金融行业是一个历史悠久的行业，行业发展至今也产生了很多难题，解决这些难题的需求催生了科技在金融领域的应用。
　　比如在消费信贷市场，消费信贷行业面临的关键问题是由于信息掌握不充分，特别是信贷数据缺失，使得信贷行为的预测成本非常高，从而导致整个行业出现价格扭曲、费率扭曲、风险凸显等问题。
　　在信而富，这些难题的最终解决是依靠大数据技术手段来突破的。
　　“信而富曾为国内一半以上的全国性银行和众多金融、科技机构提供消费信贷风险管理服务。目前，信而富已将多项创新核心技术充分应用于现有消费信贷业务中，为市场提供价格合理、便捷的服务。” 信而富首席战略官王峻如是说。
　　信而富已经具备的技术部分列举如下。
　　一是预测筛选技术（PST）。预测筛选技术（Predictive Selection Technology，简称“PST”）是基于对用户在互联网、社交平台等方面的行为、轨迹数据进行分析，筛选出有潜在信贷需求的合格借款人的大数据处理技术，这一技术能够很好地实现欺诈防范。
　　二是自动决策技术（ADT）。自动决策技术（Automated Decisioning Technology，简称“ADT”）是通过对合格借款人的移动轨迹、信用特征等数据，进行风险、欺诈、价值等多维评分，以判定用户还款能力、还款意愿和还款稳定性，并对该借款人的额度、期限和费率等授信作出决策的技术。该技术不需人工干预即可做出标准化决策。
　　三是风险定价技术。风险定价（Risk pricing）是指对风险资产的价格确定，它所反映的是资产未来收益与风险的一种函数关系。风险定价技术的优势在于，能通过评估风险等级，然后给出区别定价。它涉及征信手段、风险评分和评分开发的准确性，以及预测的有效性等。
　　风险定价技术需要不断地测试、不断地优化。目前，信而富能为平台所有借款客户提供风险定价服务，能够识别客户的风险区间，识别结果已获得信而富多年来数据验证。
　　大数据让信而富找到了破解国内消费信贷难题的方法，但这并不是终点。随着科技的发展，信而富不断强化自身的科技基因。
　　信而富利用人工智能、机器学习、预测筛选、自动决策等方法，通过对成千上万个变量进行多维度、多层次的复杂分析，做出一系列决策模型，最终形成对于客户和潜在客户进行风险评估、授信决策、贷后管理等业务处理的一系列系统决策。