干货 | 要做助贷业务,如何提高获客和风控能力

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作者|金融与经济学

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为了满足监管要求,许多金融技术机构正在寻求赋予商业银行权力,但如何成功开展贷款促进业务一直是行业中的难题。

01贷款业务需要哪些功能?

在讨论如何帮助贷款之前,首先要考虑的是为什么你可以帮助贷款。

近年来,金融机构债务较为充裕,但在扩大资产方面遇到了一些挑战。特别是城市商业银行和农村商业银行,由于缺乏客户优势,与金融科技公司合作,可以增加对客户的接触。对于消费者来说,很难直接向金融机构申请贷款,申请时间较长。贷款机构可以为消费者提供更多的产品选择,缩短申请时间,并帮助客户快速获得贷款。

这需要围绕金融机构的需求。作为一家金融技术公司,您需要具备哪些能力来赋予银行权力?

首先,获得的能力。最重要的是通过各种渠道快速有效地吸引目标客户。

有效的客户获取意味着获得价格合理且符合银行风险偏好的客户。

金融科技公司应考虑如何利用其在线客户获取能力来扩大客户并赋予银行权力。

第二,控制风的能力。利用外部信用数据和行人数据,结合自身的业务积累,提供基于大数据的基于资本的风险控制能力,帮助他们积累黄金消费数据并筛选高质量资产。

从监管合规的角度来看,银行不能外包其风险控制能力。但是,贷款机构必须帮助银行提高风险控制能力。这确保了推动客户的风险满足金融机构的风险偏好,并被金融机构拒绝。概率低,客户体验更好,成本得到有效控制。

三是运营和客户服务。贷款机构和金融机构合作,有时负责运营,客户服务和收款以及其他外包工作,整个流程强调合规性和有效性。

四是技术能力。一些较小的金融机构缺乏进行技术开发工作的资源,例如业务系统和决策引擎。在赋权合作中,如果有这些能力的输出,那就是锦上添花。

最后,AI授权。人工智能的应用可以大大提高工作效率。作为金融技术机构并与金融机构合作,AI能力输出也是一个加分项目。

这五个项目是贷款机构出口能力的各个方面,可以根据金融机构的需要进行定制。

02如何提高这些能力?

首先,获得的能力

在刚刚提到的能力中,最重要的是获得能力。大多数金融科技公司都没有自带流量。面对不断上涨的交通成本应该怎么办?一些教师已经分享了互联网接入,我将分享如何扩展离线场景,包括医疗,教育,住房,旅游等,特别是扩展2B2C模式。

首先是消费阶段。客户可以在航空公司的平台上购买机票,并可以分期付款。由于购票时需要进行身份验证,欺诈风险相对较低,合作的可行性也最高,因此消费升级是合作的第一步。

第二,现金分期付款。购票只是限制资产扩张的特定方案,现金分期不同。客户可以使用现金支付任何其他方案。

因此,通过将消费升级转为现金分期,客户可以在其他情景中灵活使用信贷,真正促进整体消费。

三是供应链金融。供应链财务风险低,符合金融机构的风险偏好,而航空公司有自己的供应链,有机会开展相关业务。

四,联名卡。如今,中国各行各业的企业都希望做大工作,让客户可以留在自己的生态系统中。但是,随着竞争的加剧,公司的首要任务是做好主营业务,满足客户的财务需求,并与其他金融机构合作做联合信用卡,让金融机构能够把握风险控制,客户提供更好的金融服务,并提高客户对品牌的忠诚度。

联合品牌卡可以与业务结合用于不同的产品设计,例如消费点和折扣,这些设计具有很高的可扩展性。更成功的外国航空公司里程卡,如美联航和CHASE,通过优惠价格吸引客户不透明的产品。

过去,大多数银行都使用线下网点来获取线下客户。在线客户和创新场景较弱。因此,金融科技公司必须与银行合作,以帮助贷款业务。最重要的是帮助资助者完全部署。采用在线和离线消费方案来捕获多个资产。

二,风控能力

一,大数据风险控制

贷款借贷机构收集有关非人民信用信息的信息,例如身份特征,信用记录,个人关系,还款能力和交易行为。数据建模中心将提取数据特征并挖掘,开发ABC记分卡,然后将这些分数部署到风险控制决策引擎中,以进行反欺诈和全过程监控。

