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今年以来，随着互金行业早期发展红利逐渐消退，竞争不断加剧，资金成本、风险成本、运营成本不断走高，行业开始由野蛮增长向理性转变。值得关注的是，目前行业整体面临盈利困境，高昂的成本成为大多数互联网金融企业背负不了的负担。

据第三方平台投之家数据，在金融创业领域，2013年一家互联网金融创业公司的投资获客成本区间为300至500元，2016年则涨为1000至3000元。

随着互联网金融市场的不断规范化，大多数互联网金融从业者发现，有效投资客户的获取成本越来越高，大多数平台已经陷入“只拼规模不赚钱”的恶性循环。根获客成本走高是趋势，一方面是行业限制，另一方面是消费者投资趋于谨慎。由于风险事件的频发，已经严重影响用户对行业的信任度，抗风险能力较差的人群，更是选择远离网贷市场。

副总裁吴清禾表示，“传统推广渠道的获客成本逐渐走高，已经不能满足现在市场发展的需要。”利用大数据对投资者进行“精准画像”，再通过基于云计算的大数据，结合产品服务以及潜在客户特征，使用全渠道、全媒体与目标客户建立联系，为企业快速高效锁定有效客户群，进行精准营销。

事实上，在国家供给侧改革背景下，消费金融、PPP模式成为新的主流方式，平台开始深耕各自的垂直领域业务——譬如布局消费金融，新联在线介入P2G供应链金融等。

由于《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》出台，众多互联网金融平台向消费金融转型，将面临对风控的更大考验。消费金融集中在小额信贷上，尤其是集中在1万元左右的消费贷款，相比大数额的企业贷款，其风控要求略有不同。小额信贷对风控的要求不仅仅是安全性，还要考虑综合的风控成本。

据介绍，大数据风控是通过各种渠道采集用户数据，根据数据进行行为分析，构建用户画像，利用风控模型识别判断贷款申请者资料的真实性和有效性，从定量的角度评估客户的信用状况。

贷款机构在运用大数据进行风控时，还建立自身的大数据收集系统、风险评估模型、信用衡量体系、风险定价模型等功能模块，对自身体系内以及体系外用户的海量数据进行搜集分析，紧密结合贷款消费场景，直接将数据模型应用到小额信贷业务贷前、贷中、贷后的各个环节中，利用信息技术和大数据实现小额信贷业务的流程化、自动化。

业内人士认为，随着国内征信体系与第三方信息共享系统不断完善，由大数据风控进行风险定价未来将成为互联网金融高效的特性，也将成为必然趋势。