發展數字普惠金融，用大數據的方式做風險控制必不可少。一是因為很多用戶沒有信用記錄，缺少央行的征信數據，而用互聯網數據做風控，可以覆蓋到銀行照顧不及的借款人；另外，用大數據的方式可以實現快速自動放貸，節省了人工審核的時間，特別適合小額量大的場景。
聚信立就是一家大數據公司，它主要為客戶提供風險控制方面的服務，目標對象是新金融公司，包括消費金融及小貸P2P等公司。與銀行或消費金融等公司的合作，它均是提供標準化的數據端產品，如反欺詐、反多頭借貸和信用風險。
它在2015年獲得過京東的A輪融資，也算是與這家電商巨頭的信貸產品京東白條十分契合。值得一提的是，2015年京東還投資了美國Fintech公司ZestFinance，它專注于做大數據信用評級，主要面向缺乏信用評分的人。
聚信立創始人羅皓表示，公司提供的是B2B企業信息服務，通過工具幫客戶獲取數據，服務內容也包括了數據清洗、整合與分析等。作為一家初創公司，它獲取數據的方式是通過用戶授權與爬蟲等技術手段。比如用戶在向網貸或消費金融公司申請信貸時，需要授權自己的電商消費、社交網絡等信息，而聚信立通過為前述公司提供數據服務，可以間接獲取用戶數據，并進一步作出信用分析。
聚信立已經與近600家公司有合作，主要客戶偏新金融領域，包括消費金融，線上現金小微貸公司，及銀行的直銷銀行等。
大數據風控的競爭點在哪？
羅皓認為，做大數據風控無非是提供三種服務，一是數據收集；二是數據加工與數據建模；最后是提供分析與服務，如做數據方面類咨詢項目。如何科學地管理整個風險決策系統，怎么樣做日常的數據化的風險運營，這一塊也很重要，不過國內能把這塊做到專業的不多。
當然，不同公司對風控服務的需求也不一樣。在銀行等傳統金融機構，需求更多是偏后端，因為前端數據分析、收集、整合與加工，對它們來說問題都不大。但對新金融公司來說，其在數據收集與加工上就有所欠缺，這反而會成為各風控服務公司的競爭點。
這與國內個人信用體系覆蓋率低、評分系統和數據不健全有關，也就要求先有消費場景等方式獲取數據，再進行信貸。
羅皓告訴雷鋒網(搜索“雷鋒網”公眾號關注)，聚信立的優勢也是在此。一方面在數據來源渠道上，通過工具和用戶授權的方式幫客戶收集互聯網信息，畢竟風控“無非是用信息判斷借款人的風險”。另一方面對信貸行業的風險控制有較深的理解，在數據加工上有很多經驗；因為每一種貸款或借款人是不一樣的，不同的行業不同的區域，風險都不一樣，需要針對行業做合適的數據加工，把原始數據經過分析變成互聯網信用報告，幫助理解與甄別好壞客戶。
不過在以分析工具作為切入點后，聚信立的策略也會不斷調整。他認為這是個動態的過程：
起初會是一家工具型公司，競爭力更偏IT，比如數據后臺，及數據獲取的系統等。
但第二階段會成為一家數據公司，處理過的借款人既有數據（包括查詢數據）會帶來先發優勢，再結合現有數據的分析，會形成未來的優勢。
第三階段則會因為與客戶的連接，產生新的競爭點。具體而言，未來還會在資產端給客戶提供風控以外的應用層面產品，比如不完全是解決風控問題，還可能是資金、流量互換的問題。
羅皓也認為，未來做風控的公司競爭點更多是在數據源和數據加工這方面，因為分析和建模會越來越標準化及開源化。很多公司也會切入到交易里去，而不是只提供數據或風控的解決方案給客戶，這應該會是最大的變化。
目前市面上聚信立的競品公司還不多，更多是互補的關系，比如用設備指紋反欺詐，基于消費標簽的風險數據、風險建模，這些領域都有對應的公司。在基于互聯網賬戶類的風險控制中，各家專注的領域不太一樣，沒有直接競爭關系，很多用戶會同時使用幾家公司的數據和反欺詐方案。
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