想快速入门互金产品经理,你一定需要先了解的这点知识

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最近听到最多的一个词就是焦虑。

  • 上班了,职场焦虑;
  • 要毕业了,求职的焦虑;
  • 有实习名额了,方向选择焦虑;
  • 干了2年运营,想转行PM又焦虑。

如何知道自己是不是适合做金融PM?金融方向的PM需要懂什么?金融pm每天都在干嘛,和我的知识储备一致么?

不管是正在考虑转型还是准备入行pm的同学,都十分适合这篇文章。因为我们有pm的基础技能讲授,也有互联网金融知识的传递,让你产品基础技能+金融行业知识双丰收。

内容大纲

  • 第一部分:互联网金融公司业务体系内的4类产品能力;
  • 第二部分:互联网金融的3大业务;
  • 第三部分:想从事互联网金融行业?收好这些实用建议。

你将获得:

  • 对互联网金融业务的大体了解;
  • 对想求职或转型的同学提供后续学习思路。

一、你必须了解的互联网金融平台4类产品能力

通过对一些基本的概念的详细讲解,辅以举例的形式,通俗易懂的让大家迅速了解互联网金融平台产品经理需要具备的能力模型。

风控、通道、收银台、商户管理权益是主要构成互联网金融平台的4类产品能力,或者称为基础功能,是每个金融人都需要了解的,也是经常被提及的。

1. 风控

顾名思义,就是风险控制,金融平台最重要的支撑能力。

(1)产品能力

1)坚实的数据支撑

  1. 系内丰富数据基础;
  2. 账户身份信息接入公安网、红盾网等机构;
  3. 第三方支付安全合作联盟成员,共享风险数据。

2)实时风险管控

  1. 在线风险监控——用户登录即进入保护;
  2. 离线风险分析——完善实时监控功能;
  3. 7*24小时风险处理团队。

3)安全服务输出

  1. 商户网站安全扫描;
  2. 防钓鱼、木马、防校验码泄露的技术输出;
  3. 风险交易联合拦截。

4)多方外部合作

  1. 浏览器厂商;
  2. 杀毒软件厂商;
  3. 通信运营商;
  4. 邮件运营商。

除了金融平台和银行外,我们用到的很多产品背后都有一套风控的逻辑,比如:网站账号体系。

举个例子:大家经常会遇到这样的情景,在异地、新设备等状态下登录网站,会提示存在风险,需要输入额外的验证码;在银行申请信用卡或白条业务时,虽然信息填写很完整,但有时仍然会被拒绝,这都是背后的风控系统在进行相关的逻辑处理工作。

那具体风控系统在做哪些事情?

拿银行来说,一般银行的风控部门主要在做三件事:

  • 事前防损(事件发生之前进行资产的防损预测);
  • 监控止损(事件过程中实施的监控,防止发生异常情况);
  • 合规控制。

互联网金融的风控也在做类似的事情,风控的核心有两块:风控规则和模型。

风控架构中重要的产品能力输出又包括了:坚实数据支撑、实时风险管控、安全服务输出、多方外部合作4个模块。这背后依托的是机器学习和大数据的能力,其中机器学习是一个比较复杂的系统。

(注:机器学习(Machine Learning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。)

而每个公司都有一套自己的风控策略,比如:支付宝、微信支付,背后都有庞大的团队在进行数据厚度和模型的建立。这里也可以提一下,风控的PM(产品经理)和RD(研发工程师)是一个门槛较高的职位,工作分工较细,同时专业度也很强。

风控作为互联网金融产品重要的基础功能之一,在平时的工作中经常在用户体验和打扰率的博弈间权衡和前行。简单比喻风控,就是把有风险的坏人拦在外面,把好人放进来,让坏人很难受,让好人很舒服,这是产品想要达到的理想预期。

风控有两个重要的核心知识点:能力+数据。

先谈谈能力的部分,更多结合信贷风控的建设来举例。

(2)核心能力

  1. 四项元素验证;
  2. 黑名单厚度;
  3. 信用模型;
  4. 风控模型;
  5. 多头借贷;
  6. 黑产;
  7. 催收。

1)四项元素验证

是用户实名验证的基础,包括:姓名、身份证号、手机号码和一些基础的用户信息。风控的数据库里面有很多类似的字段和规则,大部分都是主动获取的,需要端能力来支撑,而且是一个不断更新的过程。

