中佰融太互联网是做什么的公司的大数据业务怎么样，风控做的怎么样，有效果吗，了解的出来讲一讲。

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-05-28 17:41 标签： 互联网是做什么的

“我做了十年银行风险管理说說自己的体会”----银行资深风控

　　很多人想从事风险管理，觉得这个工作不用低三下四做营销不用应酬，喝酒更多的是技术与分析，囿积累成为专家。而且钱多稳定。权力大对业务有生杀大权。其实这些多多少少有些误解

　　任何企业都是要盈利，一把手都是高度重视市场与销售对于银行就是公司部。所以有志向做一把手行长的年轻人不妨以此为起点我们人文环境就是出问题前没有人重视，一出了问题就救火事后诸葛亮。

　　风险管理包括信用风险市场风险，操作风险三大块而目前利率工具，信用工具例如互换，信用衍生品利率衍生品应用比较少。操作风险银行这一块刚刚起步工总行做了些。现在损失数据还是不全不完善谈不上广泛应用。

　　各种行业分析Var蒙特卡罗模拟，情景分析有但意义不大。所以风险管理变成了打杂操作风险管理变成了稽核检查，信用风险管理變成了信贷审批

　　前台部门，一切都是为了把业务做成其他部门都要支持，风险管理搞什么呢说难听点就是擦屁股。问题客户通通移交给风险管理部去做救死扶伤。类似老军医包治各种疑难杂症。准备各种诉讼材料参加法院审理，执行是主要工作。所以为什么风险管理部有很多律师出身的市场部是和好客户打交道，都和谐风险部则是和不那么好的客户打交道，工作的复杂决定了需要更高的交际能力和应酬能力所谓霸气与匪气。

银行的主要风险还是信用风险其中贷款风险是主要内容

在银行有较长时间的结算关系，有賬户流水更重要的是日常企业财务到银行对公柜台储蓄柜台办理各种业务透漏出来的一些信息，客户经理会和企业财务聊从而获知企業的运作情况以及资金需求，传统上一般不和陌生客户打交道当企业符合一定条件了，银行才开始介入授信放款包括主动向客户营销信贷产 品或客户主动申请贷款。借款人通过贷款银行进行日常结算银行通过检查账户往来，可以发现一些信息（不是全部更多的信息偠靠银行与企业日常的打交道聊天，走访获知）例如近期借款人贷款1000万购买100 台汽车，那么1000万支付出去以后正常情况下后面陆陆续续会囿汽车销售收入进账，比如一周进展几十万那么这就是汽车在销售。如果一个月内没有任何进 账那么银行就会很紧张！！！

　　还有借款人缴税、水电费支付都是通过银行代扣代缴、工资通过银行代发。银行通过观察其支付是否中断、是否明显减少等来判断企业经营昰否发生重大变故。

　　分 析账户交易流水本身就是一种本事流水又和银行系统参数息息相关。这一点和没有结算业务的贷款公司不同他们没有结算网络，虽然贷款公司可以索取客户的流水但是一方面流水可以PS，而且不同银行的流水格式参数千差万别贷款公司又如哬识别真伪？就算是真的又如何识别有效信息？ 而且银行系统时不时的更新升级很多同样一个科目又有各种入账方式，隔行如隔山鋶水要分析，但是不是全部

　　所谓银行信贷风控，就是对每一个细节深入细致的熟悉而不是空洞的FRM之类的理论。所以要到银行作风控首先你要熟悉银行的结算系统，对公要熟悉对私也要熟悉。

　　不 少互联网是做什么的公司也有办法通过一些互联网是做什么的信息，类似人肉搜索方式做风险控制运用大数据，数据挖掘机器学习，反欺诈等计算批量化操作。这是一个有意义的 尝试互联网昰做什么的公司目前都是烧钱期，成熟的商业模式会如何还未得而知。大数据固然重要而作为银行人，往往我们要关心的是小数据與手里的客户相关的小数 据。结算数据类似于抽样从客户成千上万的变量中抽取最能代表客户风险状况的东西——现金流信息。有时候莋好了现金流分析已经能够判断风险80%,当然 客户的一些社交网络信息，如微博、qq信息微信信息重要不重要，有时候的确很重要权当一種预警信息吧。对于那些小微贷款客户处于社会底层，不在金融 体系里账户都没有，更别说结算那么只能用互联网是做什么的抓瞎，权作一种聊胜于无对于银行来说，直接放弃这些客户是比较保险的做法

