隨著我國經濟的高速發展，以及人口結構的調整，居民消費觀念發生了較大的改變，消費模式日益升級。2016年十一黃金周期間，來自馬上消費金融的最新數據顯示，僅假期前3天，馬上消費金融放款破億元，意味著國內消費金融在發展的道路上正快速前行。監管政策的陸續出臺為行業的發展奠定了扎實的基礎，資本的大舉進入為互聯網金融提供了充足的動力，在迅猛發展的消費金融帶動下：Fintech興起，數據成為新財富，互聯網企業手中掌握的大數據與智能技術對金融業效率的提升作用已經無法忽視。

消費金融本質上是普惠金融，為普通民眾提供日常消費領域的信貸服務，普通民眾缺乏足夠的抵押，銀行流水金額可能也不高，通過傳統消費金融模式開展風控存在很大難度。網絡信貸平臺則擁有大數據資源與大數據風控能力，可以提供線上的風控解決方案，從而為收入很一般的用戶群體提供信貸服務，真正實現普惠金融。

人人花隸屬于上海任我花網絡科技有限公司，是一家結合海內外先進的金融科技與風險管理方式，利用大數據、云計算等技術為合格借款人及投資人提供交易的Fintech企業，管理團隊大多來自于平安銀行、BAT團隊、趕集網、新浪微博等知名金融和互聯網企業。

人人花作為傳統信貸金融的補充，致力于結合移動互聯網與大數據，通過銀行級授信模型及不斷優化的機器學習和數據分析創建了獨特的“火眼金睛”風控系統，通過教育、消費、出行、通信等多方面，從不同維度來對借貸用戶進行風險畫像，利用當前接入的多個以及不斷增長的數據源，動態更新用戶信用狀態，突破傳統金融在時間、空間覆蓋上的限制。人人花的隨手借產品以“信用即消費”的理念，為工薪族提供小額借貸服務。

如何服務好低信用或者無信用記錄人群，風控無疑是做好消費金融業務的重中之重，也是互聯網系消費金融公司的核心能力。解決這樣的難題，套路主要有兩方面，一是擴大數據源，二是通過技術提升風控模型的有效性。

以“人人花”為例，在擴大數據源的路徑上，人人花與合作的近30家大數據公司獲取數據后進行清洗和結構化，注入人人花自己的模型判斷借款人的資質和未來的逾期。通過獲取包括電商數據、出行數據、反欺詐數據、通信數據、交易數據、銀行卡數據、社交數據、位置數據在內的大數據，構建出用戶的征信畫像。

在技術路徑上，人人花采用黑科技風控技術，通過引入SenseTime的人臉識別、活體驗證技術，抓取用戶若干面部影像，再進行檢測比對，完成身份核實；通過學信網、公安部實名認證、銀行卡綁定的身份三號合一，遠程驗證借款打入借款人手機號關聯的同名銀行卡中，防治騙貸欺詐行為；通過電商數據校驗來驗證借款在借款人消費能力范圍內；通過通信數據分析來交叉驗證借款人的家庭信息；通過反欺詐模型、持續位置追蹤、征信機構灰名單、網絡黑名單分析來交叉驗證借款人不是一個過度負債的人，最終實現“線上全自動審核，可疑單子轉交人工審核”的高效線上風控模式。