随着经济的发展,我国的人均GDP已经超过了1万美金,人均收入水平不断提高,新一代的消费理念与过去发生了很大的改变,国民消费成为拉动我国经济增长的主要关键点,而这里孕育了一个巨大的消费金融市场。消费金融即指零售银行业务中为消费者所提供的贷款服务,又称为消费信贷,产品种类包括信用卡、消费分期、小额现金类信用贷款、汽车消费分期贷款等,客户既有优质客群,又有次级客群,而利用互联网进行申请的此类产品又称为网络消费信贷。传统金融机构如何快速有效的发展消费金融呢?互联网技术在消费信贷领域的应用,能够帮助传统金融机构有效的降低获客成本和提升审批效率。因而在国家政策的支持下,自2010年开始试点网络消费信贷业务以来,除了传统的金融机构、电商巨头、金融科技公司等敏锐的捕捉到了此巨大的机会,因此纷纷进入到网络消费信贷领域深挖掘,而商业银行本身并不具备流量优势也不具备快速发展网络获客的优势,因此商业银行在开展网络消费信贷领域主要依靠着与电商巨头、金融科技公司等助贷机构合作以谋求快速的发展。但是由于与助贷机构的合作仍处于初期阶段,各商业银行仍在不断探索中,如何选择助贷机构,更有效的评估助贷机构的能力与素质,判断助贷机构的协助获客与风险把握的能力就成了商业银行亟需解决的问题。本文依据现有的理论研究成果,通过国际比较、实证分析、层次分析法和机器学习模型的建立,将从助贷机构公司经营、业务模式、产品体系、风控手段等多方面研究,建立银行在消费信贷领域评价助贷机构的评价体系以及帮助商业银行在消费信贷领域建立申请评分模型。论文可能的创新点在于:以商业银行网络消费信贷模式结合助贷机构的合作作为研究对象,以这些助贷机构的经营情况、风控逻辑、产品模式来探讨并分析消费信贷未来的创新发展,同时结合前人的相关分析报告与研究,重点分析与研究商业银行在消费信贷领域与助贷机构合作博弈,助贷机构的评价模型与体系;同时写出商业银行如何建立消费信贷申请评分模型,创新发展机会,获取政府监管的支持,并从战略、战术、技术层面上对提出一些创新发展的建议与解决方案,以及对我国在消费信贷与助贷合作的政府监管上提出一些创新建议。在消费信贷的模型上,我们也将用层次分析法结合现有的数据帮助商业银行依靠人行征信建立消费信贷的申请评分模型,所谓层次分析法就是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法,强调人的思维判断在决策过程中的作用,通过一定模式使决策思维过程规范化,适合于定性与定量因素相结合、特别是定性因素起主导作用的问题。