文/《财经国家周刊》记者 王亭亭
消费金融的快速发展离不开技术的成熟和进步。过去几年，大数据、云计算、区块链、人工智能等技术已逐渐渗透进消费金融的全业务流程，为营销、风控、贷后管理等各个环节的效率带来了质的飞跃。
于是，科技、技术变成了消费金融行业的高频词汇，各家纷纷加大马力提升技术能力，甚至唯技术马首是瞻——似乎只要算法够强、算力充足，那么产品、客群、市场就能持续无边界延伸。
但从业者发现，当行业发展到一定阶段时，技术对提升业绩、改善服务的作用正在逐渐减弱，个人隐私保护、信用欺诈等问题也开始显现。
对消费金融行业而言，技术、场景、服务都是整个产品链条上不可缺少的部分。
技术不是万能钥匙，它只是一种工具，从业者最终要从“科技信仰”回归到加强风控能力、为客户服务的主路上来。
▲世界机器人大会上展出的云端智能服务机器人。新华社发（任超 摄）
优势
技术贯穿在整个消费金融行为的各个环节之中，从获客、风控等各个方面影响着行业的发展，其在一定程度上解决了很多传统金融领域无法解决的问题，对整个消金行业的发展和升级至关重要。
例如，在前端获客方面，技术带来了更多元化的可能和更高质量的效果。
在互联网技术的支撑下消费金融的产品矩阵正变得越来越丰富。目前，APP、小程序（微信小程序、头条小程序等）、微信公众号、支付宝生活号、H5等均已成为消金产品的载体和获客渠道，各个产品展示的信息量及信息维度不同，因此能从各个不同的平台渠道获取不同属性的用户。
“金融机构在向用户提供其所需要的金融产品时，需要一个连接用户与产品之间的桥梁。”360数科首席科学家张家兴认为，借技术之力，通过与不同平台、渠道、场景的深度合作，能够更大程度地扩大与互联网用户链接的广度、深度及智能化程度。
同时，随着行业的发展和竞争的加剧，消费金融公司获取一个优质目标客户的成本已经从过去的几元、几十元升至200元左右，获客成本的不断走高，让大数据技术的优势开始明显突出。消费金融机构纷纷成立精准获客团队和用户运营团队，在利润空间下探的背景下，将考核下探，更加关注提款成本及后端ROI，追求稳定高质量的获客。流量巨头更是推出联合建模、风险前筛、动态人群包、两阶段出价等新的投放策略，用来实现用户增长。
再例如，风控审批方面，技术已成为不可或缺的核心要素。
消费金融以信用贷款为主，呈现小额、高频等特点，这类金融产品对消费场景、消费数据和信用数据的依赖度相对较大，通过对数据的挖掘和分析实现交易的全流程监测。其中，贷前的风控审批主要是基于消费数据和信用数据得以实现，技术则在三个关键环节起到核心的辅助作用：
其一，数据对接与加工：风控系统对接用户申请数据、第三方征信数据、历史业务数据等数据，并对这些数据进行加工与分析。
其二，形成审贷结果：通过风控策略与信用评分模型对用户数据进行贷款审批，可以实现个性化定价。
其三，自动执行决策：根据审贷结果，基于决策引擎的指令，系统进行实时打款、完成消费交易。
另外，技术也大大提升了贷后管理的效率。
一般来说，贷后管理主要是动态追踪借款人的偿债能力、偿债意愿，以及贷后催收。如今，传统意义上靠人力电话催收、上门催收的粗放式贷后管理，已经无法适应行业的发展速度和监管要求。
因此，通过运用技术对借款人的动态数据进行分析，从而形成其偿债能力画像，并确保其借款及时偿付，就变成了各家消金公司的“必修课”。
技术在贷后管理上的典型应用是智能催收。智能催收融合了思维算法、自然语言处理、语音识别等技术，为不同用户、不同场景提供差异化的还款提醒、适度催收、客户服务等功能。去年疫情期间，智能催收得到了爆发式的应用。
局限
当前，技术已然成为消金公司战略版图中必须攻下的一城，也是打硬仗时不可或缺的核心竞争力。但随着行业的发展，技术的局限性也渐渐凸显。
首先，技术方不能无边界地获取、分析和使用个人隐私数据。
大数据、云计算技术在数据采集和使用过程中，很容易以牺牲个体消费者的隐私权为代价，这是技术的硬伤，而越是具有隐私性质的数据和越敏感的数据，往往越有价值。
随着我国对个人隐私数据保护的法律框架渐趋完善，保护力度也在逐渐加大，对大数据、云计算等技术能够合法获取、分析和使用的用户数据边界有了明确的界定。监管框架之内，借助技术判断个人信用资质的能力或将有所弱化。
其次，信用欺诈无法完全消除。