2)黑名单的厚度

黑名单大家比较好理解,也比较常见,名单有黑名单,有白名单。黑名单是风控中的一种策略,厚度就是数据的丰富度。那么针对黑名单来讲,拿到越多越真实的黑产数据或者异常账户的名单,越有利于业务的良性发展。

所以在日常工作中,会和很多机构一起完善和共建黑名单的生态,同时会进行一些共享合作。这是风控里虽小但很重要的一个环节,对厚度这个词希望大家多多理解。

3)多头借贷

人是活的、是变化的,同一个人会在很多地方产生行为,有好的、有坏的,这就会产生多头借贷。这个时候模型就起到了动态调节的作用,模型有两种:一种是前置模型,一种是后置模型,它们解决不同的问题。

  • 前置模型:解决一部分人信用预判和授信的问题,比如:可以解决无业人员的申请问题;
  • 后置模型:更多的是解决后期的反欺诈、后向行为(用户后续的操作行为,以及交易层面进行的异常交易,在这个过程中发现问题并实时拦截)。

根据场景的不同,用到的模型和风控规则也不一样。

4)黑产

比如说:非法数据的窃取与交易、网络攻击与敲诈勒索、网络诈骗、手机木马、挂马与人海战术、打马产业等等。黑产其实是一个很讨厌的事情,但从事金融的每天都在和钱、和黑产打交道,所以每个平台也都为此努力着。

5)催收

作为信贷业务,我们把钱放出去,也要把钱及时收回来。所以说让用户及时还款、进行催收就是一个非常重要的事情。

催收方法有很多,从轻到重。大家可以脑补一下,如果我们的信用卡逾期了,或是借了别人的钱以后,后续的一个场景。

具体催收的策略,每个公司都不太一样,在不同的时间段会采取不同的策略,也会有各种形式。比如:APP、短信、人工催收、机构进行提醒等,最终目的就是把钱尽快收回来,因为很多人只是忘了,而不是恶意欠钱。

所以说催收策略要根据情况进行调整,不一定一竿子打死,会采取逐步提醒,最终让用户把钱还回来的方式。

小结

在这部分提到,前段时间,国内某家合作机构发生了400次的信贷申请,但却有700次的套现行为,这时候金融产品的风控异动关联逻辑就会起到作用。我们会根据数据库里面存储的终端号、用户的账号、交易的时间和交易数据进行多维度联动的判断,同时我们挖掘出每一个连带的账号、每一笔交易,把这些异常的账号和交易进行一网打尽,这就是一个异动关联的逻辑。

风控是最复杂的环节,很多时候我们并不能看到它的全貌,它是一个相对封闭的黑盒子,里面的规则也是最高机密。所以站在用户角度,一个产品如果在使用过程中感觉不到风控的存在,那么这个风控系统就是成功的。

2. 通道

通道的建设和完整度是支付公司底层地基能力的体现。

核心能力

  1. 收款通道
  2. 打款通道
  3. 鉴权
  4. 绑定银行卡时验证信息等
  5. 直连通道:例如招行转账至招行的直连通道
  6. 跨行清算:从其他银行绕道进行跨行清算
  7. 外卡收单
  8. 通道上线
  9. 通道维护

从能力上看:通道可以简单分为收款、打款、鉴权这几类。

比如:我们在支付平台完成一次付款需要收款的通道,发起一次余额的提现需要打款通道,在绑定一张新银行卡的时候,平台需要验证你的基本信息、基本卡要素、判断卡类型(是信用卡还是借记卡、外地卡),同时进行身份核实,证明“你就是你”,这个时候要用到鉴权的通道。

中国的银行有很多,其中包括很多的商业银行,金融产品和银行通道的合作数量、质量,决定了一个平台绑卡的支持能力和后续服务的扩展情况。

举一个简单的例子,比如:我们接入了一个香港外地卡的通道,那么用户就可以在你的平台上绑定一张香港的卡片,并且进行后续的消费和扣款业务,我们称为外卡收单,所以支持外卡就需要进行这种通道的合作。

外卡分为:万事达、VISA等,每家都需要合作,才能支持这种卡组织卡的绑定和后续行为。所以说现在每家平台支持的卡列表都不太一样,有的平台借记卡多一些,有的平台信用卡多一些。

从属性上分:通道又可以分为快捷通道、