2020年突如其来的疫情使得线下场景业态纷纷停滞，居民收入和消费也受到了较大波动。国家统计局数据显示，2020年一季度，全国居民人均可支配收入扣除价格因素实际下降3.9%；社会消费品零售总额同比下降19.0%；国内生产总值按可比价格计算，同比下降6.8%。
无场景，不金融
随着国内疫情防控形势持续向好，前期被抑制、被冻结的消费重新释放出来。在线医疗、在线生鲜服务、在线教育推动了消费场景业态升级，人们消费结构的变化也改变了金融服务场景和业务内容，“无场景，不金融” 成了时下流行的行业趋势。
要跟紧时代，就要抓住“场景”。金融机构提供的消费金融产品，从无场景的现金贷不断向有场景的消费贷转移，场景也不断丰富，比如医美、租房、二手车等不同消费场景内，客户特点也不同，这就需要借助技术更好地实现金融与产品的结合，为群体提供差异化的产品和服务，推动消费者的群体需求向个性化需求转变。
场景化数据，精准对接金融服务
疫情后，数字化和线上化业务将面临更大发展机遇成为业界共识。技术实力和风控能力雄厚的金融机构无疑将会更快脱颖而出，而把金融的属性发挥到极致，就必然要结合消费场景。
在多数的场景中，用户发生的行为数据才是关键。从客户的消费意愿、消费行为、支付习惯等切入，才能形成金融需求和金融服务供给的无缝对接，只有拥有了数据，才能真正精准对接金融服务。但实际上，并不是每个场景中的数据都是可用且有价值的，多元的场景与消费模式带来的风险及其管控手段远远区别于从前。
从风险成因上看，主要的风险集中在两方面：一是欺诈风险，二是信用风险。身份真实性识别是反欺诈的核心，恶意欺诈用户一般不会采用真实身份借款，身份证、银行卡、姓名、手机号四要素如果无误，欺诈概率是其他群体的1/3左右；对于信用风险而言，主要指还款能力与还款意愿，大部分用户在申请阶段并非恶意，这就考验借款人对信用风险的判断。
从风控流程上看，与传统风控一样，可分为贷前、贷中、贷后，但又有差异，因为业务的特点就是线上实时审批，也称之为“秒批”；贷前主要关注的是准入和授信两个环节，即贷前实时反欺诈和实时信用评估；贷中主要关注的是贷中异常的监控和贷中运营，比如好的客户要不断的进行调额；贷后上主要关注的是催收，因为催收做得好，很多信用风险问题都可以解决。
后疫情时代，回归风险管理本质
这次疫情给了金融行业难得的机会，恰好能看清楚用户中，哪些是具有稳定风险表现的客群。金融机构可以不断探索加深用户洞察的路径，分客群精细化运营管理，从而大幅提升风险稳定性。那么，如何更好地进行大数据风控，有效地提升风控效率呢？
行为数据挖掘是当前信用风险防范的核心
一般情况下，传统金融机构的风险管理依赖央行征信体系，对用户的有效信息挖掘度低。大概有10-20个强变量与金融机构发生借贷关系的数据为主。数据显示，全国75%无借贷记录的用户得不到有效地信用评估，并且这些强变量中任何一个变量的缺失，都会导致风控评估模型失效。
以华策数科为金融机构打造的二代人行变量衍生设计方案为例，在人行报告基础变量基础上，通过多维度算法统计出约8000+衍生变量，将多种强弱变量构建风险评估数据模型，分析海量的用户行为，挖掘出可以多次复用的规律，进行风控应用。
构建贷前、贷中和贷后全流程风控闭环
在特定消费分期场景中，通过深入挖掘，获取上游和下游数据，以及借贷方信息和商家信息的结合，我们可以更全面地了解供需双方是否匹配，从而在某些更长的借贷服务中，打造一个完整的风控闭环。在这一点上，华策数科也为消金机构提供了信贷风控解决方案，近期上线的智能决策引擎V3.0升级版实现了贷前、贷中和贷后的全流程监控，可以输出报表并进行预警，并提供AI模型功能辅助决策，多角度协助消金场景细分下信用风控的难点。
纵观全局，一方面，后疫情时代下以场景获取数据，以数据分析需求，以需求改善场景，将成为消金机构特有的破局之道；另一方面，整个行业的发展越来越规范，行业洗牌加快，对风险识别的要求更加精准，智能风控会成为2020年整个消费金融发展的关键。华策数科持续以专业的核心能力，打造多场景，多业态全流程大数据分析与应用解决方案，为合作伙伴带来更多价值。
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