应当注意,这种类型的数据与银行信贷数据不同,并且通常被称为弱财务数据。顾客在淘宝上购买衣服,这与他贷款的逾期概率没有直接关系,但如果提取的特征,如购买时间,商品的价格范围,购买频率等,可能会使客户的风险过高。相关。还有信用卡消费数据,客户是否在周末刷卡,或者是否在工作日刷卡,信用卡金额大,是否有大量小额交易等,其中与风险有关。通过特征挖掘,通过大量薄弱的财务数据,最终开发的模型也很好。

要做好数据驱动的风控,首先要准备数据,有两部分:

第一部分是基础数据的梳理,保留并梳理了客户的所有数据。这些数据包括因特网数据,载体数据,用户行为数据等,以便在发现新特征之后,可以从保留的数据执行挖掘分析。值得注意的是,保护用户数据变得越来越重要。

第二部分,数据特征的计算,是通过关系图引擎,时间序列分析工具,从客户的弱财务数据中提取一些特征,然后使用逻辑回归,Xgboost,神经网络来制作模型,细化特征。通过其他一些规则将其放入模型进行计算,最后输出到决策引擎。

这是从数据收集到客户信用评分最终输出的整个过程,之后我们可以根据评分判断客户的风险评级,并实现风险定价。

二,反欺诈

如今,共同黄金平台面临着大量中间黑色商品的攻击。知识地图等技术制造的反欺诈系统并不好。很难全面抵御黑色产品的快速发展。因此,每天监控和了解最新的欺诈趋势更为重要。

件,如:所需的信用评分是什么,是否需要淘宝信息,这些是风险控制的原材料。通过不断的试验,他们将分析身份证,手机号码,银行卡和其他离线购买的信息,看看哪个平台可以获得贷款。

因此,无论平台使用多么深入和尖端的技术,都必须有实时的反欺诈措施,包括地理监控,IP地址监控,移动设备监控等,以及一些欺诈案件来调查欺诈攻击的趋势。及时堵住漏洞。

因此,反欺诈与风险控制模型不同。信用模型相对稳定,迭代周期长。然而,反欺诈强调及时性,理解和防御一线黑色产品。

三,贷款和贷款后贷款的管理优势

贷款机构凭借自身的科技能力,可以为资助者提供高效,合规的贷款和贷后管理服务。贷款管理涉及客户行为模式分析,交易策略,配额策略,价格调整策略和风险预警策略。贷后管理涉及分工策略,电动提醒策略和外包策略。这两个链接直接影响客户体验和最终风险损失。

贷款管理和贷后管理有很多工具。我们通常使用B卡和C卡。 B卡是行为评分,相应的客户仍然是“好人”,并且没有过期; C卡是收集分数,对应于客户已逾期至少一天。 B卡的作用是帮助我们评估客户的风险并采取预防措施。 C卡的主要功能是评估逾期客户的风险。根据客户风险等级,采用不同的收集方法,并使用不同的收集来进行不同的收集活动。

另外,在做B卡和C卡时,往往是基于内部数据,这也是数据成本的考虑因素,但B卡C卡的重点是继续使用外部数据。例如,有两个过期客户,之前没有过期,他们在内部平台上表现相似。但是,如果他们通过外部数据知道他们的长信息,一个长期是五个,另一个是十几个,那么两个客户采用的收集策略是不同的。因此,在进行这两个记分卡时,建议采用外部数据源,内部和外部数据应相等。

第四,AI赋权

AI用于出站系统,语音分析和风控系统等领域,可大大提高效率。

要进行全面质量检查,您需要50名委员。如果您使用智能语音分析进行质量检查,专员只需要15个人来报告AI标记的可能有问题的声音,这可以将人工成本降低70%。这是第一点,降低劳动力成本。

第二点是手册的主观性很强,外部干扰很大,导致质量检验质量不一致。一些关键问题可能被忽略,但智能语音质量检查中没有这样的问题。不如手动质量测试准确,但最终其整体质量将超过手动。

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作者:消费者银行业

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来源|在线贷款之家专栏

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这需要围绕金融机构的需求。作为一家金融技术公司,您需要具备哪些能力来赋予银行权力?

