隨著大數據技術的深入發展，在傳統的網際網路金融之外，在移動端出現了更多的金融創新，如移動端自動化授信，利用微信發放貸款等，移動金融也從簡單的支付、理財的“1.0時代”進入“2.0時代”。

　　“移動金融在大數據徵信、風控以及創新等方面將出現重大的變化，通過大數據驅動實現自動化、智慧化，才能有效降低獲客成本，推動網際網路金融持續發展。”維信理財總裁廖世宏説。

　　維信理財是國內第一家做小額無抵押貸款的金融服務公司，專注于消費金融，10年來發展了20余萬線下客戶，目前貸款餘額40多億元，每月放貸規模約4億元左右。

　　“網際網路金融的本質是普惠金融。它將長期以來處於金字塔基的人群以及因群體分散而導致交易成本過高的人群有效覆蓋，彌補了傳統金融的缺失。”廖世宏説。

　　在廖世宏看來，網際網路與金融的本質屬性有部分是存在天然衝突的——金融的本質是杠桿和風險管理，這就意味著借錢業務一定要掙錢；而網際網路的主要模式是“燒錢”“圈人”，如果主體業務不賺錢，怎麼能放杠桿？

　　據業內人士測算，目前P2P等小微貸款機構的平均獲客成本約為3－4個百分點，而資金成本普遍在年化10％左右，即使不考慮壞賬備付金，這類機構的貸款利息必須達到15％左右才能實現盈虧平衡。

　　“數據驅動模型的最大作用，就是讓機構基於海量客戶還貸動態數據分析，優化某些放貸審核規則，一方面降低獲客成本，一方面又能有效控制壞賬風險。”廖世宏説。

　　基於大數據模型，維信目前推出了中位數5萬元系列的麗人貸、高薪貸、本科貸等，中位數5000元系列的卡卡貸等，以及中位數500元系列的星星錢袋等，單筆最高貸款額僅20萬元，最低只有200元。

　　以信用卡餘額代償産品“卡卡貸”為例，用戶只要關注微信公眾號，通過簡單填寫資料，便可以在1分鐘內獲得授信，最快15分鐘內放款，整個過程沒有任何人工參與。

　　這一全自動風控審批操作流程的背後，是維信8年累積數據和用戶建立的“評分卡”。除了自身客戶積累和篩選，維信還跟銀聯、電商、電信等部門合作，利用徵信及消費記錄、話費流量等指標來給客戶評分。風險量化使得自動化審批和降低風險成為可能。目前，維信4000多名員工中，只有幾百人負責審批，且主要是通過電話核對貸款人基本資訊。

　　數據模型有時比主觀判斷更可靠。此前，維信理財開發了一款為小微企業主提供消費信貸的産品。最初研發團隊認為，小微企業主有房有車，還款風險理應不高。但産品運營數據卻意外發現，沒有房産的企業主壞賬率要低於有房産的。

　　“我們一時也想不通，但數據模型就得出這樣的結果。”廖世宏説，最終整個産品團隊重新去分析這些企業主的個人資訊，發現他們偏向於拿房産去銀行、民間借貸機構申請抵押貸款，導致隱性負債較高，壞賬風險自然增加。

　　維信理財的數據驅動業務模式特別之處在於，它不向個人投資者募集資金，而是通過和信託公司、銀行等金融機構合作，利用數據風控信貸工廠模式進行融資，再放貸給國內百餘個城市的小微企業主或個人。

　　“維信探索的數據驅動模式已經初步形成一個有效的閉環，並對商業銀行進行‘技術輸出’。”據廖世宏透露，維信目前已經跟多家城商行合作，幫助小銀行加速轉型。“隨著經濟高增長週期的結束，銀行傳統信貸業務趨於微利，都試圖轉型到定價能力較高的個人信貸業務。幾千幾萬元的個人消費信貸是未來金融的藍海，維信的數據模型和評分卡系統可以幫助銀行有效降低風險。”