随着经济新常态成为共识，消费开始代替投资和净出口，成为国民经济三驾马车中的领头马。金融业的本质是实体经济的服务业，也开始出现倒向消费金融的趋势。
数据也支撑着这一事实。人民银行统计数据显示，截至2015年末，中国居民部门消费信贷余额18.9万亿，同比增长23.3%，增速是一般贷款增速的1.6倍。有专业人士预计，未来五年，消费信贷仍将以每年接近20%的增速扩张，预计到2020年，中国消费贷款总规模将达到30.53万亿元。聚焦消费金融，已经有不少公司走在了市场前面，而他们的布局也显出消费金融的三种主要发展模式，分别主要依靠流量、技术和商业模式。
耳熟能详的产品包括阿里旗下的蚂蚁借呗、花呗，京东旗下的京东白条等。这些平台拥有巨大的流量入口；可以把控特定领域交易环节；尤其在用户数据积累上，可采集个人所发生的生活轨迹数据、兴趣爱好数据、关系链数据、社交数据等，快速了解普通人的基本信用，并提供相应的小额消费贷款。京东、阿里等平台内的消费数据真实且容易获取，他们无需做定制化的用户画像，可以用少数产品满足平台内大多数需求，而由于用户基数大，前期也能带来足够多的回报。这都是其他竞争者难以比拟的。 然而，巨大的流量也可能带来副作用。一可能导致巨头们不愿意向第三方开放，从而导致与第三方合作的难度加大；其二，巨头们难以服务平台生态外的用户。如很少使用京东商城的用户，对京东白条的使用频率和额度可能也不高。一旦超出平台范围，用户征信、数据审核、贷款额度、贷款速度等都成难题。难以拓展生态外的用户，而存量用户总有使用殆尽的一天，这成为巨头们的另一痛点。
第二类模式，是科技金融公司以技术驱动，以“智能信贷解决方案的提供商”的身份切入消费金融。这类公司如积木盒子开发的智能信贷决策引擎“读秒”，选择以科技技术为突破口，为个人提供快速的智能信贷服务，为有分期需求的第三方公司提供底层技术支持，为其建立分期贷款服务，帮助其判断授信额度、信用评级、信贷决策和贷后管理。
以积木盒子在2015年上线的“读秒”消费引擎为例，其数据来源于20多个第三方合作机构和积木本身，理论上所有人都可以向“读秒”提出借贷需求，而授信审批，融资放款以及贷后管理均采用自动化的流程，10秒内线上实时授信。
“读秒”业务主要分为现金借贷和场景化消费分期。用户若需要现金借贷，可以在简单输入信息后，“读秒”引擎快速审批相应利率的现金贷款。场景化的消费分期则进一步开放了使用平台，“读秒”可以对接有分期需求的合作方（如旅游、电商等不同消费场景平台），客户在消费时不需要跳出场景去申请，“读秒”引擎在后台通过场景内的历史交易、用户习惯等数据完成信贷决策各环节，实现消费分期，其平均通过率超过50%。如“读秒”这样的技术驱动产品，可以零边际成本复制、切入不同场景中，甚至可以给别的消费金融公司开发底层系统，为其建立分期贷款服务，帮助其判断授信额度、信用评级、信贷决策和贷后管理，提高引擎决策能力，提升决策效率，压低坏账。但其对技术投入要求高，引擎的决策能力要求非常高，企业长期保持高技术含量将是一大挑战。
3月底，积木盒子创始人兼CEO董骏在博鳌论坛上提到，“读秒”每月完成二十万用户的消费信贷，而后台仅仅用了六人审批团队，这一信息引起媒体的广泛追捧。一个月过后，这个记录已经被刷新成了五十万用户，并且后台没有增加投入。这个数字仍在以极高的速度增长，很快就会突破月增百万用户，边际成本不断压低。
第三类模式，有的公司选择从垂直领域入手，打造细分市场的小巨头。目前很多平台开始从自己生根的细分市场做起，在租房、在线教育、学生分期等领域，先从细分领域分得一杯羹，再不断向相关行业拓展市场。
这些公司往往已经在其领域深耕多年，一在切入消费金融时，很可能已经掌握着一部分用户，二是在细分市场内有充足的经验优势，了解用户需求和市场现状，因此可以迅速获得用户。但各方面的挑战也明显，首先，有的垂直领域市场较小（如整容分期），市场整体容量不大的情况下，单个有效用户的教育成本大，市场也容易饱和；其二，有的细分领域也有较大的市场容量，但往往行业门槛不够高。不少消费金融公司常常是由传统公司转型开始做教育分期、租房分期，他们的成功转型，或许意味着别的同行的进入。一旦出现类似商业模式的竞争者，用户黏性、商业模式都将受到巨大的考验，公司很可能纠缠于无休止的市场争夺战。第三，这类公司线下投入大，宣传、获客、贷后服务等都需要大量的线下人工投入，成本也随之增加。企业规模的扩大，往往也是伴随着急速增加的成本，为企业带来负担。
以上三类模式的领先地位初现端倪，市场玩家各自依靠着生态、技术、商业模式一较高下。但新兴的消费金融好比马拉松，现在仍属于最前端的一公里处。巨头注重业务量打造了先发优势，以技术铺路的科技金融公司则正积攒更多接口，厚积薄发。在我看来，虽然最终的胜负难下定论，但技术永远是科技金融最不可忽视的环节。
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