大資料處理能力決定了消費金融業務承載能力的半徑
最近有一句話非常清楚地說明了大資料處理能力和消費金融業務承載能力的關係：資料處理能力決定消費金融業務半徑。評論君認為這個概括是有道理的，但是，它的的道理何在？
數據與場景之爭 風控是落點
隨著更多機構，企業的進入，關於消費金融資料、場景之爭開始甚囂塵上。電商派強調自身的場景優勢，資料派則更強調大資料處理優勢。有意思的是，雙方亦不能否認對方的優勢所在。
事實上，與場景結合的信貸並不一定是最安全的信貸，
如何盡可能準確地判斷借款人的信用，給借款人建立清晰的使用者畫像，這就需要大資料處理能力以及風險定價能力。何謂風險定價，通俗而言，
隨著互聯網技術不斷發展，傳統的風控手段已逐漸不能支撐機構的業務擴展；而依託於大資料的風控技術對多維度、大量資料的智慧處理，
大資料風控，正是通過運用大資料構建模型的方法對借款人進行風險控制和風險提示，避開傳統風控的劣勢，發揮最大優勢更精准地對業務進行支持和維護。
中央財經大學金融學院教授劉向麗認為，與原有借款主體進行經驗式風控不同，通過採集大量借款人或借款企業的各項指標進行資料建模的大資料風控更為科學有效。
資料共用：多維度交叉驗證的開放合作之路
事實上，即使是掌握了大量消費資料的電商平臺，也需要購買使用者的社交資料、出行資料等等。而應用場景的千變萬化，決定了單一的風控模型無法對所有場景有效，如何搭建風控流程、建立反欺詐系統，從而進行風險定價，極為考驗企業的大資料處理能力。
以美利金融旗下的有用分期為例，除了建立完善自身風控模型外，有用分期還通過廣泛合作進一步提高平臺的風險控制能力，進行資訊共用。如與京東金融達成戰略合作，獲得京東金融在大資料和風控服務方面的支援，與即有分期、小牛分期、佰仟金融等4家互聯網金融公司簽署風險資訊共用協定，對平臺員工疑似從事、參與套現、欺詐或給平臺造成損失的行為等相關資訊進行披露共用。
此外，其母公司美利金融接入支清會互金系統，有用分期也因此能夠與其它互聯網金融平臺進一步分享貸款資訊，提升風控能力，保證了有用分期的資產優質性和穩健發展。與此同時，有用分期還接入了20多家征信資料系統，彌補傳統征信管道的不足。
而消金行業巨頭京東金融，目前已經構建了自身的核心壁壘，即資料驅動下的風險定價能力，具備了獲取各種不同維度資料來源能力，以及資料技術能力和資料模型產品能力。與此同時，京東金融憑藉在資料領域進行廣泛的投資以快速占位。公開資料顯示，京東金融已經投資了ZestFinance、聚合資料、數庫、聚信力等多個資料公司，這其中包括資料銀行、資料採擷、機器學習等不同的類型公司。
因此可以指出，現代消費金融公司的核心競爭力，正是建立在對大資料處理能力之上。一個標準的大資料風控模型，可以做到多維度交叉驗證、構建動態偵測模型來反欺詐，通過使用者傳統資料+互聯網大資料，實現快速審批和授信等等功能。
資料本身並非企業競爭力的核心，如何使用、處理資料，才是核心所在。互聯網金融應該遵從金融本質，場景是拓展，技術是革命，而大資料的處理能力，則決定了消費金融企業的服務半徑。
此外，其母公司美利金融接入支清會互金系統，有用分期也因此能夠與其它互聯網金融平臺進一步分享貸款資訊，提升風控能力，保證了有用分期的資產優質性和穩健發展。與此同時，有用分期還接入了20多家征信資料系統，彌補傳統征信管道的不足。
而消金行業巨頭京東金融，目前已經構建了自身的核心壁壘，即資料驅動下的風險定價能力，具備了獲取各種不同維度資料來源能力，以及資料技術能力和資料模型產品能力。與此同時，京東金融憑藉在資料領域進行廣泛的投資以快速占位。公開資料顯示，京東金融已經投資了ZestFinance、聚合資料、數庫、聚信力等多個資料公司，這其中包括資料銀行、資料採擷、機器學習等不同的類型公司。
因此可以指出，現代消費金融公司的核心競爭力，正是建立在對大資料處理能力之上。一個標準的大資料風控模型，可以做到多維度交叉驗證、構建動態偵測模型來反欺詐，通過使用者傳統資料+互聯網大資料，實現快速審批和授信等等功能。
資料本身並非企業競爭力的核心，如何使用、處理資料，才是核心所在。互聯網金融應該遵從金融本質，場景是拓展，技術是革命，而大資料的處理能力，則決定了消費金融企業的服務半徑。