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9月22日，在2016中国消费金融高峰论坛上，芝麻信用副总理俞吴杰披露了芝麻信用数据库统计的消费金融客群特征：主要申请客群为男性（约占60%），以年轻群体为主（平均年龄为28岁），主要活跃在2、3线城市（约占60%）、以白领、蓝领、大学生为主，逾期风险显著高于信用卡客群，“逾期比例可能比大家想象到的要高”。以下为演讲实录：
传统的银行一开始服务的是高净值人群，有很多的资产可以还款。现在逐渐往中收入人群，再往下低收入或者无收入的人群也享受到这样的服务，比如说大学生校园服务。
当一个大学生毕业到一线城市租房要现金他的需求越来越强，随着客群下沉它需要现金但是风险也越来越大，我们这里没有一个逾期数据的比例。但是芝麻信用所统计的比例可能比大家想象到的要高，这里面面临的风险更高。
客群是基于芝麻信用自己的数据库，包括互联网金融、包括P2P都在里面得到的比较汇总的信息，主体客群是男性为主，年龄段在比较年轻的人身上，25-35岁之间，活跃在二三线城市，有很多消费金融公司也在二三线城市拓展业务，另外白领、蓝领和大学生是主要的参与者，逾期风险显著高于信用卡客群。
另外很重要的一点就是无抵押，但是无抵押带来的风险非常大。除去政策，客户会出现什么样的风险，这里列举了主要的一些大类：
1.比如说身份冒用，信息造假，团伙作案，这些欺诈风险如何识别？
2.比如说这些群体有很强的消费需求，它是否拆东墙补西墙，多头借贷如何防范？这样的数据在单个消费金融看不到。
3.中国有这么大的群体，这么多用户尤其是二三线城市有传统征信数据非常少，央行征信中心里面有真正的借贷记录的群体可能就一亿多就两亿人，对于缺少传统征信记录的人群如何评价这些人群？
4.当客户出现逾期，欠债几千块钱不还，你跟它打官司是很麻烦的，那么如何惩戒？
用户授权机构数越多，发生逾期的概率越大。以消费金融公司为例，它有很强的消费需求又有很差的还款能力。
不稳定的联系方式给我们带来很大的风险，这里面联系方式有很多，以手机号码为例，一个用户频繁的换手机号码，比如手机号码4个以上它的逾期风险非常高，它可能留在一个平台的手机号码今天接到催收电话，如果一个用频繁的换号码绝对是非常高风险的显示。另外我们看到资产能力，随着客户下沉资产越低的用户需求越大，但是它的违约概率也更大。
最后一个风险是网络，今天我们已经面临的不是一个客户提供虚假信息提供虚假身份。消费金融公司说的最多的就是他们被大量的团体有意攻击无法分辨，比如一家公司上线业务的70%的定单是被一个网络群体欺诈，这种欺诈形势非常丰富，比如说我把他人的身份信息拿过来或者把农民的身份信息买过来用掉就可以了，它把所有信息整合起来不停的换IP不停的换设备，但是它有一些蛛丝马迹在里面，一个IP尤其是居民的地址很少有100人以上在操作，如果你发现有100个人在登陆这个IP那就麻烦了。
芝麻信用也跟很多的政府机构合作，各个地方法院等等，它会把经济上有违约行为的都反馈到我们的系统里面，包括用户的身份信息，教育信息，公积金信息等等，我们在APP端也花了很大的时间精力来设计，用户上传了很多的信息。我们不会完全相信用户上传的信息，我们会用交叉验证。比如说学历、比如说公司单位，比如说领英，我们会有一个非常可靠的信任度的模型。我们有数亿用户上传了它的信息，我们用交叉验证之后就可以更好的服务我们的机构。有了数据还不行，还要有巨大的计算能力，没有价值的数据拥有越多运营成本越高，对我们而言，我们把所有的信息整合之后后面的研发团队会应用各种各样的算法对信息进行比较，最后得到“芝麻分”这样的产品。芝麻分越高违约越低，这条曲线准确稳定。
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