我认为消费信贷是有一个巨大的市场需求存在的，一个人如果对产品的有消费的需求，同样就会催生成对借贷的需求。同时现在也有普惠金融的政策导向，鼓励这个行业往更加下沉的市场去发展。而且消费信贷行业也在做一些出海的业务。
因此，消费信贷这个领域无论是从市场需求，政策导向，以及发展的广度和深度层面，都有持续的增长空间。
但是在这增长下，我们也要去注意风险：
1.欺诈风险：欺诈风险越来越呈现团伙化、专业化的趋势。传统的规则引擎很难应对。我认为未来反欺诈更依赖于无监督学习和图计算，比如通过社区发现算法来挖掘潜在的欺诈团伙。
2.信用风险：在客群下沉时，传统数据维度不足。需要去挖掘海量的弱特征，例如互联网平台的电商数据，出行数据，社交数据等，来构建更精准的A卡（申请评分卡），更好的去量化客群的信用分值。
3.合规与政策风险： 技术和模型都必须在监管的框架内运行。比如模型的可解释性就越来越重要，我们需要向监管和用户解释为什么一个贷款申请被拒绝。同时，所有数据的使用都必须严格遵守数据安全和个人信息保护的法规。
#数据分析 #数据 #大模型 #消费信贷 @知识薯 @薯队长 @热点薯
因此，消费信贷这个领域无论是从市场需求，政策导向，以及发展的广度和深度层面，都有持续的增长空间。
但是在这增长下，我们也要去注意风险：
1.欺诈风险：欺诈风险越来越呈现团伙化、专业化的趋势。传统的规则引擎很难应对。我认为未来反欺诈更依赖于无监督学习和图计算，比如通过社区发现算法来挖掘潜在的欺诈团伙。
2.信用风险：在客群下沉时，传统数据维度不足。需要去挖掘海量的弱特征，例如互联网平台的电商数据，出行数据，社交数据等，来构建更精准的A卡（申请评分卡），更好的去量化客群的信用分值。
3.合规与政策风险： 技术和模型都必须在监管的框架内运行。比如模型的可解释性就越来越重要，我们需要向监管和用户解释为什么一个贷款申请被拒绝。同时，所有数据的使用都必须严格遵守数据安全和个人信息保护的法规。
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