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摘要：随着经济体制的不断改革以及综合国力的不断提升，我国金融行业得到了较为迅速的发展，居民的日常生活水平和消费水平也得到了显著的提高。而信息化时代的到来，大数据技术的应用优势逐渐突出，将其运用到消费金融风控方面，就能帮助企业多维度和多层次的分析用户信息，确保有效的降低用户的信用问题，避免产生金融风险。因此，相关企业就可采取相应的风控策略，来实现对大数据技术的合理应用，确保有效的促进金融领域的稳定安全发展。
【关键词】大数据技术;消费金融;风控策略
引言：
近些年来，就金融行业，国家出台了一系列的利好政策，再加上大数据技术、云计算技术的日益普及，更是给消费金融整体规模的扩张创造了有利条件。但是，消费金融在发展的过程中，常常存在：数据缺失、风险性高等问题，导致消费金融行业的发展不能稳定在一个正常发展的水平。因此，相关企业就应做好技术的创新，开发新型的消费场景，合理的发挥出大数据技术的应用价值，以此才能有效的降低消费金融发展的风险性，保障整个消费行业发展的稳定性。本文就针对基于大数据技术的消费金融风控策略展开具体的分析与讨论。
一、大數据技术的相关概念
（一）、大数据技术的定义
大数据技术主要就是指：通过多种渠道实现对大量数据的采集，并通过使用云计算技术来实现对数据的深度挖掘和分析，确保能够及时的找出数据之间的规律和特点，总结和归纳出数据所存在的价值，以此也就能给相关工作的展开提供重要的参考依据。因此，大数据技术对于了解数据特征，预测行业发展趋势还具有十分重要的意义【1】。
（二）、大数据的特点
单纯的从定义方面来看，大数据最明显的特点就是数据量较为庞大。而随着互联网技术的不断更新以及用户规模的不断增大，数据也呈现出了指数式增长的趋势，在2020年全球的数据量估计可达50.5ZB。大数据的另一个特点就是多样性。大数据并不仅仅是指数字数据，而且还包含：图片、视频、音频等非结构性数据。因此，通过对大数据的分析，就可剖析出数据所存在的潜在价值，这对于了解和预测用户行为具有十分重要的意义。此外，大数据的第三大特点为高速性。互联网的便捷性，使得人们在生活中离不来对互联网的使用。而人们在使用互联网时往往会产生大量的数据，并且还需要平台能够及时的予以反馈，此时就对数据的处理速度提出了更高的要求。
二、消费金融发展状况
（一）、发展背景和发展历程
随着我国经济水平的快速提升，居民的消费需求也得到了显著的提高。但是，居民的消费需求和收入分配之间往往存在期限错配问题，以此就给相关贷款服务的进行造成了阻碍。故为了解决这一情况，国家颁布了一系列的政策措施，并提出了消费金融的概念。而对于消费金融的试验最初只是进行小范围的试点。而随着首批试点消费金融公司的稳步发展，试点的范围也在逐步扩大，所涉及到的行业种类也逐渐变多。但是，为了整治整个市场秩序，促进整个市场的稳步发展，监管部门开展了相应的整治工作，导致消费金融公司的审批率出现了短暂的下降。但是，在2018年，针对消费金融的发展，国家成立了中国银行业协会消费金融专业委员会，这也就给整个消费金融行业的发展提供了重要的发展方向【2】。
（二）、当前消费金融所存在的问题
虽然国家相关政策的颁布，给整个消费金融行业的发展打了一针强心剂，但是综合当前消费金融的发展而言，其还存在着许多问题。而只有及时的找出导致问题出现的原因，才能快速的帮助我们找到解决的措施，才能更好的提升整个消费金融行业的发展水平。
消费金融行业在发展的过程中，更加注重开放性和便捷性，确保给客户提供更加精准化和便捷化的服务。而为了满足客户的需求，也逐渐开展去抵押、去担保等业务，这样也就在一定程度上增大了信息不对称的风险。互联网时代的到来，给消费金融行业的发展提供了稳步的IT技术支持，有效的改变了传统人工申请以及审核的方式，逐步的向线上申请的方式进行转变，有效的增强了申请流程的便捷性。但是，受行业规范的影响，消费金融所服务客群的准入门槛还较低，导致无法有效的追踪客户的资产状况和身份信息，也无法追踪客户的消费用途，这样也就给消费金融行业及时的了解客户的行为带来了阻碍，进而也就增大了风险发生的可能性。因此，要想稳定业务的可持续增长，了解和预测客户的消费行为，就需要大数据技术的大力支持，这样才能给整个消费金融行业的稳步发展提供发展动力【3】。
