1.5.2　金融科技正在重塑互联网消费金融

在科技驱动的“互联网+”时代，数字产业化和产业数字化进程开始加速，信息技术、大数据、云计算正在改变金融服务市场的格局，影响着消费金融的关键要素：用户、场景、资金、数据。在这一轮互联网消费金融崛起中，金融科技创新起到了关键的作用，特别是生物识别、大数据风控、人工智能和征信系统等方面的创新。

·生物识别：金融科技创新可以针对不同的场景、账号或风险级别，让用户采用不同的验证方式，包括人脸识别、声纹识别和虹膜技术。特别是2015年行业头部平台支付宝首先使用了“刷脸”技术，在其带领下，人脸识别技术迅速在整个互联网消费金融领域得到广泛使用。目前，几乎所有的平台都在App身份认证环境中增加了这项生物识别技术，甚至各家App在登录上也使用了“刷脸”认证功能，在密码和指纹之后又增加了一道防护屏障，使得用户的信息和交易更安全。

·大数据风控：其实金融行业最重要的问题就是控制风险，绝大部分互联网消费金融客户都是在线申请金融服务，但在线申请的客户相对来说风险比较大。互联网消费金融产品的额度基本在1万元以内，这就意味着用户一旦逾期，公司可采用的手段很有限。因为考虑到用户体验，前端用户申请的时候需要录入的信息比较少。如何基于这么少的数据和用户资料建设强大的线上风控体系和风控模型，并且能在几十秒内迅速解决风控定价和授信的问题呢？这是我们需要考虑的。答案是必须建立基于机器学习和神经网络的大数据风控模型，从而提高金融机构在用户画像、反欺诈和信用评级等方面的效率和风险控制能力。

·人工智能：在数字生态中，对人的身份、行为、消费金融意愿的真实性识别要求越来越高。在消费金融行业的相关场景中，将机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱这4项人工智能技术与消费金融业相结合，能为金融行业的各参与主体、各业务环节赋能，使未来的消费金融服务更具普惠性。以人工智能技术作为主要驱动力，推动了消费金融业的产品创新、流程再造、服务升级。人工智能在消费金融领域的应用如图1-9所示。

图1-9　人工智能在消费金融领域的应用

·征信系统：在金融科技推动创新的数字化时代，用户的信用数据不再局限在某个封闭体系的单维度指标，而是完全可以量化并且通行于全社会的多维度数据。技术丰富了信用体系的数据维度，使得用户的社交、喜好等行为数据全部被记录并且被量化，从而使用户画像更加完整且详细。征信技术也扩大了信用服务半径，传统的央行征信数据主要是用户的债务数据，仅包括用户历史信贷交易数据，而现在的数据多维度，有助于公司实时判断用户风险。技术同时拓宽了信用服务的覆盖范围，使互联网消费金融产品触达传统金融机构未能有效覆盖的低收入群体，特别是没有央行征信记录的长尾群体。

纵观近几年消费金融行业的发展，金融科技已经成为消费金融行业核心驱动力，正推动着互联网消费金融全面改变。

·从过去的粗放经营向数据驱动的精细化经营转变，更注重用户体验。

·从过去的以产品和账户为中心向以客户为中心转变。

·从过去同质化的封闭业务体系向开放的生态体系转变。而生态的价值在于业务闭环。在互联网金融的下半场，各参与主体对接蕴含着丰富内容的高频场景，争夺交易流量，通过综合评估用户消费、信贷以及金融服务能力沉淀用户。

当然，金融科技的快速发展离不开核心要素——人才，金融科技的竞争实质上是人才的竞争，包括对数据科学家、数据工程师、风险模型专家、欺诈分析专家、风控数据决策分析专家、数据建模专家、资深软件架构师、产品经理、运营质量专家等科技与业务结合的复合型人才的争夺。