4月25日， 在北京召開的“消費金融：發展與創新研討會”發佈了《中國消費金融創新報告》， 指出我國當前消費金融市場規模估計接近6萬億元。 而在會上， 京東金融消費者金融事業部總經理區力則表示， “互聯網消費金融的迅猛發展， 在一定程度上推動了消費領域的金融供給， 也能夠解決金融的普惠難題， 但是消費金融要回歸到普惠的本質， 消費金融不是簡單的放貸生意， 更不是把高利貸線上化， 沒有好的風控、沒有好的定價機制、沒有惠及民生的， 都不叫做消費金融。 ”
事實上， 在中國的傳統金融市場，
最初的普惠金融在國內進展不順利就是源於管道不暢通， 因為信貸的特性決定了不可避免的壞賬風險。 但值得思考的是銀行、信用社、金融機構的風險控制能力高低不一，
其一， 雖然銀行、信用社風控系統成熟， 也擁有完善的征信體系， 但銀行體制僵硬， 太過謹慎保守， 只肯對優質客戶開放抵押貸款。 過高的貸款門檻將大部分個人和中小企業阻擋在外， 特別是在農村偏遠地區， 信用社、銀行對農村借貸者信用意識和還貸能力薄弱的主觀認識導致他們放貸謹慎， 或不肯放貸。
其二， 金融機構相比銀行來說更開放便捷， 但缺少銀行雄厚的資金實力和強大的風控能力。 這些機構對高風險的民企借貸往往吃不消， 難以承擔民企跑路可能造成的壞賬率攀升，
其三， 現如今的金融體制改革進程跟不上經濟增長的腳步。 比如， 城鄉地區存在大量的借貸需求， 但城鄉管道斷層導致金融服務供不應求， 很多有借貸需求的人只好被迫選擇高利貸來解一時燃眉之急。
管道的短缺和借貸需求的旺盛成鮮明對比， 高利貸應運而生。 高利貸辦理門檻低、靈活方便， 正符合那些喪失了正規借貸管道的民企和個人的借貸需求。 其實換個角度來看， 高利貸的放貸人由於投資市場低靡， 缺乏正規的投資管道， 才會通過放高利貸來獲取收益。
但不論是何原因， 高利貸通過高收益覆蓋高風險， 看似平靜的金融水面下早已暗流洶湧。
互聯網技術在金融領域全面興起， 成為普惠金融的推動器
在現行時代， 互聯網就是改變傳統模式最好的工具。 互聯網應用于金融， 洗牌金融行業， 正在改變傳統金融的現狀，
首先， 互聯網技術改變了傳統金融服務形式， 傳統金融模式致力於線下操作， 消費者必須前往銀行或金融機構網點操作辦理業務， 支付方式也限於現金、票據和信用卡。 互聯網線上金融店鋪則跨越時間和空間的限制， 消費者足不出戶就可以進行財富管理， 降低了理財成本， 讓投資理財更方便、可接觸。
其次， 互聯網精神滲透金融行業。 互聯網擁抱傳統金融， 其參與者亦能秉承和延續開放、平等、協作、分享的互聯網精神， 為改善目前的金融業態環境， 營造開放共用的普惠金融大生態圈貢獻力量。
最後， 互聯網、移動互聯網終端都賦予了傳統金融業務本不具備的特性， 比如靈活多樣的金融產品、理財資訊流通的快速化和透明化、主體的參與度大幅提升、自主化財富管理降低了中間成本、提升了運營效率……
而互聯網風控系統以大資料為基礎，能將一切資訊資料化存儲，智慧化決策。一方面對用戶來說，線上申請，線上自動審核，大大提高了審批效率，提升了顧客滿意度。
另一方面對金融機構來說，大資料特別是資料模型(Data Model)的應用大有裨益，資料模型作為資料庫管理的教學形式框架應用于金融，改變了風控效率，實現了信貸業務的科技化、數位化、智慧化和批量化管理，相對于傳統金融來說，資料分析處理效率和存儲穩定性均有提高，最終促使金融的大規模普及。
於是，以京東金融為代表的金融科技巨頭正在憑藉著他們的大資料、風控技術成為普惠金融的先行者。
在京東金融這類金融科技巨頭的帶領下，普惠金融正在大步朝我們走來
據易觀智庫發佈的《中國移動金融市場專題分析2017》報告指出，移動端金融滲透率不斷提高，協力廠商移動互聯網金融服務應用中京東金融高居榜首，用戶活躍度佔據首位。以京東金融的消費金融為例，在過去的三年中，京東金融做了大量的資料、研發和系統的投入。
其一，嚴格風控打造授信額度。“白條”的受眾群體首先要經過第一道防線的風險篩查，過濾掉惡意和失信使用者，繼而通過大資料征信系統和風險預測等篩選出可開通信貸服務的“白名單”。在信貸額度方面，京東金融所應用的資料模型包括有隨機森林分類器、貝葉斯概率網路、lasso回歸、SVM學習模型等多種資料分類、分析演算法。這個模型覆蓋2億京東用戶，可以對其還款意願和能力進行全面評估，以此量身打造最適的金融產品供消費者使用。
