贵阳律师事务所向您介绍：做助贷业务，如何提高获客和风控能力

贵阳律师事务所向您介绍：做助贷业务，如何提高获客和风控能力

01、做助贷业务需要哪些能力？

第一，获客能力。通过各类渠道快速、有效地获得目标客户，这是最重要的。

有效获客，是指获取性价比合理，且符合银行风险偏好的客户。

金融科技公司转型做助贷最大的痛点，就是如何获取符合银行风险偏好的客户。

金融科技公司要思考，如何利用自身线上获客的能力去拓展客户，为银行赋能。

第二，风控能力。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。

从监管合规的角度考虑，银行不能把风控能力外包，但是助贷机构给银行助贷，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。

第三，运营和客户服务。助贷机构和金融机构合作，有时还会负责运营、客服还有催收等外包工作，整个流程强调的是合规有效。

第四，技术能力。有些规模较小的金融机构缺乏资源去做诸如业务系统和决策引擎等技术开发工作。赋能合作中，如果有这些能力的输出，就是锦上添花。

最后，AI赋能。AI的应用能够大力提高工作效率，作为金融科技机构，和金融机构合作，AI能力输出也是一个加分项。

02、如何提升这几项能力？

一、获客能力

刚才讲到的所有能力当中，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？已经有老师专门分享互联网获客，我就分享一下如何拓展包括医疗、教育、住房、出行等在内的线下场景获客，尤其是拓展2B2C的模式。

举个和航空合作的例子，来分析如何开展合作。合作主要分四步：

第一，消费分期。客户在航空公司的平台上买机票，可以做机票分期。因为买机票时都要做身份验证，欺诈风险比较低，合作可行性也最高，所以消费分期是合作的第一步。

第二，现金分期。买机票只是一个特定场景，限制了资产的拓展，而现金分期就不一样了，客户可以用现金去支付其他任何场景的消费。

所以通过消费分期向现金分期的转型，可以让客户在其他场景端灵活使用信用贷款，真正促进整体消费。

第三，供应链金融。供应链金融风险低，符合金融机构的风险偏好，而航空公司有自己的供应链，就有机会开展相关业务。

第四，联名卡。现在国内各行业的企业都想做大做全，好把客户留在自己的生态体系内。但伴随着竞争的不断加剧，企业首要的还是把主业做深做好，要满足客户在金融方面的需求，可以和其他金融机构合作，做联名信用卡，让金融机构去把握风控，既给客户提供更优质的金融服务，又能提升客户对品牌的忠诚度。

二、风控能力

第一，大数据风控

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。

要注意，这类数据跟银行征信数据不一样，一般被称为弱金融数据。客户在淘宝上买衣服，这跟他贷款的逾期概率并不直接相关，但如果把特征提炼出来，比如购买的时间、商品的价格区间、购买的频率等等，就有可能跟客户的逾期风险相关联。还有信用卡消费数据，客户是周末刷卡，还是工作日刷卡，刷卡的金额多大，是不是有大量的小额交易等等，这些都和风险相关。对大量的弱金融数据通过特征挖掘，最后开发出的模型效果也不错。

要做好基于数据驱动的风控，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。值得注意的是，用户数据的保护越来越重要。

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。

这就是我们从数据收集到最后输出客户信用评分的整个过程，之后可以根据分数判断客户的风险评级，实现风险定价。