1.0：消费金融行业概述；
1.1：利用大数据消费金融创新；
1.2：风控基础和KYC；
1.3：大数据思维重新认识风控基础；
2.0：获客和客户分类策略：
2.1：潜在客户挖掘
2.2：客户分类和管理方式；
2.3：新客户获取渠道
2.4：新用户分类和运营；
3.0：客户授信：
3.1：授信数据怎么来？
3.2：初始客户预授信额度；
3.3：差异化预授信额度；
3.4：客户培养周期和流程；
3.5：芝麻信用模型：出始授信额度；
4.0：客户画像建立以及有效应用：
4.1：传统银行业的风控模型
4.2：网商银行的数字风控
4.3：网商银行大数据客户画像
4.4：客户画像数据纬度
5.0：客户消费场景介入：
5.1：四要素： 流量、数据、交易、信用
5.2：流量入口；（案例）
5.3：数据沉淀；（思路）
5.4：交易支付；（方式）
5.5：信用额度；（风控）
6.0:大数据征信
6.1隐私保护
6.2数据安全
6.3:独立征信机构
6.4各国征信监管
7.0:大数据时代面临挑战：
7.1数据信息孤岛现象严重；
7.2数据人才队伍亟需加强；
7.3 数据大部分行业用水平不高；
7.4 数据产业法律法规尚不健全；