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从监管合规的角度来看,银行不能外包其风险控制能力。但是,贷款机构必须帮助银行提高风险控制能力。这确保了推动客户的风险满足金融机构的风险偏好,并被金融机构拒绝。概率低,客户体验更好,成本得到有效控制。

三是运营和客户服务。贷款机构和金融机构合作,有时负责运营,客户服务和收款以及其他外包工作,整个流程强调合规性和有效性。

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首先是消费阶段。客户可以在航空公司的平台上购买机票,并可以分期付款。由于购票时需要进行身份验证,欺诈风险相对较低,合作的可行性也最高,因此消费升级是合作的第一步。

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因此,通过将消费升级转为现金分期,客户可以在其他情景中灵活使用信贷,真正促进整体消费。

三是供应链金融。供应链财务风险低,符合金融机构的风险偏好,而航空公司有自己的供应链,有机会开展相关业务。

四,联名卡。如今,中国各行各业的企业都希望做大工作,让客户可以留在自己的生态系统中。但是,随着竞争的加剧,公司的首要任务是做好主营业务,满足客户的财务需求,并与其他金融机构合作做联合信用卡,让金融机构能够把握风险控制,客户提供更好的金融服务,并提高客户对品牌的忠诚度。

联合品牌卡可以与业务结合用于不同的产品设计,例如消费点和折扣,这些设计具有很高的可扩展性。更成功的外国航空公司里程卡,如美联航和CHASE,通过优惠价格吸引客户不透明的产品。

过去,大多数银行都使用线下网点来获取线下客户。在线客户和创新场景较弱。因此,金融科技公司必须与银行合作,以帮助贷款业务。最重要的是帮助资助者完全部署。采用在线和离线消费方案来捕获多个资产。

二,风控能力

一,大数据风险控制

贷款借贷机构收集有关非人民信用信息的信息,例如身份特征,信用记录,个人关系,还款能力和交易行为。数据建模中心将提取数据特征并挖掘,开发ABC记分卡,然后将这些分数部署到风险控制决策引擎中,以进行反欺诈和全过程监控。

应当注意,这种类型的数据与银行信贷数据不同,并且通常被称为弱财务数据。顾客在淘宝上购买衣服,这与他贷款的逾期概率没有直接关系,但如果提取的特征,如购买时间,商品的价格范围,购买频率等,可能会使客户的风险过高。相关。还有信用卡消费数据,客户是否在周末刷卡,或者是否在工作日刷卡,信用卡金额大,是否有大量小额交易等,其中与风险有关。通过特征挖掘,通过大量薄弱的财务数据,最终开发的模型也很好。

要做好数据驱动的风控,首先要准备数据,有两部分:

第一部分是基础数据的梳理,保留并梳理了客户的所有数据。这些数据包括因特网数据,载体数据,用户行为数据等,以便在发现新特征之后,可以从保留的数据执行挖掘分析。值得注意的是,保护用户数据变得越来越重要。

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二,反欺诈

如今,共同黄金平台面临着大量中间黑色商品的攻击。知识地图等技术制造的反欺诈系统并不好。很难全面抵御黑色产品的快速发展。因此,每天监控和了解最新的欺诈趋势更为重要。

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因此,无论平台使用多么深入和尖端的技术,都必须有实时的反欺诈措施,包括地理监控,IP地址监控,移动设备监控等,以及一些欺诈案件来调查欺诈攻击的趋势。及时堵住漏洞。

因此,反欺诈与风险控制模型不同。信用模型相对稳定,迭代周期长。然而,反欺诈强调及时性,理解和防御一线黑色产品。

三,贷款和贷款后贷款的管理优势

贷款机构凭借自身的科技能力,可以为资助者提供高效,合规的贷款和贷后管理服务。贷款管理涉及客户行为模式分析,交易策略,配额策略,价格调整策略和风险预警策略。贷后管理涉及分工策略,电动提醒策略和外包策略。这两个链接直接影响客户体验和最终风险损失。

贷款管理和贷后管理有很多工具。我们通常使用B卡和C卡。 B卡是行为评分,相应的客户仍然是“好人”,并且没有过期; C卡是收集分数,对应于客户已逾期至少一天。 B卡的作用是帮助我们评估客户的风险并采取预防措施。 C卡的主要功能是评估逾期客户的风险。根据客户风险等级,采用不同的收集方法,并使用不同的收集来进行不同的收集活动。

另外,在做B卡和C卡时,往往是基于内部数据,这也是数据成本的考虑因素,但B卡C卡的重点是继续使用外部数据。例如,有两个过期客户,之前没有过期,他们在内部平台上表现相似。但是,如果他们通过外部数据知道他们的长信息,一个长期是五个,另一个是十几个,那么两个客户采用的收集策略是不同的。因此,在进行这两个记分卡时,建议采用外部数据源,内部和外部数据应相等。

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作者:消费者银行业

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来源|在线贷款之家专栏

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