IT时报记者 潘少颖
三年前，个人信贷的主要目的是什么？那基本上是为了房贷。而现在，信用卡、白条、花呗等已经无处不在，还附带理财服务。
4月25日，国家金融与发展实验室发布了《中国消费金融创新报告》（以下简称《报告》），《报告》指出，我国当前消费金融市场规模估计接近6万亿元，如果按照20%的增速预测，我国消费信贷的规模到2020年可超过12万亿元。
P2P把消费金融当“避风港”
“过去很多年，国内个人信贷的占比通常都不会高于20%，除去房贷，个人消费类贷款占比不会超过5%。”金融消费者金融事业部总经理区力告诉《IT时报》记者这一组数据。在区力看来，消费金融之所以迅速火起来，不仅是因为经济结构调整带来的红利，也因为人们消费方式的改变，让金融服务渠道越来越互联网化。
但是，区力也表示，消费金融似乎成为P2P的避风港，许多P2P公司扛起了做消费金融的大旗。“有人整理了市面上78家比较知名的现金贷平台，发现平均预期利率高达158%，其中，最高的年化预期利率竟高达598%。这可笑的利率背后，是很多平台乱收费的事实。”
这些年来，关于P2P的负面新闻层出不穷，中国互联网金融协会秘书长陆书春也有同感，她认为，做消费金融门槛低、机构多、增长迅猛，也暴露出了互联网消费金融领域的过度借贷、重复授信、过高吸费、个人信息保护等方面的问题。
用难以造假的数据模型
消费金融中比较突出的问题就是个人信息滥用，该如何定义合理的个人征信边界，如何避免个人信息滥用？行业交流平台脉脉CEO林凡表示，可以利用社交网络和个人信息数据的交叉验证，来建立出一个征信模型。“你说你是公司的，这个很容易，自己在资料上填一下就好了。但是如果说你的朋友里面，存了你手机号码的这些人，他们是百度公司的，或者说他们没有一个是百度的时候，这个时候你是不是百度公司的人这件事情的风险就比较大了。”林凡认为，基于社交网络的用户数据相对难以伪造。
相比用抵押物、收入流水证明等粗放式的传统风控方式，通过基于大数据线上信贷审批系统将进一步提高信贷业务审批效率，最终实现信贷业务的集约化经营，科学化管理，各方面提高风控系统的有效性。
以京东金融的“白条”业务为例，没有一笔是通过人工审核的，都是机器决策，每单的变动成本近乎为零，后台系统一秒钟可以处理几十万笔交易。除此之外，“白条”信用风险评估模型覆盖了两亿多京东用户，每一个数据模型体系中都有上百个子模型，几万个变量。“要大量应用深度学习，神经网络等新技术，通过数据模型体系去解决风控、欺诈等问题。”区力说。
消费金融要回归普惠本质
去年，Fintech成为热潮。对于消费金融，数据和技术在一定程度上改变着风控和获客效率。《报告》显示，技术驱动将贯穿从资产获取到资金对接及用户体验的全过程。同时，数据驱动下的风险定价是消费金融企业的核心能力之一。
“消费金融不是简单的放贷生意，更不是高利贷线上化，如果一味地提高定价、盲目做大用户规模，这不是能力，真正的能力体现在把定价控制在合理的水平，甚至想办法降低定价，用高效率的风控逐步拓展用户，回归普惠的本质。”区力说。
而在监管层面，国家金融与发展实验室银行研究中心主任曾刚告诉《IT时报》记者，没有牌照的机构做持牌者才能做的事情、不保护个人信息，种种现象表明消费金融领域需要监管。未来监管与创新应该是并行的状态，估计在消费金融领域会有更多的监管措施出来。