三、基于大数据技术的消费金融风控策略
（一）、实现对数据的获取，完成对数据的分析
数据是大数据技术的应用基础，更是数据分析工作开展的依据。因此，首先就应实现对数据的获取，进而才能确保数据分析工作的展开。其中，对于消费金融数据而言，其不仅包含客户的信用属性数据，而且还包含客户的设备信息、购物信息等非信用的信息。故在获取相关数据时，就可采用两种模式，即：第一，直接获取。在对用户进行授权时，就可获取到用户的基本设备信息、位置信息、购物信息以及结算信息等相关基础性数据。第二，通过接入外部数据源的方式。通过查看用户学信网学历信息或者央行征信信息等这些需要借助第三方机构查到的信息。但是，无论采用哪种模式完成对数据的获取工作，都应保障用户数据信息的安全性，避免用户信息遭到泄露【4】。
（二）、构建科学、完善的风险池，确保降低工作开展的风险性
较为完善的风险池，可有效的降低工作开展的风险性。其中，在构建风险池时，就可根据数据的类型，将数据分为不同的种类。譬如：客户的年龄、性别、学历、工作状况和婚姻状况等都可归属为用户的基本信息。而像客户的房产类型、基本收入、存款情况等都可归属为客户的资产信息。而对于客户的设备类型、设备品牌以设备型号等相关信息就可将其归属为客户的设备信息。通过将客户所存在的各种数据类型进行归门别类，就能有效的完善和丰富整个风险池，这样就能给相关工作的展开提供重要的数据依据，并且还能有效的降低风险发生的可能性【5】。 （三）、构建科学的风险模型
大数据技术背景下，要想提升消费金融行业的发展水平，还应构建较为完善且科学的风险模型。其中，应提前对风险指标展开处理，并根据客户的还款表现，将客户分为不同的类型。接着再运用线性回归、逻辑回归等相关统计方法来实现对风险模型的构建，这样就有助于开展相应的数据分析工作。在构建完数据模型之后，还应提取不同组的数据特征，并通过使用逐步回归、随机森林等方式来选择数据特征，确保实现对数据精准化清洗，以此来及时的去除掉异常的数据。但是，就针对当前的大多数的消费金融公司而言，其往往选择较为成熟稳定且成本较低的算法来实现对风险模型的構建，例如：随机森林，神经网络等。要想检验模型建立的科学性和有效性，还应运用KS值来检验模型的使用效果。倘若在检验的过程中，发现模型的作用无法较好的体现出来，就可综合考虑变量的设置是否正确，算法的使用是否合理，确保做到对相关工作的及时改进和更新，以此也就能更好的发挥出风险模型的应用价值【6】。
（四）、加大对风险模型的应用力度，体现风险模型的构建价值
当构建完风险模型后，且对风险模型的性能进行验证后，就可将风险模型投入正式使用，以此就能完成对用户信用的良好验证。其中，当用户在申请相关资金时，就可及时的获取到用户的基本信息，并利用大数据技术来有效的实现对数据的加工处理，确保能够提取出数据所存在的特征，并将这些特征值输入到风险识别的模型中，以此也就能及时的判断出用户的风险等级和信用等级。当获取到用户的信用等级后，就可对用户的申请予以通过、降额或者拒绝等操作，这样既能有效的节约用户的申请时间，而且还能有效的避免出现信息不对称的问题，进而也就能有效的降低风险的发生率。
结论：
不断的研究与分析基于大数据及时的消费金融风控策略，对于充分的发挥出大数据技术的应用价值，降低信用风险的发生率以及有效的促进整个消费金融行业的发展，提升用户的体验度都具有至关重要的作用。因此，我们应首先认识与了解大数据技术的相关概念和消费金融的发展状况，进而从实现对数据的获取，完成对数据的分析、构建科学、完善的风险池，确保降低工作开展的风险性、构建科学的风险模型以及加大对风险模型的应用力度，体现风险模型的构建价值四个方面来实现对大数据技术的合理运用，确保有效的提升风险管理水平，了解和预估客户的消费水平和消费趋势，有效的降低风险发生的可能性，以此也就有助于促进整个消费金融行业的健康可持续发展。
【参考文献】
[1]李旭.基于大数据技术的消费金融风控策略研究[J].现代经济信息，2020（14）：124-125.
[2]上官文翔. M金融机构大数据赋能的信贷业务模式与风险管理研究[D].电子科技大学，2020.
[3]夏德虎.基于互联网金融的大数据驱动模式[J].电子技术与软件工程，2019（24）：144-145.
[4]解向南.试论基于大数据技术驱动下的互联网消费金融[J].现代营销（下旬刊），2019（07）：34-35.
