大数据如何助力汽车金融,汽车金融风控怎么做

2019年4月11日,由深圳市车资道科技有限公司“瓜姐讲堂”举办的“科技赋能汽车金融创新论坛”在深圳会展中心举行。会议聚焦金融业FIN-TECH,围绕汽车金融创新的经营模式和产品技术,资金及资产方的对接,探讨如何促进行业稳定快速发展。

汽车金融风控怎么做 | 汽车金融近年的趋势

从2009年开始,我国汽车销量总体上呈逐年增长的趋势,连续9年位列全球首位。但是相对于美国834台的千人汽车保有量,中国的131台显示了中国仍然是年轻的汽车消费市场,汽车销量和汽车金融市场规模正逐步扩大。

在金融机构业务同质化严重又竞争激烈的当下,风控环节对金融机构来说依然攸关生死。贷前、贷中、贷后的风控力度不仅影响业务量,客户体验、还会直接影响不良贷率。

那么汽车金融风控应该如何做好呢?首先得先了解汽车金融的几种情况。

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汽车金融怎么做?

一般来说,汽车金融有三种情况:

1.汽车经销商融资。也就是银行或者汽车金融公司或者融资租赁公司,贷款给4S店,用于向厂商提车(也有建店项目融资),对应的资产就是库存车。

风控模式为:存货浮动抵押+合格证质押(视情况)+存货监控(物联网+实地盘点),车辆销售出去,就即时还款,所以风控点就是控制销售回款。可以借助物联网技术,监控车辆,车辆离开了经销商区域,往往表示销售了,如果没有还款,要及时现场盘点。这是贷后管理,市场准入和授信评估呢?那就是运用ERP数据,对经销商运营情况进行评估,这一块有一些模型,可以供参考。

2.汽车消费贷款。

风控模式为:车辆抵押+GPS+保险+电话催收+拖车+二手车处置。准入呢?一张身份证,几秒钟,就能判断能不能贷款,首付多少。要做到,要有强大的中后台,例如,白名单、黑名单,评分卡,借用第三方征信,具体一点就是:有银行信用记录的,看征信报告;有淘宝账号的,看阿里的评分;有QQ的,看腾讯的评分;有网贷的,看各网贷的评分。所有的这些都是程序化模型化操作,不需要大规模的人工审核,小商小贩?没有网上行为?没有信用记录比信用记录不良更可怕,谁愿意第一个吃螃蟹?

3.二手车融资。车主短期缺钱,把车质押出去,获得一笔短期借款,往往利率很高。这一块比较复杂,法律风险很大,一方面借款人风险很大(负债累累,从事高风险行业,容易失联),另一方面车本身瑕疵多(有抵押,黑车,纠纷,车况),风控就是提高质押率,屏蔽GPS,买卖合同公证,保持大量迅速脱手二手车的渠道。

如果你从事情况一,你需要学习的就是一些供应链管理和企业管理知识,对汽车产业(生产、产品、市场)有深度理解。

如果你从事情况二,你需要学习的就是征信,理论与技术,大量的程序开发,爬虫技术,建模型,机器学习。其实这一块不需要任何金融知识,纯粹的技术活,没个数学+计算机学历都不好意思讲自己是搞风控的。

如果是情况三,你需要大量的社会经验,请参考国内大型二手车商及典当行。

我结合前面的回答,进行补充~补充点从大数据风控角度出发。

汽车按揭、抵押贷款、融资租赁、二手车金融等等都属于汽车金融范畴,汽车金融市场近几年开始快速增长,许多互联网行业巨头也纷纷加入汽车金融战场。凡是涉及金融方面,那么一定会遇到风险问题,解决风控问题也是各大汽车金融平台实现利益的核心因素。

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汽车金融怎么做?

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汽车金融的高风险有市场风险、操作风险、信用风险、违规经营风险等存在于汽车金融服务的各个环节。主要存在客户欺诈、身份盗用、车辆估值不准、车辆二抵、还款拖延等汽车金融风险行为频出,甚至已成为汽车金融行业不容忽视的痛点。在如今的大数据时代,如何做好风控呢?

1.人的大数据风控。借助大数据风控管理分析平台,建立大数据反欺诈系统,从贷前、贷中、贷后各个阶段进行有效的防范欺诈风险。从账号风险防护、应用风险防护、欺诈信用风险防护等方面,有效识别骗贷、黑名单欺诈等手段,减少资金损失。对客户行为从源头进行风险评估,通过客户在网络渠道留下的联系方式开始,就启动整个风控的过程,关联客户关键信息(如地址、电话号码、联系人信息等),从申请环节到授信环节借助反欺诈系统降低有效反欺诈风险。

2.车辆鉴定大数据风控。二手车由于其非标准化运营,涉及到车辆评估,对车辆价值进行准确判断才能在放款上不会出现“乱放”现象。通过第三方车辆评估鉴定,上传车辆信息,对车辆维保、定型、查档、估值、违章查询、车史报告、VIN码解析等等信息掌握(参考公众号“铅笔头汽车金融平台”)。为汽车金融公司提供二手车数据内容、数据管理、二手车估值、数据挖掘等解决方案。

