助贷机构简介

助贷服务机构是什么?

“助贷机构”依旧是通过自身的信用能力在赚钱,现阶段的“助贷机构”和P2P机构一样,是信用中介而非信息中介。盈利模式也几乎一样,略有不同的是,“助贷机构”由于和持牌金融机构合作,不存在资金池和流动性管理问题,着重要关注其盈利能力。只有当银行业金融机构独立风控能力建立起来,“助贷机构”才有可能变成真正的信息中介。

助贷服务机构,目前也没有权威的定义。

业内普遍认为,由银行、消费金融公司、互联网小贷等持牌金融机构提供资金,收取固定收益,助贷服务机构设计贷款产品,并为持牌金融机构提供包括获客、面签、审批、贷后管理等全流程服务,资金则由持牌金融机构直接给到客户,助贷服务机构不能碰钱。

“最大的痛点就是缺钱。”一家助贷服务机构人士坦言,助贷服务机构受资金方的影响比较大,因此较难做大,资金方虽然很多,但门槛高,维护关系比较麻烦。助贷服务机构的资金方来源比较多元,包括银行、消费金融公司、互联网小贷等,不过,业内人士表示,和银行合作门槛最高。

 

消费金融公司不能不吸收公众存款,那提供给助贷机构的资金来源在哪?

一般来源不外乎这几种:

1 融资融来的钱 当然这部分比例不会很高,一般是公司初期,以及后期作为储备金存在。

2 P2P 前些年好多消金公司的钱都是从P2P公司那里借来的,但是随着消金公司规模的扩大啊,政策的倾斜,以及P2P的不景气,现在P2P的金钱对消金公司来说太贵了。

3 银行 银行的钱很便宜,但是银行的策略都很稳妥,早年消金行业刚起步时大多数银行都是观望阶段,观望政策和风险。现在消金公司都步入正轨,有的和银行合作,有的干脆就是银行持股,未来银行的钱也会作为主要来源。

4 巨头公司 不仅仅是BATJ,现在的年景是最怕有钱花不出去。消费金融这样一个巨大的新兴市场,巨头的资金都在蠢蠢欲动。

5 私募,债券,ABS 能想到的融入渠道,或多或少都有人尝试,但是综合评定风险和资金价格,肯定是没有直接和银行合作有竞争力了。

 

助贷机构如何选择自己合适的资金方?

助贷服务机构负责人告诉21世纪经济报道记者:“在助贷服务模式中,各家银行具体要求不一样,一般来说,银行一般需要按照贷款基准利率上浮40-80%。我谈过的银行,开价从年化利率7.5%-10%都有,有家银行只开价7.5%,但我没有选择合作,因为这家银行要求只能贷给公务员,我觉得限制太多,没法做,即使报价很低。”

上述助贷服务机构人士表示,银行比较谨慎,所以需要寻找比较信任的合作伙伴,银行考虑因素很多,包括公司背景、高管背景、经营情况、风控技术、营销推广等等。

华东某城商行消费金融中心人士告诉21世纪经济报道记者:“我们也有和助贷服务机构接触过,但还没有实际合作,比较担心风险事件。原因在于,一是这些机构良莠不齐,怕风控技术把关不好;二是这些机构也没有消费场景;三是我们线下业务发展不错,每个网点都可以办理消费金融业务。不过,我们和一些电商等公司会有合作,共同开发产品,它们也有场景优势。”

因此,除了和部分中小银行合作,助贷服务机构也会寻找持牌消费金融公司、互联网小贷公司等合作。

比如,“大数金融”的资金主要来自银行,而“我来贷”的资金主要来自持牌消费金融公司。

有一定实力的机构则尝试发行ABS融资,中腾信助理总经理魏昆表示,随着中腾信资产规模越做越大,资金需求越大,机构的资金不能满足其资金需求, 因此,公司寻求发行ABS融资,得益于股东背景优势,目前已经成功发行了多笔ABS。

 

助贷机构的盈利方式

“助贷机构”的商业实质还是信用机构,所以其盈利结构和P2P机构完全一样,营业利润为能向借款人收取的所有现金流扣除本金、扣除机构资金的利息、扣除坏账以及公司的业务运营的相关费用。稍有不同的是,“助贷机构”和持牌金融机构合作,不存在资金池、期限错配问题,而机构资金又很理性。根据之前引用的乐信的招股书内容也可以看出,如果“助贷机构”不能及时补足机构资金的收益,机构资金不再合作新增业务,但不影响存续业务。而对于P2P机构,如果出现个人投资者收益不能满足,可能会引发投资人集中赎回,即使绝大部分借款人并没有违约,也会因为大规模的资金撤回导致P2P平台倒闭。这就是所谓的“挤兑”,也就是流动性风险最直接的体现,当然很多P2P机构为了控制流动性风险,推出了很多定期产品,但对于个人投资者而言,是更偏好期限短、流动性好的短期产品的。所以总体来说,和P2P机构比,“助贷机构”的经营风险相对较小,更多的是关注其盈利能力。

 