[5]郭宏毅. 大数据在金融风控和精准营销中的应用及大数据项目风险研究[D].山东大学，2017.
[6]赵大伟.大数据技术驱动下的互联网消费金融研究[J].金融与经济，2017（01）：41-45+92.
【关键词】大数据技术;消费金融;风控策略
引言：
近些年来，就金融行业，国家出台了一系列的利好政策，再加上大数据技术、云计算技术的日益普及，更是给消费金融整体规模的扩张创造了有利条件。但是，消费金融在发展的过程中，常常存在：数据缺失、风险性高等问题，导致消费金融行业的发展不能稳定在一个正常发展的水平。因此，相关企业就应做好技术的创新，开发新型的消费场景，合理的发挥出大数据技术的应用价值，以此才能有效的降低消费金融发展的风险性，保障整个消费行业发展的稳定性。本文就针对基于大数据技术的消费金融风控策略展开具体的分析与讨论。
一、大數据技术的相关概念
（一）、大数据技术的定义
大数据技术主要就是指：通过多种渠道实现对大量数据的采集，并通过使用云计算技术来实现对数据的深度挖掘和分析，确保能够及时的找出数据之间的规律和特点，总结和归纳出数据所存在的价值，以此也就能给相关工作的展开提供重要的参考依据。因此，大数据技术对于了解数据特征，预测行业发展趋势还具有十分重要的意义【1】。
（二）、大数据的特点
单纯的从定义方面来看，大数据最明显的特点就是数据量较为庞大。而随着互联网技术的不断更新以及用户规模的不断增大，数据也呈现出了指数式增长的趋势，在2020年全球的数据量估计可达50.5ZB。大数据的另一个特点就是多样性。大数据并不仅仅是指数字数据，而且还包含：图片、视频、音频等非结构性数据。因此，通过对大数据的分析，就可剖析出数据所存在的潜在价值，这对于了解和预测用户行为具有十分重要的意义。此外，大数据的第三大特点为高速性。互联网的便捷性，使得人们在生活中离不来对互联网的使用。而人们在使用互联网时往往会产生大量的数据，并且还需要平台能够及时的予以反馈，此时就对数据的处理速度提出了更高的要求。
二、消费金融发展状况
（一）、发展背景和发展历程
随着我国经济水平的快速提升，居民的消费需求也得到了显著的提高。但是，居民的消费需求和收入分配之间往往存在期限错配问题，以此就给相关贷款服务的进行造成了阻碍。故为了解决这一情况，国家颁布了一系列的政策措施，并提出了消费金融的概念。而对于消费金融的试验最初只是进行小范围的试点。而随着首批试点消费金融公司的稳步发展，试点的范围也在逐步扩大，所涉及到的行业种类也逐渐变多。但是，为了整治整个市场秩序，促进整个市场的稳步发展，监管部门开展了相应的整治工作，导致消费金融公司的审批率出现了短暂的下降。但是，在2018年，针对消费金融的发展，国家成立了中国银行业协会消费金融专业委员会，这也就给整个消费金融行业的发展提供了重要的发展方向【2】。
（二）、当前消费金融所存在的问题
虽然国家相关政策的颁布，给整个消费金融行业的发展打了一针强心剂，但是综合当前消费金融的发展而言，其还存在着许多问题。而只有及时的找出导致问题出现的原因，才能快速的帮助我们找到解决的措施，才能更好的提升整个消费金融行业的发展水平。
消费金融行业在发展的过程中，更加注重开放性和便捷性，确保给客户提供更加精准化和便捷化的服务。而为了满足客户的需求，也逐渐开展去抵押、去担保等业务，这样也就在一定程度上增大了信息不对称的风险。互联网时代的到来，给消费金融行业的发展提供了稳步的IT技术支持，有效的改变了传统人工申请以及审核的方式，逐步的向线上申请的方式进行转变，有效的增强了申请流程的便捷性。但是，受行业规范的影响，消费金融所服务客群的准入门槛还较低，导致无法有效的追踪客户的资产状况和身份信息，也无法追踪客户的消费用途，这样也就给消费金融行业及时的了解客户的行为带来了阻碍，进而也就增大了风险发生的可能性。因此，要想稳定业务的可持续增长，了解和预测客户的消费行为，就需要大数据技术的大力支持，这样才能给整个消费金融行业的稳步发展提供发展动力【3】。
三、基于大数据技术的消费金融风控策略
（一）、实现对数据的获取，完成对数据的分析
