如今技术对金融领域的渗透越来越深入。大数据和消费金融都是时下的热门概念，也是乘着新时代的东风快速崛起的产业，大数据服务于各行各业，消费金融的发展也是离不开大数据的支撑，随着大数据场景分析越来越成熟，将消费金融和大数据场景化相结合，不仅影响着消费金融行业的运作模式，也影响着大众的消费和金融行为。
而在消费金融领域中，如何应付普遍存在的欺诈和反欺诈行为是重中之重，降低风险，提高效益，做好反欺诈和欺诈自然成为了核心，大数据通过自身的技术和大数据的结合，为消费金融行业提供了一个大数据欺诈和反欺诈的场景分析，通过多维度的用户行为和数据分析，为消费金融领域的风险预估进行把控，助力消费金融的发展，也在让大数据场景化发挥最大的作用。
现在本身拥有的大数据资源不够充足，大数据共享也还在一个概念时期，消费金融虽然在个人的市场比较大，但是由于现在的社会征信体系不够完善，整个消费金融行业还是在跑规模的阶段，由于数据的不完善，不充足，也增加了企业在发展过程中欺诈和反欺诈中风控的成本，而通过六年的数据积累，在全球已经覆盖84亿的设备，月活10亿的体量，以庞大的数据为基础，也为很多消费金融企业提供了大数据场景分析服务，在过去的经验中，也有了一套完善的大数据反欺诈服务体系，建立了各类欺诈/失信/不良信息黑名单库，为消费金融领域企业发展保驾护航。
大数据场景化除了在消费金融领域中欺诈和反欺诈中表现突出之外，还在精准营销和客户的存量管理上发挥着巨大的作用，通过技术可以对用户画像，筛选出真正的目标用户予以服务，这也就是精准营销和存量客户管理。银行也是很依赖大数据的信息验真服务，通过手机-身份证-电话号、号码入网时常、在网状态三个接口的核查，可以更精确的区分信用卡逾期客户，减少坏账。
大数据风控现在常常被提起，顾名思义就是数据风险控制，是指通过运用数据构建模型的方法，对借款人进行风险控制和风险提示，其中互联网金融最重要的就是风控。通过大规模的数据构建风控模型，也已经成为了互联网金融的核心竞争力，也就是说想要在互联网金融中分得一片市场，构建完善的风控模型是必不可少的，通过自身的数据体量以及第三方的数据，可以为有需要的企业做到定制化的建模信用评分，为用户构建全面的用户风险管理体系，除了庞大的数据优势之外，定制化的服务也为消费金融企业提供了一个强大的企业竞争力。
综述，我们认为，消费金融行业发展在中国处于初级阶段，消费金融产业快速发展，潜力巨大。当前我国的经济社会环境及政策环境等为消费金融行业的发展创造有利条件。消费金融行业的产业链正在逐步完善，完整的消费金融产业链包括上游的消费需求方，核心的消费金融圈（消费金融服务平台和监管机构）以及下游的消费供给方。
上游消费需求方的资金来源多样，可分为自有资金和借贷资金。下游消费供给方提供线下消费场景和线上自营/第三方的消费平台，场景是消费金融的基础，消费场景的线上转移使线上的消费金融平台更具备渗透力。核心消费金融圈的基础是监管机构（监管、征信和坏账处理机构），但是目前监管体系（特别是第三方独立征信与评级）在现阶段缺失，消费金融服务提供商风险控制成本较高。风险控制是消费金融服务提供商业务发展的关键，任何形式的消费金融服务提供商都必须依据自身业务特点选择合适的风险控制方法。