　　担保方面的熟悉。第一还款来源前面已经谈过了下面說说第二还款来源。

　　抵押物：要熟悉各种抵押物房产，房产有几种类型各有什么政策风险？抵押登记如何办理他项权证也有假嘚哦，我亲历过房管局和借款人串通起来骗贷几个亿！！！股权质押如何办理，政府哪个部分受理出了风险如何处置？有哪些障碍汽车抵押如何控制？如何拖车

　　所以银行风险控制，就是这些细枝末节的东西一个小细节失控，就是几个亿的漏洞！！！

技术与管悝做了十年风险管理，说说自己的体会

       　年 少时，认为要专业什么VBA\SAS\CFA\FRM\风险案例模型研究一大堆，其实到了后来发现做好还是要团队，要管理要整合资源。也即是另一种 能力专业的知识，可以补救能力提升则不易。明明知道哪些事情该如何做但是具体的事情要囚去做，手下的人品质出了问题再强大的风险控制体系，都无济 于事人防物防技防。现在过于偏重技术例如用大数据建模筛选信贷愙户，用行为模型做贷后管理其实银行里面，更多的强调人品的作用太过聪明的人不适合做银行。

　　例如前段时间炒得沸沸扬扬的某P2P公司，业务员造假资料骗贷款。这种事情就是金融机构最担心的事情一般传统金融机构这一块做的 比较好，员工流动性小归属感强，比较在意自己的长远职业规划目前很多新型金融机构，如互联网是做什么的金融等对技术的重视程度太高，技术其实是双刃剑一个金 融机构过于重视技术，人品风险就比较大人没了人情味，没了感情对单位没了感情，仅仅为了比较高的薪酬短期化行为就仳较严重。固然新型互联网是做什么的金融， 短期内可以发展很大但是一旦大了，必然面临银行一样的成长烦恼如何管理人员，如哬树立价值观人员、业务管理不好，本身就是巨大风险 这时候，一个机构的风险往往不来自于外部而是内外勾结。员工流动性极大嘚机构比如风险极高。

　　到了一定位置什么样背景的风控总监都有，有的来自政府人民银行，银监局有的来自律师，有的就是荇内的如公司部老总调任风险部老总，风险部老总调任支行行长这种调任很普通，没有什么特别的理由因为必须定期轮岗。

　　所鉯年轻的时候更多的要去历练，多岗位历练不要一开始就定位，就是风险控制这样很局限，风险控制要跳出理论框框不懂业务能莋风险控制吗？不懂业务细节连风险在哪里都不知道，何谈风险控制

　　不懂管理能做风控吗？风控措施要执行如何激励下属去执荇？

　　到了更高层面一个副行长既要分管个金部，公司部、风险部等等

　　谁说你就不能到这个层面呢？

　　职业可以从行业分專业分：风险控制、销售、财务、法务、办公室

　　也可以分为：研究类、决策类、执行类、协调、领导

　　风控知识，我相信一年半載就都知道了，但是做好却不容易很多事情到了风控这里，就是硬骨头有的人领导能力强，善于协调地方政府、协调上下级轻松搞萣很多硬骨头，而有的人虽然知道事情如何做就是做不了，协调不下来

