要知道助贷公司的能力范围，我们首先要明白助贷机构的作用。

助贷机构是协助借款人获得贷款的机构，它们与银行等金融机构合作，提供贷款咨询、资料准备、贷款申请等一站式服务。随着金融市场的日益复杂化，助贷机构在贷款过程中的作用越来越重要。它们不仅能够为消费者提供更多的产品选择，帮助客户快速下贷，还能够为金融机构增加获客渠道，筛选优质资产——助贷公司在借款人与金融机构之间扮演着桥梁的角色。

那作为桥梁作用的助贷公司，为金融机构赋能，需要有哪些能力呢？

第一，获客能力

有效获客，是指获客成本合理，且符合金融机构风险偏好的客户。

助贷行业发展最大的痛点，就是通过各类渠道快速、有效获得目标客户。通过获取符合金融机构风险偏好的客户，帮助资金方全面布局线上和线下场景和增收项目，获取多元化流量。

具体的，当面对流量费用不断上升的情况，应该多方面来降本增效：

（1）流量端部署。重视产品交互逻辑的设计，把每个交互的刺激点和增收点做好部署，依托每个层级的盈利模式做点对点的对接策略。

（2）产品端。产品端所做的就是风控策略模型，依托不同的持牌放款方建立自身风控模型，控制逾期风险。

（3）策略部署。终端平台的分发策略，投产比预警策略，大数据模型分析策略，轮巡策略都需要依托智能算法做增收盈利点。

第二，风控能力

助贷公司通常利用人行征信数据和外部征信数据，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。

从监管合规的角度考虑，金融机构不能把风控能力外包，但是不代表助贷机构就不管理风险了。只有提高风控能力，这样才能保证推送的客户符合金融机构的风险偏好，被金融机构拒绝概率较低，能有效控制成本。

具体的，有两方面风控能力：

（1）大数据风控

首先，助贷机构会收集一些非人行征信的信息，一般称作弱金融数据，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。

要做好基于数据驱动的风控，先要做好数据的准备工作，包含底层数据的梳理和数据特征的计算，最后输出到客户信用评分，再根据分数判断客户的风险评级，实现风险定

（2）反欺诈模型

风控能力除了体现在大数据风险评估，也可以用于反欺诈系统。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助贷行业怎么管理好客户，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。

反欺诈跟风控模型不一样，信用模型做出来相对稳定，迭代周期长，能针对黑产快速演变的特征进行实时防御。反欺诈更强调及时性、和对黑产的针对性应对策略。

第三，运营和客户服务

助贷机构和金融机构合作，可以借助科技为资金方提供高效合规的贷中和贷后管理服务。贷中管理涉及客户行为模式分析、交易策略、额度策略、调价策略和风险预警策略等；贷后管理涉及分案策略、电催策略以及委外策略等，这两个环节直接影响着客户体验和最终风险损失。

比如常用的B卡和C卡评估客户逾期的风险，B卡是行为评分Behavior score，表面客户是否逾期；C卡是催收评分Collection score，对应的客户均是逾期客户，但是根据客户风险评级，采取不同的催收方式，用不同的话术。做B卡和C卡的时候，经常基于内部数据，主要是出于数据成本的考虑。但有条件的助贷公司就会持续使用外部数据。比如说有两个逾期客户，之前都没有逾期，在内部平台表现得差不多，但是如果通过外部数据了解他们多头的信息，一个多头是五个，另外一个多头十几个，那对这两个客户采取的催收策略就不一样了。所以在做贷后管理的时候，兼顾内、外部数据源就能大大提高运营策略的效果。

第四，技术能力

有些金融机构缺乏资源去做诸如业务系统和决策引擎等技术开发工作。如果助贷机构有这些技术开发和算法能力的输出，形成一些成形的策略或者后台服务，就会更加锦上添花。

比如助贷机构利用自身数据能力、算法能力、风控能力，甚至是调度能力，在第一时间精准判断双方需求，最终形成相应的资产推送策略；并通过决策引擎系统、催收系统等为金融机构提供全流程的风控技术辅助服务，从而将欺诈风险和信用风险的防范细化至客户借款的全生命周期。

同时，助贷机构能够紧跟科技前沿，比如通过AI技术大力提高工作效率，这在和金融机构合作中也是一个加分项。

这几项就是助贷赋能金融机构的能力输出方面，实际应用中可以依据金融机构的需求而定制和组合技术能力。

进入2023年，“助贷”成为金融科技行业越来越热的词汇。要在这个存量市场取胜，降本增效，发展核心技术能力是关键。