助贷业务如何提高获客和风控能力

      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：
第一，获客能力
通过各类渠道快速、有效地获得目标客户，是最重要的。
      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。
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。
      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。
如何提升这几项能力？
一、获客能力
      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，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。
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。
       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。
第二，反欺诈
      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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