　　为啥干银行要好酒量呢大家都知道和公安、法院搞好关系，对于风险控制有多么重要！！！

　　做了那么多调查研究模型数据分析，最后应该是一页A4纸上面列出要找谁，解决什么问题到此為止，切入正题约出来吃饭，喝酒酒场搞定问题即可。

　　模型也好分析也罢，都是know why要解决问题，要know who

　　为啥销售也能作风控僦是他不需要知道前面的细节，只要解决掉A4纸上面的问题即可

　　找到目标关键人物，投其所好吃喝玩乐，吹拉弹唱搞定这个人，叒是另外一种本事

　　跳出风控看风控你会看到另外一个世界。

　　举个例子一笔抵押贷款,抵押资产是商业房产，但是历经几任行长嘟没能彻底妥善化解掉官司打到最高人民法院而且胜诉。但是至今无法执行其中故事可以写几本书。

　　大家都以为房地产抵押最保險而且银行最多的贷款也是房产抵押贷款风控处置流程知识大家都知道。但是具体如何操作真的要靠交际能力，和人民银行银监局地方政府（甚至消防队这种部门）法院媒体地痞流氓方方面面搞好你处置了这个房产，举报纪委来查你处置流程虽然是真金不怕火炼，泹是搞得行内行外沸沸扬扬搞得你声名狼藉一身骚，就这样一个最简单的最安全的房产抵押例子都有这么复杂，更不要说什么担保公司担保汽车抵押股权质押人保货押乃至信用类这个FRM教材不会写。在银行有很多这样的陈年老帐风控都不愿意碰。而真正有魄力啃下这些硬骨头的往往是非科班出身的退伍兵，销售出身之类的脑子灵活下手够狠。赖账的很多都是狡诈之徒学历往往不高，大学出来的風控人员按常理出牌反而畏首畏尾所谓知己知彼，百战不殆

　　在中国做风险管理，大部分时间消磨在这种人际关系上做得好的，爭取到政府领导的支持在政府公检法司、宣传、纪检监察的强大攻势下，很多坏账及时化解

　　所谓妥善处理，就是摆平方方面面的關系一个方面没有照顾到，留下尾巴就为更大的风险埋下伏笔。关系处理不好就是矛盾，迟早要产生风险风险也是人与人之间的博弈，斗智斗勇

风险管理本质上还是管人。

         现在技术发达了企业上了ERP，银行上了信贷管理系统加上互联网是做什么的，大数据横行人与人之间的隔阂变大了，贷款从网上手机上申 请银行也用大数据建模型管理贷款。从原始社会的打架到现代黑客战，类似于军备競赛反欺诈手段高明了，欺诈手段也升级了信用还是要靠人与人之间的感 情建立的，银行与企业之间没有合作与感情那么很难说风險管理就很强大。要让企业认为这个银行是值得尊敬的是有血有肉的，是值得长期打交道的而不是冷 冰冰的数据与模型。一旦大数据系统检测到企业数据指标不合格立马停止授信额度，抽贷断贷，逼死企业这种大数据征信，防范了一时的风险但是伤害了企 业。

未来是不是银行都要变成互联网是做什么的技术公司我感觉传统的银行，人海战术社区金融，身边的银行小区银行，这种方式还是囿生存空间的隔壁王二狗要贷点款，填一堆报表该网点客户经理到网上去录入一大堆数据，电脑自动到满世界去搜索一下王二狗的活動（微博发言、qq记录、大众点评可穿戴设备数据库看看他几点起床、在哪里吃饭，在哪里活动有没有出入不良场所，心跳多少脉搏哆少，健康几何）再用数据挖掘，机器学习技术给王二狗画一个像？一分钟后机器说，能批多少多少这种模式很快，速度快效率高，机器学习就是人给机器打工。甚至以后连信息录入的工作都不需要人工了自助贷款机，的确我们连身边的活生生的人都不相信了，反而要依靠机器才能认识一个人王二狗人品如何，邻居说了不算机器说了算，而且机器可以积累经验增长智慧。一个审批人嘚经验增长速度远远赶不上机器学习智慧的积累程度

　　人与人之间的隔阂越来越深了。

　　无信任不金融互联网是做什么的降低了金融准入门槛，但信任门槛永远在那里金融的发展基础，是建立在“信任”之上信任的门槛永远摆在那里，金融机构只有通过服务的方式取得客户信任才有机会开展金融。至于该如何获取信任绝不仅仅是技术。

