随着“京东白条”、“天猫分期”业务的上线，2014年以来我国互联网消费金融迅速发展。在国民消费升级的大背景，及互联网旅游行业良好发展的现状下，互联网旅行将成为一个巨大的消费金融场景。如今互联网金融公司问题频出，风险控制是每一个互联网金融公司的重中之重，互联网旅行消费金融业务也不例外。　　本文从传统消费信贷出发，总结了传统消费信贷的产品类别、运作模式及风控方法，然后介绍了互联网消费金融的演变及发展，并对比了二者的差异。具体到互联网旅游消费金融，本文在总结其发展现状、意义及风险的同时，以OTA（Online Travel Agent，在线旅行服务商）龙头——携程集团为例，阐述其风控理念及风控体系的形成过程。具体而言，本文将互联网旅游行业的风险分为信用风险和欺诈风险两类，从个人征信和消费场景的角度阐述风险控制方法。　　为介绍互联网旅游消费金融风控体系的建立，本文首先介绍了消费信贷个人征信的理念及主要方法，并根据互联网旅游行业的数据特性及其消费金融业务发展程度，结合携程集团消费金融平台的生产数据，使用层次分析法（AHP，Analytic Hierarchy Process）和逻辑回归（Logistic Regression）两种方法构建其征信模型，并对比了两种方法的评估结果。　　本文进一步结合生产过程中的违约案例，提出了基于消费场景的风险控制方法，并以此优化业务流程，分析优化结果。同时深入分析实际案例，通过提取新的风控指标，明确风控模型的优化路径。最后使用优化后的模型，验证了模型优化的有效性。　　本文最后对未来建立完善风控体系的方式提出展望，旅行行为数据作为个人行为信息的重要一环，未来国家如能建立数据的交易平台，使平台间的个人行为数据互通，这将能够促进我国征信行业的发展，同时也应出台相关法律对数据的安全性进行保护，让征信数据的使用更规范，用户的隐私更安全。而像携程这样的行业龙头企业，也更应该利用其用户与数据的优势，在旅游消费金融的风控体系上不断改进，最终提升互联网消费金融服务的效率和质量。