风险成本也是影响消费金融公司盈利能力的重要因素，更是决定其能否行稳致远的关键。
“风控是金融机构的核心环节，控制好风险是不断提升产品体验、提高效率、降低成本的关键。”
值得注意的是，与传统信贷业务的风控不同，线上消费金融行业所面临的信用风险有其独特之处，集中表现为三点，即触达场景多样性、客群特征差异性、风险暴露快速性，加之这部分客户多为商业银行无法触达的长尾客户，资信状况偏弱，因此，摆在消费金融公司面前的一个重要课题是，如何通过研究客户的当前行为来发掘其背后的心理特征，进而预测客户未来的信用风险。
“比如，用户申请招联金融‘好期贷’产品，在选择希望得到的额度时会有一个拖动条，如果某个用户一次性将拖动条拖至最大额度，那么他的违约风险就明显高于其他行为的客户。”
得出这一结论的背后，是招联金融创新的“实时流计算智能风控模型”。该模型捕捉用户在移动终端的日常操作行为，经过多样化的特征工程算法，提取那些反映用户还款意图、行为偏好的风险特征向量，构建线上实时计算的特征向量库，构建申请评分模型，并可在线实现模型的迭代更新和一键化部署。
业内人士表示，在保障用户信息安全与隐私的前提下，消费金融公司充分应用手机用户在申请贷款过程中的碎片化行为，有助于降低其征信成本，因为这些信息完全免费，无需增加额外的征信成本，与此同时，还能够以批量化、标准化、数字化的方式来识别用户的风险等级，在一定程度上能对中国人民银行的传统征信数据形成有益补充。
