傳統金融機構通常以央行征信記錄為標準，采用簡單線性邏輯回歸，建立信用判別評分來判斷貸款者是“好人”還是“壞人”。然而，在互聯網快速發展的當下，央行征信在數據時效性、全面性和層次性上已逐漸顯現出其不足之處。
“消費金融持牌機構除了直聯央行征信外，更多的數據獲得是與第三方合作，在用戶授權的情況下獲得其它維度的數據，然後進行數據解析。但是消費金融跟傳統金融機構用簡單線性邏輯回歸，建立信用判別評分不一樣，消費金融的數據大多數是用非線性的，這就導致了大數據交叉判斷之後，“好人”可能就成為了“壞人。”馬上消費金融高級數據決策總監李屆悅近日在接受第一財經記者采訪時表示。
雖然根據51信用卡近期發布的《2016年國內信用卡活躍用戶消費報告》顯示，中國2016年活躍信用卡在人均持卡量、活卡率和人均授信額度方面，較2015年都有較大幅度的增長。但不可否認的是，中國目前大部分人口仍然沒有被信用卡所覆蓋，當然也就不會有征信記錄。而這些人，已經成為了各大消費金融公司的主要服務對象。
一位消費金融業內人士對記者表示，對於沒有央行征信記錄的貸款人群，他們可能只有在互聯網上留下瀏覽、購物、社交等多維度的數據。這些數據其實都是可以用來判斷信用好壞的，並且有些數據，通過計算機對成千上萬個維度的風險變量進行分析後，以前大家覺得沒用的數據，現在反而有價值了。
類似“交易時間”這一類從前被忽略的數據維度，現在也可以被用來判斷信用情況。例如，一名客戶的網購的交易行為如果經常發生在半夜淩晨三四點，那這個客戶可能沒有固定的工作，或者沒有比較好的生活習慣，這樣的情況，信用評分就會差一些；相反，如果某客戶的交易時間十分規律，說明自律性較強，那他的信用評分則會相對較好。
而類似“擁有房產豪車價值”一類從前被重用的數據維度，如今可能用處不大。例如，如果一個能貸款買別墅的人，突然來消費金融平臺申請幾百或幾千元的貸款，那平臺會認為他存在身份被盜或者本人因重大變故而出現資金周轉困難等風險，從而無法審批小額消費金融貸款給他。
“在傳統金融眼里，通常會認為收入越高的人信用越好，但在消費金融這里，我們會把他的收入和年齡結合進行判斷，如果交叉之後的非線性數據顯示出年齡小但收入很高，則可能出現數據造假的風險，即便是因為炒股或買彩票而發了一筆橫財，那他的持續穩定性也有待商榷。”李屆悅稱。
此外，伴隨巨大的消費增量和消費結構的調整，消費金融實現了迅猛的發展，一些專營網絡詐騙、電信詐騙的黑中介也打起消費金融的主意。在近期爆發的醫美詐騙中，就是黑中介聯合醫療機構，大量從農村抓取“白戶”村民，大肆從平臺騙貸套現，造成整個行業十多億的虧損。
上述業內人士告訴記者，黑中介往往會在網上和一些借貸平臺留有手機號碼和個人信息，讓申請貸款的人聯系他們。因此平臺會通過互聯網上抓取一些黑中介信息，並會根據電話號碼、地址、姓名、性別等維度的數據形成一個數據收集網絡。如果其中有號碼跟已確認的黑中介經常有通信往來，那這些號碼就會被認定有欺詐嫌疑或者黑中介嫌疑，平臺會自動屏蔽這些號碼的申請。
消費金融騙貸與反騙貸之間的博弈，魔高、還是道高？這回得看大數據了。
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