其二，安全的反欺詐系統。通過在後臺對每一個帳戶行為進行安全掃描，識別惡意行為和高風險的訂單。反欺詐系統引進多種智慧識別技術理解用戶行為，對異常帳戶行為進行多維度校驗。除此之外，“白條”打通了商城配送體系，將訂單最後一公里的配送環節也掌握在可攔截的範圍內，這樣覆蓋全程交易、全面系統的反欺詐模式，尤其是最後一公里的打通在業內都是絕無僅有的。
其三，產品的風險定價。京東金融線上上擁有海量消費者購物資訊，自然在資料獲取和分析技術方面更進一步。在海量資訊的基礎上建立的上百個資料模型再逆向回饋出消費者的消費水準和偏好，資料的獲取説明“白條”建立自身的征信系統，為消費者提供更個性化的消費金融產品。這一風險定價模式使“白條”把控了互聯網金融風控的關鍵，在同質化的金融產品中脫穎而出。
而在農村金融領域，京東金融則通過將農村的產業鏈全部打通，充分運用資料技術，對不同農村地區的需求、銷售、商品流通狀況進行預測，讓交流流轉環節更順暢，進而降低農戶貸款利率。目前，他們已經幫助了4.2萬貧困人口獲得了金融服務。
由此看來，京東消費金融通過資料和技術的力量，實現了有效解決其中成本和效率的問題，降低金融服務的可負擔成本，最終實現了普惠金融的落地，成為了普惠金融的先行者。
總體來看，傳統金融模式在走過高利貸的荊棘之路後，隨著互聯網技術的興起，尤其是正在改變傳統金融風控效率的大資料技術，推動了普惠金融的發展。而在京東金融這類掌握資料風控和良性定價核心技術的金融科技帶領下，一個數位金融服務遍及低端甚至貧困人口的普惠時代正在大步朝我們走來。
而互聯網風控系統以大資料為基礎，能將一切資訊資料化存儲，智慧化決策。一方面對用戶來說，線上申請，線上自動審核，大大提高了審批效率，提升了顧客滿意度。
另一方面對金融機構來說，大資料特別是資料模型(Data Model)的應用大有裨益，資料模型作為資料庫管理的教學形式框架應用于金融，改變了風控效率，實現了信貸業務的科技化、數位化、智慧化和批量化管理，相對于傳統金融來說，資料分析處理效率和存儲穩定性均有提高，最終促使金融的大規模普及。
於是，以京東金融為代表的金融科技巨頭正在憑藉著他們的大資料、風控技術成為普惠金融的先行者。
在京東金融這類金融科技巨頭的帶領下，普惠金融正在大步朝我們走來
據易觀智庫發佈的《中國移動金融市場專題分析2017》報告指出，移動端金融滲透率不斷提高，協力廠商移動互聯網金融服務應用中京東金融高居榜首，用戶活躍度佔據首位。以京東金融的消費金融為例，在過去的三年中，京東金融做了大量的資料、研發和系統的投入。
其一，嚴格風控打造授信額度。“白條”的受眾群體首先要經過第一道防線的風險篩查，過濾掉惡意和失信使用者，繼而通過大資料征信系統和風險預測等篩選出可開通信貸服務的“白名單”。在信貸額度方面，京東金融所應用的資料模型包括有隨機森林分類器、貝葉斯概率網路、lasso回歸、SVM學習模型等多種資料分類、分析演算法。這個模型覆蓋2億京東用戶，可以對其還款意願和能力進行全面評估，以此量身打造最適的金融產品供消費者使用。
其二，安全的反欺詐系統。通過在後臺對每一個帳戶行為進行安全掃描，識別惡意行為和高風險的訂單。反欺詐系統引進多種智慧識別技術理解用戶行為，對異常帳戶行為進行多維度校驗。除此之外，“白條”打通了商城配送體系，將訂單最後一公里的配送環節也掌握在可攔截的範圍內，這樣覆蓋全程交易、全面系統的反欺詐模式，尤其是最後一公里的打通在業內都是絕無僅有的。
其三，產品的風險定價。京東金融線上上擁有海量消費者購物資訊，自然在資料獲取和分析技術方面更進一步。在海量資訊的基礎上建立的上百個資料模型再逆向回饋出消費者的消費水準和偏好，資料的獲取説明“白條”建立自身的征信系統，為消費者提供更個性化的消費金融產品。這一風險定價模式使“白條”把控了互聯網金融風控的關鍵，在同質化的金融產品中脫穎而出。
而在農村金融領域，京東金融則通過將農村的產業鏈全部打通，充分運用資料技術，對不同農村地區的需求、銷售、商品流通狀況進行預測，讓交流流轉環節更順暢，進而降低農戶貸款利率。目前，他們已經幫助了4.2萬貧困人口獲得了金融服務。
由此看來，京東消費金融通過資料和技術的力量，實現了有效解決其中成本和效率的問題，降低金融服務的可負擔成本，最終實現了普惠金融的落地，成為了普惠金融的先行者。
總體來看，傳統金融模式在走過高利貸的荊棘之路後，隨著互聯網技術的興起，尤其是正在改變傳統金融風控效率的大資料技術，推動了普惠金融的發展。而在京東金融這類掌握資料風控和良性定價核心技術的金融科技帶領下，一個數位金融服務遍及低端甚至貧困人口的普惠時代正在大步朝我們走來。