2014年至2018年，我国金融机构个人消费贷款余额从15.37万亿元增长到了37.79万亿元，增速远高于一般贷款。而从需求端来看，国内消费金融的潜力也非常巨大。值得关注的是，近年来，金融科技在消费金融的嵌入度越来越高，重要性越来越强。
对此，12月13日，由国家金融与发展实验室青岛实验基地撰写、青岛金家岭金融聚集区管理委员会指导的《金融科技与消费金融发展报告》（以下简称《报告》）发布，详述金融科技在消费金融领域中的应用情况，并提出政策建议。
《报告》指出，和传统金融需求相比较，消费金融的特点归结为五方面：覆盖长尾客户、风险较高；需求具有小额、分散、高频的特征；价格敏感性低，谈判能力弱；供给门槛低、机构范围广；与消费场景深度融合。
“这些特点决定了消费金融对金融科技的运用会特别广”，中国社会科学院金融所银行研究室主任李广子举例谈到，“比如电商的发展使得消费金融需求自带互联网属性，客户的长尾特征需要金融机构采取新的风控手段，个人消费领域数据的快速积累为技术与业务的融合提供了支撑。”
消费金融目前已在各类机构中有很多实践，例如商业银行依托于信用卡与消费贷款发展，持牌消费金融公司，包括蚂蚁金服、乐信等在内的互联网消费金融，以及信托、汽车金融等其他类别的机构。与此同时，有关消费金融的政策也不断落地。
《报告》以美国为例谈到了一些经验，“从历史上看，家庭部门债务的攀升与金融危机的爆发在时间上高度吻合，因此，保持消费金融业务的健康发展对于防范化解金融风险至关重要。”
《报告》指出目前国内消费金融所存在多方面问题，并提出了相应的政策建议。
一：健全法律法规，培育法治观念
消费金融、互联网信贷业务未形成统一的规则体系。
部分消金机构不具备向人民银行征信系统上报个人违约信息的资质。
具备资质的机构上报违约信息需要经过严格的诉讼流程，法务成本和时间成本很高。
部分”老赖“把合法合规的催收人员污蔑为黑恶势力。
建议：
形成完善的消费金融法律体系，出台专门规范，建立准入退出机制。参考美国《消费信贷保护法》的《统一消费信贷法典》。
畅通消费金融机构对违约人群的诉讼和征信报送机制，简化诉讼流程，降低诉讼成本。
保护消费金融机构合法追偿、催收的权利。
二：统一行业监管，防止监管套利
地方性银行开展线下信贷业务受属地制约，但互联网消费金融机构开展线上消费信贷不受此限制。
传统银行在开展消费信贷业务中对信贷流程和资金用途有严格限制，新型消金机构限制较少，比如校园贷业务。
消费金融公司资金来源单一、支付成本高企。
建议：
对不同机构开展同类业务适用相同监管标准。
拓展消费金融资金来源，对消费金融公司适度放宽融资条件，简化金融产品发行核准程序，丰富消费金融资产证券化方式。
三：严格准入，防范风险外溢
消费金融市场参与主体众多，部分不具有业务资质的机构也开展消费金融业务，风险外溢。
建议：
开展金融业务必须要持有相关业务的牌照或经营资质。
现有法规要求持牌的业务，只能由持牌机构经营，如支付清算、资金吸收、贷款发放、信用增进等。现有法规未要求持牌的，如获客、信贷技术等，应允许持牌机构与各类具有专业优势的非持牌机构的合作。
四：加强个人征信等基础设施建设
很多消费金融用户还没有征信记录，造成较大的“多头借贷”和“共债风险”。
建议：
加强个人信用征信体系的基础建设，加快建立消费者个人信息数据库。
五：明晰法律关系，厘清责任与风险承担主体
消费金融生态圈涉及不同主体，各个主体之间的界限并不清晰。“联合借贷”和“助贷”等不同的聚合模式，法律关系和风险承担各不相同。
建议：
联合贷款模式可以参考银团贷款的一些做法，约定各成员按照“信息共享、独立审批、自主决策、风险自担”原则自主确定各自授信行为，由主管部门或行业协会制定标准化的合同模板等。
助贷模式可以参照《银行业金融机构外包风险管理指引》、《银行业金融机构信息科技外包风险监管指引》等，外包业务不能妨碍银行核心能力建设、不得将信息科技管理责任外包等。
六：强化监管能力，加快监管科技建设
随着科技因素的叠加与模式创新的演进，消费金融行业的风险往往更具隐蔽性、易传染、覆盖面广等特点。
建议：
构建完善的监管科技体系，打造消费金融领域管理的技术标准。
丰富消费金融监管手段，提升跨地域、跨行业、跨市场等交叉型金融风险的甄别、防范和化解能力。
推进沙盒监管机制在消费金融领域的落地。
七：强化消费者权益保护
消费金融的监管还相对滞后，高利贷、过度贷款、恶意催收等侵害借款人利益的行为屡见不鲜。
建议：
完善个人信息保护，促进数字金融服务的客户身份识别和个人金融信息保护。要防止数据过度适用，避免形成“大数据歧视”。
促进消费者教育，宣传理性消费文化，鼓励消费者树立正确的消费观念，谨防盲目攀比、超前消费和过度借贷。
八：提高金融科技应用的有效性
对金融科技的滥用现象一定程度上存在。比如，一些机构简单变更风险控制筛选规则，以基础的、单一的客户静态数据替代特色化的、场景化的动态数据积累。
建议：
完善大数据风控技术。拓宽数据来源，增强数据获取的技术能力，利用大数据技术对客户风险进行有效甄别；提升技术手段、加强数据标准化研究，促进多维数据整合。对数据内容进行专项分析，提取数据关键要素，降低非标准数据对处理难度，并通过建立各类数据的关联性分析模型，不断优化反欺诈及信用风险评估模型，提升风险控制模型迭代速度。