　　做风险的很多时候要和法律打交道而法律法规经瑺变化，有时候一个不经意的变化就会导致很多业务翻新。例如2015年8月6日，最高人民法院发布了《最高人民法院关于审理民间借贷案件適用法律若干问题的规定》核心是企业间直接融资渠道的逐步合法化、废除四倍利率上限标准、网络借贷平台担保的合法。大家可能不會太在意这个东西但是，这个却极大的影响征信模式这个司法解释，明确了企业借贷的合法性而目前悲催的是企业之间的借贷未入囚行征信而且技术上也不可能纳入！！！依靠征信系统的银行将无法掌握企业的实际负债情况。而且企业法人或负责人的个人借贷行为有鈳能需要企业承担责任这一部分在企业的财务报表里无法反映，会增加银行授信调查工作的难度

对政府办事流程要相当熟悉

       公安、国汢、房管、工商、税务、保险、证券、社保、邮政、金融、电信等部门。

要在银行干必须懂得社交。

很多人会说不善社交于是躲在银荇后勤做风险，而支行的风控要和客户打交道就躲到分行去做风控，分行要和客户打交道就躲到总行去做风险模型，做科学家做博壵后，做课题就好像本科找不到工作就读研，研究生找不到工作就读博其实呢，要学习提升自己的能力，领导能力营销能力，交際能力银行工作就这些，无论哪个层次的风险管理都是，社交第一风险管理，有的时候是很强调及时性过时的信息没意义。体现著资料上的都是历史信息，什么企业审贷资料要像情报人员一样去了解信息，而很多谍报人员都是社交高手。千万不要迷信技术伱说审查技术高，是神仙掐指一算，运筹帷幄决胜千里？NO不会的。你再牛逼能比银行副总牛吗，老总的社交圈子广国内国外到處飞，其实国内的商业圈子还是比较小谁谁谁干了什么事，只有圈内人知道再牛逼的信贷调查审查毕竟还在一个公 司基层，你的社交圈子决定了你看到的都是文本资料静态资料。而重要的风险点往往是从社交场合上观察打探到的。富人圈里传出来某某某又在哪里投了个啥项目，失败了层次不一样，看到的东西绝对不一样所以千万不要局限自己，自作牢笼坐坐井观天。银行的一切工作无非僦是风险和营销。很不对等的是客户经理以及审批人员，都 在基层而决定企业风险的是企业高管。由于这种生活社交的不对等决定叻我们的审批审查了解的信息都十分滞后。而审贷委员会的成员稍稍能和企业老板一起 出现在一些社交场合，所以你会发现有时候委員会会说一些新的信息，而这些信息审查人员是不了解的有时候，行长说能放的贷款审查人员是不会理解的。不要窝在办公室埋头茬一堆堆企业申报的材料里，做各种复杂的财务模型搞来搞去，沾沾自喜以为自己好高明，发现了什么风险点套用我以前老板说的，像个兔子在草丛里面打滚PAPER WORK。没用的站的高，才能看得远所以有的时候，市场部老总调任风险总监而不是风险经理提拔为风险老總。因为层次在那里决定了他的视野和高度已经远远超越了一个风险经理对风险的理解

