1.什么是“消费金融”和“消费金融公司”？
消费金融：狭义概念是指消费金融公司向各阶层消费者提供以消费（不包括购买房屋和汽车）为目的的贷款的金融服务方式；广义概念除狭义概念外，也包含银行发放的消费贷款（包括房贷和车贷）、信用卡透支、“白条”类互联网消费金融产品等内容。
消费金融公司：指经银监会批准，在中国境内设立，不吸收公众存款，以小额、分散为原则，为中国境内居民个人提供以消费为目的的贷款的非银行金融机构。在广义消费金融领域，消费金融公司、银行、互联网电商、分期购物平台共同参与竞争。
2.消费金融盈利模式
净利润 = 收入 - 成本
收入包括手续费和逾期罚息（对于电商类平台，分期消费刺激购物金额的提升也可以算作隐性收入）。
成本包括资金成本、获客成本、运营成本、坏账成本等。
3.如何识别消费金融公司的竞争优势？
（1）第一个层面：获客和场景
获客方面主要包括用户群体、获客成本、获客数量及使用频次。
用户群体即你服务的细分人群是谁，可以划分为蓝领、特定消费场景的客群等。而人群的借款用途决定了客单价和风控难度。消费金融目前主要有两种产品：现金贷和项目分期，两者的主要区别在于后者有确定的消费用途（而不仅仅是用户自己说的用途）和可控的消费场景，比如IT培训分期。因此，明确的消费场景可以很大程度上降低骗贷的风险。
另外消费金融一般都是小额信贷，因此获客数量（及后续的审批通过率）和使用频次很大程度上影响了收入。值得注意的是，目前互金行业获客成本不容小觑，在36氪《买不起的流量》这篇文章中提到“从整体来看，互金平台的单个投资用户的获客成本已超过1000元”。
（2）第二个层面：风控和数据。
风控是经营金融业务的核心，风控的好坏直接影响了坏账率高低。
目前，各家公司都在发展自己的大数据风控模型，以期提升过去纯人工审批的效率，降低纯人工的成本，同时更好地满足用户“方便、快捷”借款的需求。而大数据风控模型的好坏很大程度上依赖机器学习所使用的数据，比如用户淘宝、京东交易数据的价值就要远高于微博的数据价值。但是目前国内征信体系不健全，再加上各个平台的数据呈“孤岛状”，因此能否持续获得高价值的数据源，及后续的模型有效性是消费金融公司的核心竞争力。
（3）第三个层面：资金成本和贷后催收。
除去少数消费金融公司拥有少量自有资金去放贷，大部分公司还是需要依靠外部渠道获得资金。对比上图中各渠道的资金成本，我们可以推断，能够通过ABS或是和银行合作来募得资金的消费金融公司，将获得比较大的资金成本优势。
贷后催收这里也比较好理解，催收收复的金额越多，越可以降低坏账成本。
4.总结
低成本的获客+明确的消费场景+高价值的数据源+风控模型大牛+低成本的资金+给力的催收=NB的消费金融公司
