毫无疑问，2016年是网络P2P的末法时代，开荒到抛荒，一个循环周期不过三四年的时间，此时的景象形容为蝗虫过境后的哀鸿遍野毫不为过。
相比于需要承担整个金融行业互联网化的系统性金融风险，C端的消费金融往往具备了更高的容错率以及更低的纠错成本，因此被传统金融机构忽视的消费板块成为金融创业者眼中的香饽饽。
在“2016中国消费金融论坛”上，银监会非银部主任毛宛苑曾表示： 截止2016年10月份，已经批准开业的消费金融企业16家，有3家批准筹备，3家在审核之中，还有不少属于辅导阶段。
扎堆于消费金融的资本，不乏一部分来自P2P平台的挤出效应，但主要因素则是消费力的高涨，依附于其上的消费金融业自然水涨船高。即便国内政策从执行凯恩斯刺激需求理论的走向推崇供给侧改革的对立面上，立场变化鲜明的根本动力仍旧是消费，想要留住消费，迎合消费是必选项。
消费潜力仍在，消费日盛，那消费金融必盛。但是消费金融走通理论模型只是第一步，想要在巨头林立的消费金融领域分得一杯羹，不仅要有模式的一致性，更必要的是实践的独特性。
依托于电商平台的蚂蚁金融、京东金融；社交平台孵化的微信支付以及传统金融金融机构平台开辟消费金融业务，都是平台化的结果，是优势的延伸；那么，当脱离平台创业，消费金融额突破口又在哪里呢？
垂直消费场景的深度挖掘
曾有第三方数据平台对互联网金融行业的获客成本进行调查：2013年一家互联网金融创业公司的投资获客成本区间为300至500元，而2016年则涨为1000至3000元。
获客成本飙升这一特征往往意味着行业已经进入了激烈的竞争阶段，粗放式的广撒网在此时显然太过低效，支付宝、微信支付这种支付场景全覆盖的横向扩张模式几乎难以模仿，垂直化深耕特定消费场景将会是创业者介入行业中场的最佳姿势。
消费金融垂直化目前大概有两条思路，一个是依靠垂直电商的绑定来解决获客成本问题，比如瓜子二手车、优信以及人人车等二手车电商平台在二手车交易过程中提供汽车金融服务是必然选择，因为汽车不仅是高客单价产品，还会伴随着高信贷需求，将二手车的消费方式进行深度绑定：提供快速放款、分期付款、汽车保险等金融服务。例如某二手车电商推出的「付一半」业务，消费者可以一次性付车价的50%，在为期2年的方案期间内无月供；这种「先租后买」的方式尽管颇有非议，但优点在于足够细化，满足不同的需求。
另一种则是只提供金融服务的垂直模式，这类消费金融创业公司并不提供具体产品，但会针对某一行业进行金融产品设计。蜡笔分期涉足教育分期，美分期扎根医疗美容消费，易分期导入第三方平台的旅游产品分期消费。当然，因为产品同金融服务有较强的绑定作用，如果创业者不想进行平台化，消费金融创业公司很容易会反向延伸业务，比如旅游分期涉足旅游产品，教育分期发展教育培训业务。
以上的垂直消费金融模式有一个很强的共同点，即：低频且高单价。打车、吃饭、团购这类支付环节已经被支付宝、微信支付所牢牢占据，但对于大额消费支出，这类支付平台仍是力有未逮，因此买房、买车、装修、教育这种大件，仍将是消费金融创业者的突破口。
「次级信用」重新挖掘
2009年，全国信用卡逾期半年未尝信贷总额49.70亿元，同比大幅增长133.1%，由此导致银监会下发《关于进一步规范信用卡业务的通知》，开始对商业银行滥发信用卡的行为进行规范；其后的2011年，银监会公布《商业银行信用卡业务监督管理办法》，重点明确了对学生信用卡的具体规范。由此，信用卡已基本退出了大学生市场。
