風險，消費金融公司因惡意欺詐產生的損失節節攀升。
如何進行優質客戶的篩選，如何預防各類欺詐行為，能否構建高效準確的風控模型，已經成為互金企業核心競爭力的重要組成部分，關係著消費金融企業的生存與發展。
消費金融的核心競爭力是大數據風控
消費金融平臺需要藉助大數據風控來做好風險管理，降低逾期率以及壞賬率，風控環節可以分為貸前信息審核、貸後監控、逾期催收。一般消費金融平臺會採用自有徵信數據查詢，以及第三方服務查詢，來確保信用審核的準確度。
在貸款申請以及貸款審批環節，根據大數據分析，為消費金融平臺提供貸前信息審核服務，會對客戶填報信息進行邏輯校驗，有效控制團體騙貸、惡意套現等欺詐行為;
對申貸的小微企業進行信用資質評估，甄別借款人是否曾經在司法機關、金融、信貸等機構出現過不良記錄，為信貸決策提供可靠參考依據;以及藉助行業風險信息共享平臺來對客戶進行篩查，有效甄別多平臺借貸行為，幫助信貸機構降低風險、減少資金損失。
孱弱的個人徵信載不起萬億消費金融市場
古有商鞅變法，始於立木為信。今有消費金融，急需徵信加持。變個人信用為商業價值，讓守信之人都能預支明天的幸福，這是人口數量位居全球第一大的經濟體中國正在發生的鉅變。長久的沉默之後，徵信企業依然萬馬齊喑，但萬億級市場的消費金融快速崛起，已經將個人徵信推到了時代風口。
今天的徵信市場，形成了央行主導和市場自由競爭的格局。央行擁有世界上最大、用戶數最多的徵信系統。在對市場的監管上，央行則遵循核准制和備案制相結合的思路。
然而，以個人徵信為例，央行徵信系統的覆蓋極為有限。截止2016年9月，央行個人徵信系統共有2927家接入機構，收錄自然人數8.99億，其中4.12億人有信貸記錄。
據2010年第六次全國人口普查數據，我國有13.28億人。因此，尚有4.29億人沒有被央行個人徵信系統收錄，有9.16億人沒有任何信貸記錄。
央行個人徵信系統在收集數據上非常狹窄，在開放徵信數據查詢上也是相當“吝嗇”。
業內談大數據徵信“色變”
消費金融行業大數據風控雖理論依據十足，但現實卻沒有那麼美好。光是大數據徵信就亂象叢生，仍處於無牌經營，業內：談徵信“色變”......
目前市場上有很多所謂的大數據公司，會倒賣來源於黑市的數據，這些數據很多涉及公民個人信息。在販賣的數據中，有些數據是合法的，有些數據是違法的。線上消費的、網銀的、pos機的、信用卡的、運營商的，甚至是工商的數據都有人賣。此次司法解釋出臺為有關部門嚴打大數據徵信行業亂象提供法律依據。
端午節前夕，金融大數據領域又曝新動態，監管層開始清理數據亂象，數據堂等15家大數據公司劃入調查名單。不過，相比上個月央行徵信局局長萬存知“8家個人徵信準備機構無一家合格”的批評之語，這次監管動作似乎更有實質意義。
牌照欲來風滿樓，國內歷次含金量高的牌照的發放似乎都是如此。業內人士表示，當前已是談徵信“色變”，敏感時期，相關的各家公司都經不起任何風吹草動。
大數據徵信模式雖然是未來行業發展的潮流，但就現階段來看，也面臨一些亟待解決的難題：
☀ 數據孤島現象嚴重，數據不流通、數據獲取成本高，不但難以收集結構化數據，而且企業機構不願共享數據。
☀ 信息安全問題，監管法律尚未對信息收集種類、使用途徑等作出明確界定，比如哪些數據可以採集、哪些數據不能採集等，並沒有明確的界定。
☀ 數據所有權問題，這裡面涉及到用戶授權問題，同時也涉及到如何協調數據的所有者、採集者、存儲者、整合者、利用者之間關係和利益問題。
☀ 應用場景問題，現階段的應用仍集中於信貸領域，較為狹窄。
“世界最佳的徵信模式”做參考
反觀歐美國家的個人徵信發展歷程，在市場化運營機制下，目前已經形成了從數據提供商、徵信機構、決策分析公司到徵信服務代理機構的分工明確的徵信產業鏈。
從美國情況看，個人徵信機構興起於1920年代，大眾消費文化刺激了個人信貸需求增長，大蕭條的發生導致個人違約率上升，社會開始關注個人徵信，個人徵信機構開始崛起。
之後，美國相繼出臺了一系列個人徵信相關的法律，開始形成規範化的徵信體系。
1980年代，銀行跨區域經營催生了全國性的個人徵信需求，美國個人徵信市場步入整合期，機構數量由2250多家驟降至300餘家，並最終形成了以益百利Experian、愛克非Equifax、全聯Trans Union三大徵信局為主，300家地方性徵信機構為輔的個人徵信格局。
可見，市場化程度最高的美國已經成為“世界最佳的徵信模式”，是我國市場化道路很好的參考