纵观眼下的互联网金融，可谓满目疮痍。因部分企业的不正当操作，造成整个行业陷入了信任危机。尤其是以P2P、现金贷为首的贷款模式更是引起了国家有关监管部门的注意。归根结底，造成如此严重的后果，很大一部分原因在于国内征信体系不完善，平台风控能力不足。所以，此时，开发一套消费金融系统，首要关注的点就在于风控上。
做好风控一般得看平台风控团队的整体水平。但毕竟人力有限，很多情况下，通过大数据的方法对比能起到更好的效果。所以，在消费金融系统开发中，我们需要将更多的风控变量嵌入进去，通过大数据的筛选剔除来决定借款人的信用值。
以帝友消费金融系统为例，贷中环节里。会有如下三个重要的风控环节：
1、机器学习法
“机器学习算法”建立账户风控模型，内置多个算法并在业务扩大时稳步渗入新机器学习算法，使风控模型自动完成迭代，不断优化用户风控模型。
2、自动额度分配
实现风险的总体评价后，根据配置额度规则，支持手动和“阶梯式”叠加借贷额度。
3、只能分层决策
根据客户的信息齐备程度对客户风险状况进行初步判断，将风控任务拆解，规定账户贷款额度、笔数不同使用权限。
以上三种消费金融系统风控都是基于大数据的基础上，这样便于放贷审核的管理。对平台的资金安全能够起到一定的筛选监督作用，也是平台发展的制胜关键。所以，大家在进行系统研发的过程中，一定要将风控放在首位。