在金融市场中，欺诈与反欺诈一直是共生关系。技术在一定程度上能识别出欺诈行为，但与此同时各类诈骗技术也在不断升级，高科技诈骗屡见不鲜，近两年甚至出现了组团诈骗的现象，如羊毛党、“反催收联盟”等等。
从应用层面来看，技术只是一项工具，既会带来效率的提升，也会带来风险和隐患，这是技术发展过程中需要不断平衡和解决的问题。
再者，技术并非能解决一切问题的“万金油”。
从业务全流程来看，除技术之外，消费金融同样离不开场景、定价、服务等重要发展因素。在合规要求之下，消金公司需要满足场景有保障、利率有上限、服务有规范等多项条件，技术所能提供的助益十分有限。换句话说，再强大的技术能力也无法取代场景、服务等要素的角色和作用。尤其是在当前消费金融逐步由增量市场向存量市场转变的节点上，技术对业绩增长和市场占有率提升的贡献正显现出缩小趋势。
在这方面，各大银行信用卡中心尤其用心，纷纷花大力气完善APP渠道的获客技术。光大信用卡中心推动阳光惠生活APP生态体系建设，着力构建开放服务、共享场景、科技驱动三项业务发展特色。构建信用卡“e 金融”生态圈，丰富线上信用卡业务场景，优化信用卡金融服务体验，持续拓展服务场景的内涵与外延。充分利用系统内的场景资源，促进信用卡平台与系统内平台间用户的引流与转化。强化“聚合作”生态圈建设，面向互联网全局，加快引入和内外部合作伙伴场景建设，重点推进“食、住、娱、购、行”全面生活服务建设，深化生态圈场景融合发展。截至目前，阳光惠生活APP月活用户1160 万户，注册用户数突破 3000万，成为获客活客的重要平台。
回归
消费金融的商业模式逐渐成熟，业态融合发展也逐渐稳定，同时也形成了新的挑战。金融风险的内涵和外延都相对复杂且广阔，风险管理的难度也随之上升。
监管部门多次强调要用好、用对技术。今年1月，银保监会发布《消费金融公司监管评级办法(试行)》，对消费金融公司监管评级提出了5项标准，其中风险管理、专业服务质量、信息科技管理是重要内容。
这意味着，技术最终要回归到协助消金公司防控风险、提升服务能力上来，从更多维度、更长周期来判断和管理风险。
具体到实操层面，风险防控能力主要是指通过更加智能化等手段，落脚到身份认证和风险定价两大方面。
身份认证是反欺诈的第一道防线。多数消费金融机构倾向于在线上实现获客，通过互联网渠道认识客户，为客户放款。在这个过程中，身份认证要做两件事：一是解决这个人是谁、有无不良记录、有无犯罪行为等问题，这是识别好客户的基础；二是核对收集到的这份个人信息与最终获得贷款的是否是同一个人，这是为了解决欺诈的风险。
换句话说，身份认证的核心就是如何有效鉴别出客户的真实身份，这是做好风控的第一关。
风险定价是消金公司盈利能力的主要体现。消金公司通过整合各类数据，为客户进行精准画像，形成差异化定价，控制滚动率、迁移率、入催率等指标，并运用技术手段不断精准化。以几个关键指标为例：
逾期率——在发现逾期率增长时，金融机构应该尽快介入，以电话催收等方式来减少损失。
收益率——尽可能为不同风险水平的用户提供定制化利率水平，这样既能提升用户粘性，又能提高整体收益率。收益率越高，表明金融机构越能够在风险与收益之间找到较好的平衡点。
滚动率、迁移率、入催率——这三个指标可以比较直观地衡量用户在哪个阶段发生逾期的几率比较大，以及该用户未来是否会变成次级用户。同时通过分析历史数据，抓取次级用户显著区别于优质用户的特征，并以此为标准建立用户筛选和分层模型，提前预测用户属性，实现风险预判和精准管理。
在技术推动风控能力建设方面，民生银行信用卡中心近几年进行了诸多探索和实践。例如，探索模型算法优化——由原有的单一使用逻辑回归算法逐渐升级为应用GBDT、Light_GBM、随机森林等多种先进机器学习模型算法，并应用于开发欺诈风险甄别类、信用风险评估类、收益水平预测类等不同评分模型，形成具有指向性的风险管理工具。
以及，构建差异化风控体系——基于客户生命周期价值，重构差异化风控策略体系， 通过多样化的视角和多维度的组合，开发 CHAID 决策树模型，依托数据表现将客群进行风险聚类，实现了多个子客群的细分，并通过客群风险分级，实现了准入标准和初始额度赋额的差异化。通过社会网络模型（SNA 模型）、申请欺诈评分模型、填表行为分析技术、照片定位技术的应用及结合多维度欺诈规则，打造出较为完善的贷前反欺诈体系，有效预防各类型欺诈申请。
