10月30日， 2019数字信用与风控年会暨零壹财经新金融秋季峰会在上海举行，来自银行、消费金融、区块链、大数据、云计算、人工智能等众多领域大咖参与，共同分享数字信用与风控的发展机会等行业热点话题。会上，马上消费金融首席技术官蒋宁做了科技赋能零售金融风险管理的主题演讲，分享了马上消费金融在发展数据风控、普惠金融过程中真实遇到的一些问题和挑战。
蒋宁回顾了马上消费金融发展的四年中遇到的几大问题。
第一个问题，线上客群的快速变化，风险溢出和转移速度比较快，如何快速应对风险？线上的客群的快速变化太快。建模的基本原理大家都可以简单的理解，比如说我针对不还钱的人，把他的特点找出来，然后再来一个新的人，我预测这个新人的不还钱的概率有多大。传统的信用卡的客群是比较稳定的，大行、股份制银行，信用卡的模型基本半年变一下，模型也比较稳定。不同的是，线上看不到真实人群，可能针对这个人群的不还钱特征找到了，但可能转瞬之间来了另外一伙人，因此，模型的效率可能会快速的衰减，并且风险溢出比较快。
第二个问题，数据的碎片化给征信带来的挑战是非常大的。同样一个模型，针对不同的人群的话，可能有一些调优是不太一样的。举个简单的例子，如果一个变量叫逾期的次数，逾期的次数在一些人群上特别敏感，尤其是本来风险就比较高的，逾期一次可能就赶紧采取措施，但可能对于一些风险比较低的人群，逾期次数可能不太重要。同样一个变量，同样一个模型，可能针对不同的人群，效率是不一样的。所以风控里面很重要的一点，刚开始要把人群分成三、六、九等，然后进行征信。在人群分类上，我们一直在探索。
第三个问题，多头预测具有挑战性，收入数据难获取。从征信中获取收入数据是比较难的，数据准确性比较有限，像公积金数据等，所以在一些线上信贷的采用收入负债比的变量，比较有挑战性。
第四个问题，重视贷前审批，忽视存量客户管理。行业的普遍趋势是重视贷前，但马上消费金融比较重视存量客户的管理，存量客户的管理是一个比贷前还要复杂的事情。
第五个问题，对客户实施的严重反向措施是以客户已现实出现逾期状态为标准。怎么能够在贷中管理的时候预判逾期，大部分的贷中管理都是已经逾期了，贷中管理过程中有各种各样的用户状态，有活跃用户，有活跃转沉默，有沉默转活跃，怎么能够快速在逾期之前给识别出来，现在来讲是行业比较难的课题，我们也在思考。
第六个问题，贷后管理还缺乏统一标准和规范，如何实现在用户体验，合规和高效运营是挑战。监管对贷后管理高度重视，各个地方出台了很多贷后管理的办法。在市场环境下，我们怎么能够做到合规，做到提升用户体验，同时又能真正做到高效运营。
最后，蒋宁介绍了马上消费金融在贷后管理上的实践。他表示，马上消费金融在贷后管理过程中，划分了20客户分群模型，有600个执行策略，同时支持灵活配置。600个策略保证了客户一定是合规的，而用户体验是按照一个非常标准的方式，自动化地保证用户体验的落地。催收上，马上消费金融有高度自动化催收平台，最高呼出量能支持一天5000万个电话的呼出，并且自动可以扩展。现在的这个平台上一共有95家催收公司，从实践的效果来看，通过整个平台能帮助传统的催收机构提审回款率27%左右。
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