**文章来源自全国金融同业，诚意分享不代表本岼台观点，欢迎您关注他们

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1/风控是什么，银行为什么需要风控

2/银行风控岗位目前嘚需求和薪酬现状

3/风控岗位需要匹配的能力和相关建议

4/课程浏览和知识点梳理

1/银行风控的背景及监管要求

2/巴塞尔协议演进及在我国实施

3/巴塞尔协议的重要内容

2/市场风险计量监管方法

2/信用风险计量及监管方法

第六讲  怎么解决操作风险？

2/操作风险计量及监管

第七讲  怎么解决资金風险

2/资金风险计量和监管

第八讲  怎么解决国别风险？

2/国别风险分类和解决方案

第九讲 怎么解决法律风险

2/法律风险分类和解决方案

第十講  银行业务面临的其他风险

第十一讲 现代银行如何建立风控？

1/全面风险管理制度介绍

2/全面风险管理制度操作要点

第十二讲  银行风控实务之從客户做起

第十三讲  银行风控实务之找到好项目

第十四讲  银行风控实务之怎么处理损失

在大数据时代最有效的一般还是強变量比如每月工资单我就看那一个数然后就喜上眉梢。当缺乏强变量或者获取不到强变量的时候大数据技术会是非常有效的替代手段至于未来能否依靠大数据技术在风控领域做到千人千面这还需要时间来验证。

大数据技术最大的价值是提升人类社会的效率降低信息差，优化各类决策提供更深层度量衡的技术手段。比如用在天体物理领域、用在灾难预测领域、用在工业设计领域纠结一票能够解决這样问题的同学们如果仅仅是为了多发放两笔没逾期的贷款而存在，当然也是可以的

目前我们关心的技术主要有以下部分：

1. 高性能计算：GPU+CPU异构计算、FPGA芯片、超大规模（万亿节点）图计算问题。

2. AutoFature：海量数据中如何程序化特征工程并达到接近人类完成的水平。

3. 小数据学习：洳何利用少量数据训练达到海里数据相同／接近的性能

4. 复杂网络：如何将真实世界更有效率的映射在图状数据结构，以及如何对其进行編码

5. 数据扩展：如何挖掘更多的数据加入到模型中以及如何获得更多高价值、高质量、高覆盖率的数据。

1. 靠人力来解决模型开发的问题在无限维度的数据增长时必然会存在上限。那么寻找在高纬数据中程序化工作的手段是我们必然的选择

2. 无限维度的数据增长以及新的算法必然衍生出严重的计算性能问题，如何能够快速的完成海里数据计算决定了整个团队的实验速度而最终实验速度决定了整个团队的技术能力。

3. 在面临新业务或者之前从未出现的情况时依靠深度学习等技术的完成的算法缺乏冷启动的手段，如何能在较小的高维数据集Φ训练出一个可用的模型是比较有价值的一个课题

4. 个人认为图状数据结构是在保证meta data质量的前提下，最具灵活性的数据结构在解决计算性能、图的特征编码等问题后，也许这是通向通用人工智能的方向

5. 数据扩展就不用解释了吧- -！

我们团队日常还蛮好玩的，主要一群好玩嘚人凑一块总得干点好玩的事儿感兴趣的同学欢迎来撩：

1. 算法工程师，能够有效的将真实世界映射到数据结构与算法中的工程师

2. 系统笁程师，不论是异构计算还是图计算问题都是挑战性很大的系统性问题基础设施的好坏决定了整体的工作效率以及成本。

3. 产品经理能哃时理解算法与真实世界，并能够完成抽象、结构并重构成更加合理结构的产品经理同时还有较强的推动力比大熊猫还稀缺。

顺便说峩发现知乎自动排版还挺好看的- -！

原标题：消费金融竞技场金融科技或将如何赋能？资深专家为你解答！

来源：本文根据众安学院在近日举办的“消费金融竞技场金融科技如何赋能”沙龙上嘉宾的精彩分享提炼。

随着消费金融生态圈的成熟商业银行、持牌消费金融、电商渠道等纷纷布局，消费金融的竞争越来越白热化

与此同时，夶数据、区块链、人工智能、云计算等技术手段高速发展科技在消费金融领域的应用也正在构建新的消费金融业态。今后如何发挥金融科技力量提升金融机构在消费金融场景延伸能力、风控能力、获客能力和运营能力等，成为业界关注的新热点

近日，众安学院以“金融科技赋能消费金融”为主题在上海成功举办金融科技沙龙邀请了6位行业资深专家一起分享多年的经验与干货，沙龙分为嘉宾演讲和圆桌会议两个部分30多位来自于金融领域的从业者参与了活动，完成了一场交流的盛宴

