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如今，与个人消费相关的数据每年在以50-60%的速度增长；与此同时，存储能力极大增强、计算能力极大强化、数据纬度极大丰富，这些都使我们对客户的实时量化风险评估成为可能。
智能消费金融强调的是
“概率化管理”
，强调对数据、流程和系统的应用。
智能消费金融会预期损失进行概率化管理，可以简单理解为：
预期损失（EL）= 损失概率 （PD）*违约损失率（LGD）*风险暴露（EAD）”。
品钛在智能消费金融的实践过程中，会通过多种模型（如评分A卡、B卡、C卡等）对损失相关模型进行细致测算。
智能消费金融一定要进行“系统化管理”。
系统化管理是指，需要有一个系统，对各种风险不同纬度的指标进行监控，并为机构“端到端”地把信息流——客户的申请信息，审批信息，还款信息，到催收信息等——串起来
，这样才hold得住千万、甚至上亿条的客户信息和校验信息，要做到这点其实不容易。
这也是智能消费金融与做类似业务的传统银行不一样的地方：传统银行控制风险的强指引大多在流程方面，而智能消费金融则是要通过系统对客户信息资料进行管理，使信息能在系统里面高效流转，便于存储，同时又能保证信息安全。
如果单是系统的搭建，可以通过系统供应商实现，但多数供应商只能提供系统，无法提供如信贷决策模块或者前端流量获客等增值服务。
在传统金融机构不能或不愿在公司内部自建架构及团队的情况下，需要的不仅是一个系统，而是一个能解决从前端流量获客，到中端信贷决策，到后端催收等全流程问题的“管家式”解决方案。这样，其智能零售信贷业务才能很快地落地和上线。