参考链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/39306991

参考链接:https://www.zhihu.com/question/59644974/answer/167944602

<think>好的,用户想了解获客系统的技术架构和实现方案,还提到了客户管理和系统开发。首先,我需要明确获客系统的核心功能,比如精准营销、客户画像、渠道管理等。然后,技术架构方面可能需要分层次考虑,比如前端、后端、数据处理等。 根据用户提供的引用,引用[4]提到了大数据分析对精准推荐的重要性,所以系统可能需要集成大数据分析模块。引用[3]提到风险决策系统的调用,这可能涉及到与风控系统的接口设计。引用[1]中的智能投顾系统结构可以参考,比如客户画像和数据处理流程。引用[2]里的绿色金融系统功能,如客户分级管理,可能对客户管理模块有帮。 接下来需要考虑技术选型,比如前端用React或Vue,后端用Spring Cloud或Dubbo,数据库可能用MySQL和HBase,大数据平台用Hadoop或Spark。数据处理方面需要实时和离线分析,机器学习模型用于客户评分,可能需要TensorFlow或PyTorch。 系统集成部分需要对接风控系统、第三方支付和征信机构,这涉及到API网关和微服务架构。客户管理模块需要客户画像、标签体系和分级管理,参考引用[1]和[2]中的方法。安全方面要数据加密和权限控制,符合金融监管要求。 实现步骤方面,需求分析、架构设计、模块开发、测试上线和运维监控。可能需要提到敏捷开发模式。最后生成相关问题,引导用户深入思考,比如如何提升精准营销效果,如何设计客户评分模型等。 需要确保回答结构清晰,分点说明,同时引用相关文献来支持,比如引用[4]的数据分析部分,引用[1]的客户画像流程。还要注意使用正确的LaTeX格式,比如独立公式用$$...$$,行内用$...$。检查是否有遗漏的技术点,比如系统安全、合规性等,确保覆盖用户的所有问题点。</think>### 获客系统技术架构与实现方案 #### 一、核心功能模块 1. **精准营销与流量获取** - 基于大数据分析的用户行为追踪(如网页浏览、App点击)和兴趣挖掘,实现广告定向投放[^4]。 - 集成多渠道流量(如社交媒体、搜索引擎、第三方合作平台)的统一管理,通过$CTR= \frac{\text{点击量}}{\text{曝光量}}$优化投放策略。 2. **客户画像与评分模型** - 结合金融属性数据(征信记录、收入水平)和行为数据(消费习惯、设备信息),构建多维度标签体系[^1][^4]。 - 使用机器学习模型(如逻辑回归、XGBoost)计算客户信用评分: $$P(y=1|x) = \frac{1}{1+e^{-(w^Tx + b)}}$$ 其中$x$为特征向量,$w$为权重参数。 3. **渠道管理与智能分发** - 通过A/B测试动态评估渠道质量,结合成本约束优化流量分配,公式化表示为: $$\max \sum_{i=1}^n (ROI_i \cdot x_i) \quad \text{s.t.} \sum_{i=1}^n c_i x_i \leq B$$ 其中$ROI_i$为渠道回报率,$c_i$为单位成本,$B$为总预算。 #### 二、技术架构设计 1. **分层架构** ```plaintext | 展示层 | 移动端H5/小程序、PC管理后台 | 业务中台 | 客户管理、渠道分析、规则引擎 | 数据平台 | 实时计算(Flink)、离线数仓(Hive)、特征工程 | 基础设施 | 云计算资源、分布式存储、API网关 ``` 2. **关键技术选型** - **前端框架**:Vue.js/React + 微前端架构 - **后端服务**:Spring Cloud微服务 + Dubbo RPC调用 - **数据存储**:MySQL(事务型数据)、HBase(行为日志)、Redis(实时特征缓存) - **风控集成**:与外部征信系统、反欺诈系统API对接[^3] #### 三、客户管理模块实现 1. **客户全生命周期管理** - 线索清洗:通过规则引擎过滤无效数据(如手机号校验、黑名单匹配) - 分级策略:参考RFM模型(Recency, Frequency, Monetary)动态划分客户价值等级[^2] - 自动化培育:基于行为事件(如页面停留>30秒)触发短信/消息推送 2. **标签系统设计** ```mermaid graph TD A[原始数据] --> B{数据清洗} B --> C[基础标签] C --> D[规则派生标签] C --> E[模型预测标签] D --> F[营销策略库] E --> F ``` #### 四、系统开发关键点 1. **合规性设计** - 数据采集需符合《个人信息保护法》,敏感字段加密存储(AES-256) - 调用第三方征信接口时实施脱敏处理,如手机号显示为138****5678 2. **性能优化策略** - 高并发场景下使用Kafka异步解耦核心流程 - 实时特征计算采用Flink窗口函数: $$QPS = \frac{\text{成功请求数}}{\text{时间窗口}}$$ 3. **系统集成示例** ```python # 风控决策接口调用示例 def risk_evaluation(user_data): payload = encrypt_data(user_data) # AES加密 response = requests.post( "https://risk-api.com/v1/decision", headers={"X-API-KEY": "your_key"}, json=payload ) return parse_response(response) ```
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