风控和业务是天敌or战友？看爱财集团如何用风控前置化解宿命CP

互联网金融的风控部门和业务部门是一部相爱相杀史。在互金行业,风控是第一生命线。尤其在经济下行压力较大的时期,如何在良莠不齐的项目中,甄选出珍珠,保质保量地开展业务,是业务人员和风控人员需要共同探讨的课题。

 在早期阶段,由于缺乏有效的监管和成功经验,大多数平台只能选择传统的流量购买方式等进行推广,随着移动互联网的浪潮推进,新的线上线下融合方式出现,通过连续地市场推广,很多早期的互金平台都斩获了一定基础的用户数,挖掘到了移动互联网的第一桶金。

 随着行业的发展,早期粗暴获利的平台红利期过去,短视的发展模式被证明是不利于行业发展的,弊端逐渐暴露,现金贷、裸贷、平台暴雷……互金行业频成热点,整个行业也进入阵痛期。简单粗暴的获客模式行不通了,精细化运营成为每个金融科技平台的兵家必争之地。

 在行业涌动下,既能解决需求又符合当前互联网金融行业发展秩序的金融科技平台模式,正逐渐成为行业中的新崛起力量。

 风控和业务,天生的“敌人”?

 理论上讲,风控和业务的关系是并重的。但在现实中,由于产品同质化导致竞争越发激烈,于是业绩指标的压力推动了业务线条的重要性凸显。尤其是经济上行期,融资环境宽松,考核目标基本上都是业务导向的,这时候风险爆发的可能性小(风险滞后爆发)。经济下行阶段,风险逐渐爆发,此时信贷机构是风险线条占上风。

 因此,对很多业务团队来说,风控似乎是天生的“敌人”。业务团队为了获取更多业绩,会从各个渠道拉新获客,用户质量难免有好有坏。而他们业绩的判定由每天的放款量决定,放款量的多少则取决于风控团队通过率的高低。

 风控团队为了完成反欺诈目标,控制坏账和后续逾期率,则在不断压低通过率,双方天然会存在“对立”的一面。风控团队会认为业务团队找来的渠道或用户质量差,他们不可能让那些本身具有欺诈属性的用户通过风控体系,因此公司业务不好和风控没有什么关系。

 风控强营销弱,企业就会赚不到钱,而营销强风控弱,企业就会剩不下钱。由于“审贷分离”的要求,企业的风控和业务条线如同练“左右互搏术”一般,右手告左手,是僵化死板,阻碍发展,企业无法盈利;左手告右手,则是不顾风险,没有底线,赚了利息丢了本钱。

 然而,事实上风控和业务双方的痛点并非不可调和。因为业务条线和风控条线的根本目标是一致的,其本质是为实现组织战略目标而采取的一种分工协作体系。将风控前置,可以有效解决风控和业务双方的难题。

 集大数据分析、人工智能、定向获客等特征为一体的“风控前置”服务,可以将互联网金融企业的风控风险降到最低。

 风控前置 高效实现目标拉新人群的决胜关键

 堵不如疏。与其纠结贷后问题,不如在贷前审核项目时严格把控,将风险控制在贷前。只有将风控手段前置,对借款人质量进行严格把控,才能从根本上提高投资人的资金安全。

 有了针对性的目标用户,可以避免出现为了获客海量撒网,最终导致获取的用户质量较差的风控难题。很多平台目前正通过构建全新的服务类型、积极有效的风控措施等方式,为有需求的用户提供更便捷、更高效的线上金融服务。

 预售性及风控前置等手段,可以极大程度增加获客端投入ROI提升。 完善贷前、贷中、贷后的整个体系,一方面是把传统的互联网大数据风控做整套体系的应用;另一方面,和大数据管理平台结合,多维度的数据和评估考量,可以实现用户的全生命周期管理。

 举个例子来说,凭借着专业的大数据分析背景和强大的风控实力,爱财集团自身完善的风控前置能力,有效化解了互联网的金融风控风险。

 目前,爱财集团拥有数亿用户画像,这一庞大的用户群体被分成了几百个一级标签、几万个二级标签,整套标签体系和用户画像部署在华为云上,相应的建模人员通过华为云上的用户画像和标签建立模型。集团形成了两块模型,一个是根据用户的需求属性建立的用户意愿度模型,另一个是信用分模型。两个模型相结合,就产生了每天的目标拉新人群。

 通过和大型DSP平台及智能营销平台打通,白名单和前置授信使得爱财集团可以定向获取用户,这也是其向外面向金融机构输出的主要能力。

 通过合规运作,依靠高效的风险把控,进一步挖掘数据化、体系化、精细化等方面,是未来金融科技平台的方向,也是获得优质资产的有效途径,爱财集团的实践也许会给我们带来更多有价值的思考。

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