数据是大数据技术的应用基础，更是数据分析工作开展的依据。因此，首先就应实现对数据的获取，进而才能确保数据分析工作的展开。其中，对于消费金融数据而言，其不仅包含客户的信用属性数据，而且还包含客户的设备信息、购物信息等非信用的信息。故在获取相关数据时，就可采用两种模式，即：第一，直接获取。在对用户进行授权时，就可获取到用户的基本设备信息、位置信息、购物信息以及结算信息等相关基础性数据。第二，通过接入外部数据源的方式。通过查看用户学信网学历信息或者央行征信信息等这些需要借助第三方机构查到的信息。但是，无论采用哪种模式完成对数据的获取工作，都应保障用户数据信息的安全性，避免用户信息遭到泄露【4】。
（二）、构建科学、完善的风险池，确保降低工作开展的风险性
较为完善的风险池，可有效的降低工作开展的风险性。其中，在构建风险池时，就可根据数据的类型，将数据分为不同的种类。譬如：客户的年龄、性别、学历、工作状况和婚姻状况等都可归属为用户的基本信息。而像客户的房产类型、基本收入、存款情况等都可归属为客户的资产信息。而对于客户的设备类型、设备品牌以设备型号等相关信息就可将其归属为客户的设备信息。通过将客户所存在的各种数据类型进行归门别类，就能有效的完善和丰富整个风险池，这样就能给相关工作的展开提供重要的数据依据，并且还能有效的降低风险发生的可能性【5】。 （三）、构建科学的风险模型
大数据技术背景下，要想提升消费金融行业的发展水平，还应构建较为完善且科学的风险模型。其中，应提前对风险指标展开处理，并根据客户的还款表现，将客户分为不同的类型。接着再运用线性回归、逻辑回归等相关统计方法来实现对风险模型的构建，这样就有助于开展相应的数据分析工作。在构建完数据模型之后，还应提取不同组的数据特征，并通过使用逐步回归、随机森林等方式来选择数据特征，确保实现对数据精准化清洗，以此来及时的去除掉异常的数据。但是，就针对当前的大多数的消费金融公司而言，其往往选择较为成熟稳定且成本较低的算法来实现对风险模型的構建，例如：随机森林，神经网络等。要想检验模型建立的科学性和有效性，还应运用KS值来检验模型的使用效果。倘若在检验的过程中，发现模型的作用无法较好的体现出来，就可综合考虑变量的设置是否正确，算法的使用是否合理，确保做到对相关工作的及时改进和更新，以此也就能更好的发挥出风险模型的应用价值【6】。
（四）、加大对风险模型的应用力度，体现风险模型的构建价值
当构建完风险模型后，且对风险模型的性能进行验证后，就可将风险模型投入正式使用，以此就能完成对用户信用的良好验证。其中，当用户在申请相关资金时，就可及时的获取到用户的基本信息，并利用大数据技术来有效的实现对数据的加工处理，确保能够提取出数据所存在的特征，并将这些特征值输入到风险识别的模型中，以此也就能及时的判断出用户的风险等级和信用等级。当获取到用户的信用等级后，就可对用户的申请予以通过、降额或者拒绝等操作，这样既能有效的节约用户的申请时间，而且还能有效的避免出现信息不对称的问题，进而也就能有效的降低风险的发生率。
结论：
不断的研究与分析基于大数据及时的消费金融风控策略，对于充分的发挥出大数据技术的应用价值，降低信用风险的发生率以及有效的促进整个消费金融行业的发展，提升用户的体验度都具有至关重要的作用。因此，我们应首先认识与了解大数据技术的相关概念和消费金融的发展状况，进而从实现对数据的获取，完成对数据的分析、构建科学、完善的风险池，确保降低工作开展的风险性、构建科学的风险模型以及加大对风险模型的应用力度，体现风险模型的构建价值四个方面来实现对大数据技术的合理运用，确保有效的提升风险管理水平，了解和预估客户的消费水平和消费趋势，有效的降低风险发生的可能性，以此也就有助于促进整个消费金融行业的健康可持续发展。
【参考文献】
[1]李旭.基于大数据技术的消费金融风控策略研究[J].现代经济信息，2020（14）：124-125.
[2]上官文翔. M金融机构大数据赋能的信贷业务模式与风险管理研究[D].电子科技大学，2020.
[3]夏德虎.基于互联网金融的大数据驱动模式[J].电子技术与软件工程，2019（24）：144-145.
[4]解向南.试论基于大数据技术驱动下的互联网消费金融[J].现代营销（下旬刊），2019（07）：34-35.
[5]郭宏毅. 大数据在金融风控和精准营销中的应用及大数据项目风险研究[D].山东大学，2017.
[6]赵大伟.大数据技术驱动下的互联网消费金融研究[J].金融与经济，2017（01）：41-45+92.