与时科技是专业的印度科技金融解决方案服务商,秉承着用科技和金融创造大规模价值的理念,致力于建设智能风控、金融大数据等金融科技产品,为印度互联网金融行业提供全生命周期的产品和服务。与时科技团队200人左右,高管团队来自同盾、度小满、乐信、淘宝、迅雷等海内外知名企业,在技术研发、AI智能、大数据风控以及产品运营领域具有丰富实战经验和优势,市场占有率行业领先。目前,与时科技已完成金融风控SAAS平台“ZeusSaaS”与线上金融风控平台“Shield风控服务”等板块的部署,形成了完整的全生命周期的产品与服务。
2020年行至过半,印度的金融科技市场将何去何从?疫情和中印关系影响下,互金出海印度如何破局?与时科技高级产品总监周书仁Nathan、与时科技风控总监黄启豪Albion、与时科技风控副总监赖俊好Emma,三位行业资深从业者分享与时科技对互金出海印度的信心与经验,并针对行业痛点分享与时科技的解决方案,解读与时科技的全新产品与服务。
以下内容是三位嘉宾针对具体问题分享的内容:
【问题1】您认为当前互联网金融出海印度的痛点主要有哪些?
周书仁Nathan:我从实际业务运营角度谈几点切身感受:
1、用户流量质量下降:受疫情及行业影响,用户流量与年前相比质量有一定程度下降,流量精细化运营显得十分重要。
2、获客成本升高:近期从市场情况来看,依赖GooglePlay自然流量的时期已过,怎么获取优质用户是印度互金赛道非常重要一环。
3、欠缺有效的风控解决方案:去年印度互金行业总有“假风控,真催收”的民间讨论,经过这波疫情来看,体系化的风控决策及风控运营需求非常迫切。
【问题2】与时科技针对这些痛点是否有解决方案?
周书仁Nathan:1、针对流量获客,与时有高质量的流量合作资源及流量产品体系。
2、针对风控,与时有全流程风控解决方案,包含完整的e-KYC、反欺诈、信用评分、策略及风控特征指标等数据服务产品;合作模式有:策略/评分定制、联合建模、通用模式(根据任意三要素手机号码、PAN卡、Aadhaar卡查询获取结果)。
【问题3】与时科技能帮助客户实现的获客成本和量级目前是怎样的?
周书仁Nathan:目前合作的客户,获客成本CPI0.07~0.1美金,与时科技合作过的客户最大推广量级能达到10w/每天,流量除了来源于自然量、GooglePlay、Facebook,我们还有丰富的异业流量合作资源及自身产品运营体系带来的流量。
【问题4】对于app上架、下架问题有解决方案。
周书仁Nathan:app上架确实是近期的热点话题,我谈谈与时科技的解决方法。
1、我们从产品业务流程、产品协议、账户、GooglePlay规则研究、技术环境及代码、提审等维度系统化梳理。
2、目前已经沉淀了一套体系化行之有效的app上下架解决方案,截止目前,为合作的甲方上架过20+款app。
【问题5】对于当前印度互金信贷app过于工具化您是如何理解的?
周书仁Nathan:与时科技即将推出的信贷app2.0,从产品业务、交互、数据、风控、运营等角度打造一款符合印度用户体验及具备传播性的信贷app产品。
【问题6】与时科技针对贷超模式是否有动作?
周书仁Nathan:有的,与时科技有一套为贷超服务商提供全方位赋能的解决方案,让贷超服务商专心于流量运营,与时科技提供信贷、风控全流程解决方案及流量精准决策分发方案。
【问题7】您认为印度市场风控应该如何做?
黄启豪Albion:这个是一个比较大的问题,在国内互金发展的整个周期中,在反欺诈、信用评估等方面沉淀了大量的风险场景以及应对的风控策略和算法都是值得借鉴的,可以作为冷启动的一个方案。风控核心是围绕数据的事情,现阶段印度的风控数据提供商不像国内那么多,所以对于出海客户来说需要更加注重合规的数据采集,并对数据进行精细化的分析与挖掘,为后续的策略与模型提供良好的弹药,另外需要加强同行的合作。风控政策的合理性也非常重要,目前与时的合作伙伴在利率、周期、额度上相对比较固定,排除欺诈风险后,不同信用的人应给予不同的金融产品属性,对于整个行业的健康发展也会更加有利。金融产品设计、获客,贷前,贷中,贷后等方面都有大量工作需要做,本次不展开讲了。
【问题8】与时科技的数据来源,分析与决策能力分别是怎样的?
黄启豪Albion:关于数据来源,与时科技的数据主要有合作的甲方、同行的合作。另外,与时团队有很强的互联网基因与资源,所以也会有大量的异业合作的数据。至于分析与决策能力方面,首先,从系统与计算层面,与时有一套完善稳定的风控决策系统,根据客户大量的需求正在快速开发迭代中,大数据计算平台的高可用性支撑着整体的风控业务。再者,我们的团队在风控的策略,算法方面有非常多的经验,注重根据印度本土的人群的特点,通过数据来做科学决策,当前已推出了神盾策略、神盾分、黑名单等数据产品,我们也有联合建模的机制,欢迎与同行一起快速成长。实际上,除了风控之外,得益于与时科技团队先前大量的互联网用户运营经验,所以会更加关注用户在金融产品中的整个生命周期表现,通过数据分析来提升有效转化,提升整体的ROI。
【问题9】与时科技的模型评分是怎样的?
黄启豪Albion:神盾分是根据用户的逾期表现,并利用用户的设备信息、申请信息、多头信息、埋点信息等加工并衍生数千维的特征,利用机器学习算法构建的,当前的效果在行业中具备较强的竞争力。我们正在快速迭代,马上我们会采用一些深度学习的算法处理文本数据并构建特征,以及利用图数据库构建社交特征用于模型的迭代。不同的客户在进件渠道,金融产品属性等方面有所差异,相对来说,定制化的神盾分更加精准,对于具备较强建模能力的,客户可以将分加入到自己的风控系统中灵活运用。
【问题10】与时科技的风控策略如何制定?如何保证策略持续有效?
赖俊好Emma:与时科技目前提供的策略称为神盾策略,旨在为客户提供金融各场景的安全保护。神盾策略是基于行业专家印度经验,进行贷款全流程数据分析和印度用户行为习惯研究综合而得,目前已有多家客户线上真实调用。因为我们面对的借款用户是印度人民,所以在策略设计时,不拘泥于我们在国内一贯以来的经验,会考虑印度的国情和印度民众的行为习惯特点,去制定真正来自于印度(数据来源)也用于印度(实际场景)的风控策略。神盾策略可以分为通用版和专用版,关于策略效果的问题,我分这两个版本来谈。针对神盾策略通用版,我们会监控日常的通过拒绝率、策略分数分布和规则触发情况,持续性地主动优化迭代通用版本以适应不同时期的行业需求。对于风控策略有更高要求的客户,我们可以提供神盾策略专用版定制服务。针对客户遇到的实际问题,比如流程优化、风控指标未达标或者是利润不达标等,量身打造符合客户个性化需求的全流程风控策略。
【问题11】与时科技神盾策略目前覆盖哪些场景?
赖俊好Emma:目前神盾策略在贷前审核、注册登录、借款提现、贷中审查、贷后管理等多场景都有完善的策略解决方案。比如贷前审核环节,我们就客户准入、黑名单、信息核验、关联风险、设备风险、多头借贷、联系人风险、用户行为等多个维度设计策略,在贷款申请的环节对借款人进行全方位的风险评估。还有很多其他场景这里就不再一一列举了。
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