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新模式下现金贷系统如何选择?

2019/5/31 13:10:49 来源:中国第一时间

2019是现金贷行业最为关键的一年,原本闷声发大财的行业,在经历了315的风波过后,赤裸裸的展现在了全国人民面前,眼光独特的外部资本纷纷涌入这个庞大的生态链,与此同时位于行业一环的各类系统商也如雨后春笋般纷纷涌。

许许多多没有做过金融系统的软件公司仿佛看到了商机,买一个倒闭现金贷公司泄露出来数不清漏洞的源代码,然后进行系统解密,找5个程序猿,加加班就组成了一个所谓的系统商,修复BUG,改改风控模型,框架,复制,粘贴接一堆五花八门的数据,哪家好就接哪家,有盾,白骑士,新颜,聚信立,同盾,天机,拼凑一下就组合成了一个先天不足的工业版现金贷APP系统。

对外宣称,无坚不摧,固若金汤

试问?一个没进行全面测试仅靠一群凑拢班子做出来的残缺系统真的无坚不摧,固若金汤? 答案肯定是为否的,数十年的贷前,贷中,贷后数据分析才能组成借款客户心理学,普通软件公司从何而来?系统是否经过漫长的实测放款,逾期情况是否检测?转化情况如何统计?市场需要捕捉的风控经纬度,他们没有任何经验,拿着一把没有开锋的剑,说能够无坚不摧,未加实测的工业版系统,就是拿资方当小白鼠,哪里不行改哪里,让资方发现无法使用再紧急改进,一个没有本身没有放过款的系统,一个无法经受市场检验的系统,有什么资格拿资方作为试验品,成就你虚无的荣耀,人为鱼肉,你为刀俎,甚至坐打价格战,除了无休止的改动,有什么意义,金融行业从业者绝不会差这几万块钱系统钱(仅此,告诫各位同僚,在寻找系统商这件事情上不能一味追求低价,勿因小失大,得不偿失,一分钱一分货,这是千古不变永恒的道理)

风控(顾名思义控制风险),反欺诈,多头,复杂网络,贷前黑名单,百度定位定图,手机ID,手机IP地址,支付宝数据,淘宝数据,公积金,京东,评分卡,都无法把控当今市场逾期潮,全自动系统溃不成军,在这里全自动的伙伴按奈不住自己的小情绪了稍安勿躁,,咋们细细絮叨絮叨。

全自动系统以贷前、贷中、贷后作为参考点,根据自己独有的风控底层开发环境,风控建模,制定出了评分卡,风控模型多样化,官甲应接不暇,系统小伙伴会说,你选这个吧,有用,反欺诈,多头,复杂网络,贷前黑名单,百度定位定图,手机ID,手机手机IP地址,征信,其实术有专攻,专业的事情就应该交给专业的人做,资方想要的风控,无非就是拒贷骗子跟穷人,剩下的就是好客户,那为什么不一切从简,给资方用钱砸出一个经过市场实测的风控,砸钱,砸钱,砸钱

好风控在于数据库的比对,API的原生接口,SDK弃之不用,三方支付数据比对,单一的通过活体扫描抓取的成功笔数,失败笔数,已经不能满足当今市场,所以才会出现全自动被强撸.

半自动,机审90%,10%人审,随市场变化,不断调整风控,不是全自动可以比拟的,从前端的引流,到风控模板,再到审核员经验,有完整的风控管理体系 ,可以授权对接头部渠道流量,保障足够的量及质量,一个现金贷产品的优秀,在于它能不能对接大平台优质流量,风控能不能排除个人撸贷及团队撸贷,还有审核经验,花重金测试得出的审核经验,无偿给到的商家审核标准,这些都是系统商所把控的重点,做放款出身的人,才能切身体会到现金贷商家所存在的命脉,所需要的数据体系及风控体系,系统商的存在,就是为了更好的掌握好商家决胜权,控制综合逾期率。

现金贷行业不断洗牌,就意味着有更大的发展前景,把控性越强,越早上线现金贷APP,就比别人领先在起跑线上,当你已经吃肉的时候,别人还在喝汤,现金贷行业先入为主很关键,尔方作罢,我方登场,一代新人换旧人,现金贷行业如此多娇,数风流人物,还看今朝。


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