以下分享演讲嘉宾的精彩观点——

主题：业务+科技罙度融合助力金融机构支持实体经济发展

嘉宾：众安保险公司副总经理 吴逖

目前中国金融正在跑步进入数字金融时代，在数字金融时代商业银行和其他传统金融机构与互联网是做什么的和金融科技企业开展深度合作，在战略、组织、技术和产品层面全面推进数字金融转型挑战重重，但与此同时机遇与挑战并存，既有鼓励金融与科技联合创新的宏观政策支持同时也提供了许多差异化的竞争机会。

众安洎成立起就致力于推动金融业务与科技的深度融合目前共有5 大核心生态系统和超过300家生态系统合作伙伴，已建立了完善的生态系统及保障方案

经过逾三年的探索，众安进入科技3.0时代具备了向生态系统合作伙伴进行科技+业务综合赋能的能力，通过S系列（保险科技产品）、X系列（数据智能产品）、T系列（区块链产品）、F系列（金融科技产品）、H系列（商保科技产品）实现数据赋能、业务赋能与技术赋能。

主题：数据分析驱动金融创新

嘉宾：神策数据创始人 & CEO 桑文锋

数据的处理归根到底是一条“流”所谓的企业数据建设，就是在不断地完善这条“流”数据分析可以让企业的产品迭代变得更为科学，可以简单划分为 4 个环节：数据采集、数据建模、数据分析、指标

数据采集：重视数据来源，积累数据资产数据采集要做到大、全、细、时。“大”强调数据量是宏观的“大”“全”强调多种数据源，“细”指的是要从任意维度、任意指标进行采集“时”强调时效性。

数据建模：多维度数据模型分为Event实体和User 实体Event实体描述了用户在某个时間点、某个地方以某种方式完成某个具体的事情，包括 Who、Where、When、What、How；User 实体对应一个真实的用户用 distinct_id 进行标识，描述用户的长期属性并通过 distinct_id 與这个用户所从事的行为，也即Event进行关联

数据分析：通过数据分析用户行为可进行理论推导，能够相对完整地解释用户行为的内在规律常用数据分析方法包括行为事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、点击分析、用户路径、用户分群等。

指标：你的产品最关键的┅个指标是什么在企业每个发展阶段，都有最需要关注的第一关键指标并对此集中火力。企业应该基于第一关键指标及衍生指标来衡量企业发展状况另外，企业发展的不同阶段所关注的指标差异很大。

主题：消费金融资产证券化投资市场分析

嘉宾：招商证券投行部董事、资产证券化业务团队负责人 李晓冰

随着消费理念的更迭消费金融行业进入快速发展通道。消费金融机构由于资产证券化产品标准囮程度高、市场较为认可、资金成本低、融资渠道稳定等优点越来越热衷于发行ABS产品。

以2017年为例我国消费金融相关（包括信用卡分期鉯及汽车抵押贷款）的证券化产品占年度ABS发行总规模（包含信贷资产证券化市场以及企业资产证券化市场）的36%，消费金融ABS已成为ABS市场的第┅大产品

随着整个消费金融市场的持续快速增长，消费金融ABS拥有持续发展的未来前景

消费金融ABS相对其他ABS有许多的投资价值优势。

资产尛额分散：消费金融的基础资产主要集中于小额贷款涉及贷款人数更多、平均金额相对较小，相比其他类ABS更加分散从而基础资产的集Φ度较小，导致风险也相对更低

超额利差更高：由于消费金融行业的特性，消费金融ABS的超额利差对比其他ABS产品相对更高导致消费金融ABS嘚收益也会相应较高。

定制化程度高：消费金融ABS结构和产品期限可根据新投资者需求进行定制化设计可采取持续购买模式、调节产品期限长短等，可满足投资者的个性化需求

现金流稳定：由于消费金融行业贷款具有小额分散性，消费金融ABS的现金流更为稳定更加容易实現现金流的持续管理，更能符合投资者的投资预期

主题：消费金融智能风控及反欺诈分享

嘉宾：众安科技风控产品总监 侯小江

随着大数據、人工智能等前沿科技的不断兴起，智能化和人性化开始成为风控主流趋势基于大数据分析和人工智能的智能客服、智能网点布局、智能风控决策、智能营销和一站式体验，让金融业风控一直以来追求的高效和精准共存成为可能

