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迅速发展的助贷业务究竟有什么吸引力
发布日期:2019-08-28 15:13   来源:未知   阅读:

  最近几年来,金融机构的负债资金端比较充裕,但在拓展资产端方面遇到一些挑战。对于消费者来说,直接向金融机构申请贷款有一定难度,申请时间较长。助贷机构则可以为消费者提供更多的产品选择,缩短申请时间,帮助客户快速获取贷款。助贷成为了业内主流的连接资金与流量(资产)的桥梁。为了满足金融机构的需求,通过助贷赋能,需要有以下几种能力:

  做助贷最大的痛点,就是如何获取符合金融机构风险偏好的客户。如何利用自身线上获客的能力去拓展客户,为金融机构赋能。

  利用外部征信数据和人行征信数据,结合自身业务积累,为资金方提供基于大数据的风控能力,帮助其积累消金数据,筛选优质资产。

  虽然金融机构不能把风控能力外包,但是助贷机构一定要提高风控能力,这样才能保证推送的客户风险符合金融机构的风险偏好,被金融机构拒绝概率较低,客户体验较好,而且有效控制成本。

  所有能力当中,最重要的还是获客能力。大部分金融科技公司不自带流量,面对流量费用不断上升的情况,应该如何做呢?

  大智金科智能数字营销平台系统,通过对接各种交易场景和自营流量产品,接入庞大的媒体投放体系,快速触达海量用户,依靠强大的数据监测跟踪平台,将数据进行可视化呈现。提供多重营销获客解决方案,整合线上线下活动,形成跨平台、跨终端的统一管理,帮助企业通过多触点达到目标人群,有效获取客户流量。

  大部分金融机构以往主要是通过网点进行线下获客,在线上获客和创新场景获客方面布局较弱,所以金融科技企业要和金融机构合作助贷业务,中马堂论坛,最重要的还是要帮助资金方全面布局线上和线下消费场景,获取多元资产。

  助贷机构会收集一些非人行征信的信息,像身份特征、信用历史、人脉关系、还款能力和交易行为等,数据建模中心会提取数据特征并挖掘,开发出ABC评分卡,再将这些评分部署到风控决策引擎,开展反欺诈和全流程监控。

  大智金科智能风控决策引擎,将风控规则模块化,可自由配置,完美匹配客户风控需求,机制安全满足各类场景。但要做好基于数据驱动的风控,首先要做好数据的准备工作,有以下两部分:

  第一部分,底层数据的梳理,把客户所有的数据留存和梳理。这些数据包括互联网数据、运营商数据、用户行为数据等等,以便于在发现新的特征以后,能够从留存数据中进行挖掘分析。

  第二部分,数据特征的计算,就是通过关系图谱引擎、时间序列分析这类工具,从客户的弱金融数据中提炼出一些特征,再用逻辑回归、Xgboost、神经网络等做出模型,把提炼的特征放到模型里去计算,通过其他的一些规则,最后输出到决策引擎。

  现在互金平台面临着大量的中介黑产攻击,用知识图谱等技术做的反欺诈系统再好,面对黑产快速演变的特征也难以全面防御,因此每天监控和了解最新欺诈趋势更重要。大智金科通过大数据智能风控,精准反欺诈,毫秒级响应速度,快速识别欺诈因子。

  事实上,线下很多中介黑产都在时时关注线上平台的风控,有一些黑产配备的建模人员,可能并不比互金平台的风控团队少。他们通过关注各家平台,分析平台的准入条件,比如:需要的信用分是多少,是否需要淘宝信息,哪些是风控的原材料等。通过不断的尝试,他们会分析线下买的一套身份证、手机号、银行卡等资料,看在哪个平台上能获取贷款。

  因此,不管平台用多深多前沿的技术,都必须有实时的反欺诈措施,包括地域监控、IP地址监控、手机设备监控等,还要进行一些欺诈案件的调查,来发现欺诈攻击的趋势,及时把漏洞堵住。

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