消费金融大数据风控，在各家公司所在的不同阶段、批阅规范各不相同。

在传统金融机构的信贷批阅中，前期首要依赖于信贷员的专业经历，功率相对低下，且信审规范因人而异，客观性和科学性缺乏。在这种形式下，一般顾客想要借到钱，不只要花费较高的时刻本钱，还要预备各种纸质材料，还有或许需求托门子、找联系，欠下各种情面。

伴跟着评分卡的鼓起，传统金融机构逐渐参加自动化的批量审贷。但是，因为评分卡模型首要依赖于客户的信贷数据，关于没有信贷记载或许信贷前史不行长的客户来说，难以获取相应的金融服务。一起，评分卡模型批阅规矩相对简略，很简单被诈骗团伙破解，这就给那些团伙诈骗分子留出了钻空子的时机。

跟着互联、大数据、征信等职业的开展，得益于机器学习和大数据模型，无典当无担保的消费信贷批阅在自动化批阅方面益发高效。

以立刻消费金融为例，在运用传统客户身份辨认手法的一起，添加活体辨认、人脸比对等新式技能手法，进一步增强客户身份辨认精准度、有用防范操控第三方诈骗危险。

在此根底上，以央行征信数据为根底，但又不局限于央行征信数据，充沛发掘并使用客户的其他信贷数据、消费数据、互联痕迹数据等，生成高达几万个的危险变量，并别离输入不同的猜测模型，例如诈骗模型、身份验证模型、还款才能模型、还款志愿模型等，更为精准详尽的评价客户的信誉危险和诈骗危险。

如此一来，有用地处理了客户没有信贷记载或信贷数据不充沛的问题，所以，即使是没有任何信誉记载的小白用户，相同能够在立刻取得借款。

在构建模型的过程中，立刻消费金融充沛使用了深度学习方法，即仿效AlphaGo的一些算法。用专业术语来讲，便是：1、强调了模型结构的深度；2、清晰突出了特征学习的重要性。

而且，根据大数据模型的自动化批阅，能不断优化信审流程、提高事务量，一起有用操控危险；而高速开展的事务也为大数据模型积累了更为有用的训练样本，使得模型可不断迭代更新，真实完成数据和技能驱动的信贷决议计划。

也正是根据大数据模型的自动化批阅，使得立刻能够为广阔用户供给批阅速度到达秒级的消费借款服务。