严格来说，校园分期市场再次盛行其实是钻了政策的漏洞，分期乐、趣分期其实就是扮演了大学生第一张信用卡的角色。
与大学生分期市场较为类似的还有蓝领消费金融市场，以捷信、买单侠较为知名，以3C这种蓝领能够承担且需求较强的产品为载体，绑定消费金融产品。
如果定义更为具体一点，学生亦或者蓝领都算不上传统意义上的「优质客户」，即便是有银行的授信额度，也处于较低的水平。所以暂且划归为「次级信用」类别，虽有些不妥，但也能说得过去。
从次级信用消费人群中挖掘客户标的意味着优质消费人群已经被传统金融机构和平台型消费金融公司多方筛选，商业银行「嫌贫爱富」本无可厚非，金融资本逐利本是应有之义，但被银行拒之门外的次级消费信用又何尝不是待开发的处女地，创业公司「矮子里拔高个」如同充斥赝品与仿品的「古玩市场」淘宝，尽管含金量低，却也不乏着火眼金睛的捡漏者。
其次，信用作为客户消费能力的标签并不是一成不变，大学生毕业之后消费能力的提升是大概率事件，依靠「优质用户养成计划」，分期乐、趣分期之类往往能够提前锁定部分优质用户。
但是，次级信用不仅意味着空白市场，同样也是风险雷区，皮之不存毛将焉附，刷下限的裸条事件证明信用审核不能没有统一的最低标准作为行业准绳。
以史为鉴：在97年东南亚金融危机过后，为了刺激消费拉动内需，韩国政府大力推广信用卡，激烈的行业竞争让各大信用卡公司降低分期利息和手续费；到2003年，持有4张以上信用卡的人达975万，全国平均每人一张信用卡，其中包含大量学生以及失业者。最后因为过度消费而导致的滞付率猛升，致使很多小型信用卡公司无力承担亏损而破产，韩国当时最大「LG 信用卡公司」出现巨额坏账，濒临倒闭。
消费金融「数据为王」
B端的企业级大客户往往是各大传统金融机构的财神爷，贷款尽调这一纯人力职业也是将B端客户的特点诠释而出：风险可控的基础是保证风险量化，而有限的B端客户则是充分发挥了人工尽调这一优势。
但尽调之于消费金融，犹如牛刀杀鸡，因性价比低而不具备可行性。因此，消费金融是应该是一个数据驱动行业。
从人到数据，实际上对风险的量化能力是被削弱了，因为缺乏对用户财产真实性的深度调研，消费金融创业公司只能依靠数据的广度，即通过对不同数据来源进行交叉验证，并且在事后收集来予以补偿。所以，以下缺陷也是创业者不得不考虑的一点。
大多数互联网金融通过接入央行征信系统来保证数据来源，但是这么做缺陷也同样明显，即共享数据往往不能表达个性化群体特征，无论是蓝领金融还是校园分期市场，这种偏离主流信贷市场的用户群体与央行征信系统的匹配度很低，而且外围共享型征信数据也会带来同质化困扰。
不同人群在消费理念、风险管理、心理预期等主观行为上有很大的差异，这会导致即便属不同群体的用户导入同一数据模型能得出近似的两个「用户画像」，最终结果也可能是大相径庭。因此，未来的消费金融在大数据风控上最大的区别将会体现在数据采集来源。
因此，大数据分析虽然会成为消费金融的主要风控手段，但高手过招，胜负只在毫厘之间；可以预料的是，对自采数据建立合理分析模型将会成为核心竞争之一。
最后，对于消费金融创业公司而言，事前风控和贷后风控具有完全不同的意义。不得吸收公众存款限制了消费金融企业资金来源，所以尽量将风控前置也是消费金融公司降低风险的一种手段。
当然，以上深耕垂直、挖掘「次级信用市场」以及大数据风控并不是孤立存在，很多都是几者兼具，但是对于创业者而言，单点突破是利用有限资源的最好方式。