厚本金融：科技为消费金融带来了什么？
近年来，在我国经济转型的战略背景之下，全面推进消费能力，成为保障和拉动GDP的主要动力。随之而来的，消费金融的发展进入快车道，涌现出京东金融、厚本金融等一批具有代表性的从业企业。 据中国人民银行公开数据显示，2012年我国消费性贷款规模为10。 44万亿元，到2015年则上升至18。96万亿元，占我国整体信贷规模18%左右。 另外一方面，大数据、区块链、金融科技的概念热炒了一轮接一轮，互金企业有的强调金融科技驱动，有的甚至直接更名金融科技企业。 一片喧嚣的背后，科技究竟能为消费金融带来什么？ 庞大流量背后的欺诈风险 厚本金融副总裁欧阳君此前在接受采访时曾表示，消费金融目前还处于...全部
近年来，在我国经济转型的战略背景之下，全面推进消费能力，成为保障和拉动GDP的主要动力。随之而来的，消费金融的发展进入快车道，涌现出京东金融、厚本金融等一批具有代表性的从业企业。 据中国人民银行公开数据显示，2012年我国消费性贷款规模为10。
44万亿元，到2015年则上升至18。96万亿元，占我国整体信贷规模18%左右。 另外一方面，大数据、区块链、金融科技的概念热炒了一轮接一轮，互金企业有的强调金融科技驱动，有的甚至直接更名金融科技企业。
一片喧嚣的背后，科技究竟能为消费金融带来什么？ 庞大流量背后的欺诈风险 厚本金融副总裁欧阳君此前在接受采访时曾表示，消费金融目前还处于蓝海阶段。实际上，目前的消费金融，即是从业者的蓝海，也是黑中介、欺诈分子的蓝海。
消费金融企业是很多欺诈分子眼中的一块“大肥肉”，在日常业务中，不少企业都遇见过恶意欺诈，“套现者”、“刷单者”层出不穷。 由于我国个人征信体系尚待完善，官方对于非银行类借贷的数据统计更是趋近于空白，行业内个人信贷数据的真实性、合规性，也存在不同意见，现有的征信体系很难防范欺诈风险。
科技如何作用于消费金融反欺诈？以厚本金融为例，针对日益复杂的网络欺诈，厚本金融一直在思考如何能有效地降低欺诈风险。 据介绍，厚本金融基于hadoop、spark、TensorFlow等大数据技术开发成果，搭建了几大模型，共包含5000余变量，通过多维度交叉验证、动态侦测等反欺诈技术手段，辅以用户传统数据 互联网大数据，对用户进行精准画像。
举个例子，某人利用伪造信息在厚本金融进行借款，根据其提供的信息，厚本金融的风控模型将自动进行风险识别。例如其电话通讯录联系人数量、输入身份证时间、手机号码、银行卡号时间长短、在厚本金融APP某页面停留时间长短等等，都将作为数据分析的一个维度，给用户打出评分，判定欺诈风险。
数据普惠金融 风控能力的进步，带来的最终意义是用户体验的提升和优化。 风控流程的繁杂决定了传统金融机构效率的相对低下，一次贷款审批超过15天是非常普遍的现象。更为重要的是，对于传统金融机构而言，用户的社保记录、工资流水、学历、居住地等是关键要素，但对于工作流动性较大的用户而言，工作单位难以恒定，传统金融机构难以对此部分人群进行精准画像，最终导致没有过往金融服务记录的人群只能被传统金融机构服务排除在外。
科技改变了消费金融这一现状。目前，厚本金融的风控流程核心是如何利用更多维度的数据、互联网的足迹、传统金融没有触及的数据。比如经授权后查看客户在电商的网页浏览、在APP的行为轨迹，甚至是GPS的位置信息等。
通过对上述诸多边缘信息的运用，厚本金融降低了传统金融机构强调的工作单位、借贷记录、学历等核心信息的依赖，让互联网金融能够服务无信贷历史记录者等传统金融机构未覆盖的人群，将金融服务拓展至三四线城市乃至是农村，实现真正的普惠金融信息服务。
正如中国互联网金融协会会长、央行原副行长李东荣所指出，科技对金融的驱动，已从最初的金融电子化，到后来的金融信息化，逐步发展到现在的金融数字化。 在诸多互联网金融企业不断探索实践后，Fintech的定位逐渐清晰：在遵从金融本质的基础上，以数据为核心、以技术为手段，帮助金融行业提升效率、降低成本、增加收入。
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