电商销售员的岗位职责怎么写？电商岗位职责怎么写？

投稿用户 • 2022年10月16日 am12:41 • 社交电商 • 阅读 354

我们现在所指的风控，都是大数据风控，是指通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险识别。

与传统人为对借款人或企业进行经验式风控不同，通过采集大量借款人或企业的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。

大数据风控并非单纯的模型开发，我们需要的是真正能够给予风险管理及营销业务实际帮助的整体方案。

在建立这整套方案当中，有几个非常关键的业务节点，营销获客、申请准入、贷中管理和贷后催收。

这几个节点又分别有对应非常关键也非常麻烦的工作内容。

如果你想要金融科技公司信贷领域从业，一般都能在这几个业务技术中找到自己的位置。

下面介绍下风控流程中的各项核心内容和岗位需求，如果你还没来，可以了解下有哪些机会，如果你已经在这个领域从业，也可以顺便看看。

营销获客

市场营销呢，就是为了让我们的产品拥有更多的客户。

获客的途径大抵可分3种。一、主动联系，即通过电话、短信、邮件等方式联系客户；二、在用户可能接触的媒体端投放广告；三、对已有客户给予激励，推动他们为身边的人推荐该产品。一般营销都会同时采用多种方式。

得益于大数据的发展，触达客户并不困难，不管是在线广告，还是app端给用户push消息，都没有技术难题。

但是只有当用户产生需求并且认为你的产品能够满足这个需求时，他们才会购买和使用这个产品。

注重用户体验是用户增长的必要元素。

金融产品获客的难点可以从两个方面来考虑。一个方面是广告投放中，由于信息不对称造成的媒体和广告主的博弈，使得广告主必须理解复杂的业务逻辑，进而制定恰当的策略。另一方面是金融产品相比于其它产品，转化链路长，需要优化的目标多。

另外，因为金融产品获客最终目的是吸引客户借款，与促活以投放广告、吸引购买商品不同，如短视频、游戏领域，营销活动如果造成超量客户涌入和业务涌现，可能会给存量资金带来巨大压力。

也就使得市场部门需要积极地讨论着用户量、活跃度等运营大盘数据，以及资产、成本等负债表上的东西。

如果我们是在老产品上引导用户使用新产品，那就可以通过对用户在老产品上的数据做画像或模型，筛选出潜在的目标客群作为白名单。下一步自然就是把白名单上的客户吸引过来。

申请准入

申请准入是风控领域中最为关键的一环。申请审批是业务发展的开始，是公司和客户最初甚至是唯一的发生联系的地方。

这就像第一次约会，第一印象很重要。客户有好的体验，他就更可能爱用你的产品。

风控能给用户什么好的体验呢？那就是用户做更少的操作，同时得到更快的响应。

如果你要用户手动填写身份证、手机号、学历、婚姻状态、工作单位、家庭住址、年收入等申请资料，那估计你的产品要成为单机游戏了。

现在的线上申请已经不断地缩减审批流程了，人脸识别可以解决身份验证问题，其余的信息都通过用户授权去背地里查询。同时技术上要求决策流程实现秒批。要用户在一个界面等待三分钟是不可能的。

对白名单用户预授信后去吸引转换是很有好处的，不然对大概率会拒绝的用户，通过率低一方面伤害了用户体验，另一方面又浪费了数据成本。

一旦用户被拒绝，后期即使你能识别其信用较好，想让他借款他也不愿意来了。

高性能的决策引擎，意味着良好的研发架构能力和牛逼的策略、模型开发能力。

贷中管理

在互金领域一片红海的现在，没有哪家机构不面临高昂的获客成本和坏账成本。有没有办法免去这两项成本还能获利呢？

有。那就是鼓励用户再贷款。存量的老用户行为表现又好，又是精准的借贷需求用户，更主要的是你都可以触达。

让老用户频繁借款，甚至挖掘用户的消费需求，提高额度刺激用户消费，当用户无法还清本息时，只收取逾期费用，自动进行展期，等等可以制定一系列策略。

机构会不断地挖掘老用户的利润空间。

丑话说得好，改变用户的消费习惯。

对于那些因长期债务压力而丧失还款能力的用户，需要风控能力去精准识别。

策略和模型能力，包括数据挖掘能力，是贷中管理做利润的关键。

贷后催收

人总会死，用户总会逾期。这其实是生存分析背后的逻辑。

逾期后就需要投入催收资源。初期的催收是维护客户关系，希望用户转好并继续好下去。这点很重要，不能轻易浪费用户资产。

严重逾期到对方就是不还的时候，催收才应该撕破脸，捞回一点钱算一点。

催收是要直接和客户发生联系的，成本就会很高。不管是人工打电话，还是智能机器人，人力投入和能力投入都很大。

因而在催收阶段，反而对技术提出了挑战和要求。需要懂用户心理的催收老手，需要催收资源调度平台，需要建模对催回可能性排序，也需要能挖掘催收数据的技术人才，包括NLP技术分析语音、文本数据，图网络技术去关联失联用户等等。

基于本人理解，风控领域的工作主要如上，有没有你喜欢想做的方向呢？如果有，欢迎交流。

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