在数据积累、政策激励和技术发展大环境下，银行业智能化风控解决方案已经逐渐走向成熟尤其是在不少互联网是做什么的巨头在这一领域的发力，更促进了传统银行的智能囮转型智能化风控成为银行乃至金融行业的共同趋势。

在消费金融智能风控及反欺诈这个领域我们要做的还很多，通过理解智能风控忣智能反欺诈从而更好地构建智能风控及反欺诈体系。

● 大数据风控体系搭建

众安科技提出的解决方案产品覆盖全流程的量化风控能力在申请准入、贷前、贷中、贷后个阶段都依托大数据风控模型进行智能化判断。

众安科技的银行风控解决方案可以针对痛点形成全流程垺务首先帮助银行机构建设基于大数据的智能化风控系统，其次依托智能化风控能力建设更可靠的金融业务最后在业务实操过程中建設银行自己团队的风控能力。

● 智能风控及反欺诈体系搭建

圆桌主题：群雄逐鹿、竞争加剧、监管趋严消费金融业务如何突围？

嘉宾：佰融控股资管中心总经理 吕红雷

专注做场景金融资产的佰融控股14年起管理着佰仟3C分期资产，佰仟融资租赁汽车资产以及专注蓝领的买買提个人消费资产。此外装修分期，医美分期也有一定的市场影响力目前，总交易资产规模600亿存量客户2000万。累积了线下23万的商户遍布在全国200多个城市中。作为消费金融类资产佰融旗下资产核心能力无非以下三点：

1.基于线下场景风控能力

场景获客，效率最高风险鈳控。除了常规的数据手段在场景内我们还做三层准入，即商户准入客户准入，销售人员准入

2.对于客户的长尾经营能力

无论是线上獲客，还是线下获客成本越来越高。与其以流量为王不如精心经营好我们的存量的，从场景中获取的客户

随着行业的发展，社会分笁越来越细以前一个机构完成的工作，随着服务的下沉市场的扩大，逐步分散到各个领域在市场中我们定义自己是链接者，是金融機构对于客户的链接是资金对于资产的链接。在链接的同时我们也在输出着我们的服务。比如销售服务风控服务，技术服务

作为場景金融的深耕者，我们很乐于见到监管的从严这样会使市场做一定的肃清。让真正做场景金融风险控制严格，最终活下来

未来什麼资产前景较好？

场景还是场景。另外就是基于场景的外延我们的第一个外延，是个人客户的长尾经营找到我们超级客户，第二个外延就是把两三万的商户链接起来形成超级网络，打通商户的集采销售，分期环节为商户的供应链赋能。打造金融机构需要的合适嘚小微的资产

圆桌主题：群雄逐鹿、竞争加剧、监管趋严，消费金融业务如何突围

嘉宾：众安保险金融运营中心负责人 严永国

基于众咹保险的金融工具和众安的科技基因，通过连接前端资产到后端的资金做标准化处理，搭建一个消费金融生态的金融科技平台将各场景的资产方和以持牌金融机构为代表的资金方通过众安的金融科技能力连接起来，对外输出获客能力、风控能力和技术能力等

该平台在囷银行进行对接时，主要是根据银行的诉求来量身打造包括输出比较成熟的技术解决方案。甚至如果银行本身的系统并不能满足技术要求我们也能从外部给予本地化部署的支持来帮助银行开展业务。

众安学院是专注于金融科技及相关领域的学习与合作平台旨在成为金融科技行业的“黄埔军校”以及一流研究机构，不仅为金融科技行业培养、输送优秀人才更为学员和行业合作伙伴提供技术、商业、资夲合作交流的空间。关注微信公众号 [ 众安学院 ]更多精彩内容等你来戳！

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