隨著消費金融客群發展壯大，消費場景日益繁多且呈個性化特征。采用傳統金融機構征信手段難以覆蓋消費金融的精準目標人群，風控系統和審批流程難以應對消費金融產品所需要的不同場景、不同渠道合作的快速對接。風控的運用則為消費金融行業的發展提供了強有力的技術保障，風控成為消費金融領域的關鍵因素。

　　互聯網公司建立自己的“數據王國”

　　以阿里為例，其主要來自于各自生態圈中的數據。比如螞蟻金服旗下芝麻信用，利用梯度提升決策樹、隨機森林、神經網絡、分群調整技術、增量學習技術等在內的機器學習算法，為缺少信貸記錄的人群做出客觀的信用評價;京東金融形成了由多種機器學習模型構成的弱分類組合預測模型，借助隨機森林、lasso回歸等算法，參考數千個預測變量，評估用戶的還款意愿和還款能力。

　　利用優化產品升級

　　相比依托場景化信貸的大型電商平臺所布局的風控，對于互聯網金融企業而言，其風控的模式和能力則更重要。泰然金融平臺負責人吳素春對記者表示：“一直以來，泰然金融通過完善互聯網技術和征信，對消費者數據和行為進行分析，不斷為消費者提供低成本、高效率、好體驗的消費金融服務。”

　　泰然城通過鯨數云、微元數據等數據機構海量用戶消費數據的沉淀，挖掘借款用戶數據，分析借款用戶行為與活動軌跡等，提高風險保障。及云計算從技術上對傳統個人征信模式進行創新，為泰然金融平臺準確地刻畫用戶的信用畫像，完善個人信用體系。此外，泰然城采取各種合適的物理電子和管理方面的措施來保護數據，采用數字簽名技術來保證網頁信息以及來源的不可否認性，實現數據安全的承諾。憑借專業的風控技術和應用，泰然金融為不同風險偏好和投資風格的用戶提供多種產品選擇。

　　在業內人士看來，風險控制一直都是互聯網金融平臺的生命線，則是給風控輸送生命養料的的強大來源。通過征信、等技術強化平臺的風險控制能力，打造完善的風控體系，利用技術優勢來實現互聯網化風控，是每個平臺都要做精做好的事情。