3.车辆监控大数据风控。通过行业第三方贷后云风控平台的监控,呈现车辆的日常行为轨迹,利用监控平台的大数据预警信息,密切掌握借款人的动向。通过建立风控模型,针对借款人的贷后车辆行为,通过丰富的预警机制,可以科学的预测整个周期内的风险。根据车辆停留点分析、常用地址比对、敏感区域数据库等大数据分析,对车贷行业的功能场景进行针对性设计,能有效的遏制资料欺诈、二次抵押等不良现象发生。可帮助汽车金融公司建立完整的贷后风控管理体系。

崔俊涛

上海万位科技联合创始人兼CTO 崔俊涛

在互联网及汽车金融行业有超过10年的从业经验,对物联网、云计算、大数据等均有深入研究,目前专注于汽车金融领域的风控模型及大数据研究,希望使用数据技术为汽车金融行业提高效率及降低风险。

以下是崔俊涛总的演讲内容:

今天的分享主要分为以下几方面:

第一、介绍一下什么是大数据;

第二、介绍一下目前采用的大数据架构以及沉淀的大数据资产;

第三、借助常见的应用场景来解释大数据的用途以及带来的价值。

何为大数据?

什么是大数据?很多人会觉得公司有一批数据,是不是就称之为大数据?

大数据不一定是大量数据,比如说民政局在信息化的初期,可能会有几亿人的结婚数据和离婚数据,这些数据对我们来说有什么意义?可能没有太多意义,是一堆没有被分析过的记录。所以这个时候它并没有产生价值,不能称为大数据。

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在没有被信息化的数据,在没有背景知识之前,我们都不知道是什么信息。比如当看到一条信息时,我们不知道是结婚数据还是离婚数据。但是在知道某个字段等于1表示结婚数据,某个字段等于2表示离婚数据,那么这个时候它就变成一个信息。

我们再对这些信息做一些简单的分析,比如通过分析发现每年的某些日子里,结婚的人数会比较多;在某些日子里,离婚的人数也会比较多。这些信息就会转变成一种知识,比如在情人节的时候结婚的人数会比较多。通过信息的分析,会发现结婚的年龄都是不小于20岁的,因此得到一个知识,在中国结婚的年龄不能低于20岁。

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一些有规律的信息我们会称之为知识,通过知识的进一步分析,会得到一些预测或者是对市场的反应。比如在情人节、七夕的时候,结婚的人数会比较多,民政局是不是可以加派人手减少排队等候时间。

从另一个角度来说,可以为社会提高生产效率。这就是大数据带来的价值,也是在知识层面上做的预见和洞察。

如果洞察能够自动化进行,能通过机器学习的方式转化成人工智能的方式。我们通过这些离婚、结婚的数据和国家政策的一些数据进行交叉比对时,会发现有些政策的出台会严重影响或者干扰离婚率。这个时候我们就需要通过机器提醒的方式,通过一些其他手段来提醒政策制定的相关部门来考虑相关的后果,实现转化到智能的层面上来。

大数据的价值会从数据到信息再到知识,再到洞察中得到智能,这是五个必要的步骤。

大数据架构

怎么样定义大数据?可以概括为产生价值的全量数据产生价值。价值的产生可以提高社会生产效率,可以提高公司的运作效率,可以降低成本。

为什么要说全量数据?举个例子,如果这些结婚的记录里面有一条“某个富豪的公子结婚了”,这条信息有没有价值?肯定有价值。对于媒体而言,特别是对于狗仔队比较有价值。但这个价值是大数据的价值吗?不是,因为它只是单条信息的价值。

大数据一定要对全量的数据进行数据分析,来产生针对于社会,针对于公司,针对于个人的价值才叫真正的大数据。一句话总结,产生价值的全量数据,我们会叫大数据。

接下来以万位科技为例,介绍一下我们大数据采用的架构和目前呈现的大数据资产。

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上图是目前采用的大数据架构平台,我们的定位是位置服务的风险管理AI平台。在这个平台上我们又会有两个技术平台,一个是混合异构的位置服务平台,为什么说混合异构?因为我们的平台不仅能够介入自己的设备,也能够接入其他厂家的设备所以我们称之为混合异构的位置服务平台。在这个平台之上,我们会有一些基本的机器学习或者AI算法。

我们还会提供两方面的能力,第一是位置大数据的能力。因为我们有那么多的位置数据,可以基于这些位置来做自动的机器学习自适应过滤算法,能够提高我们设备的精度定位。

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在风险大数据方面,我们有关系图提供风控模型,在这两个者之上,我们可以针对于各行各业提供解决方案。比如关注于汽车资产安全风险的汽车金融领域的出行领域,关注于资产使用率风险的物流领域和外卖领域,关注于电动车防盗的电动车领域都可以提供各种各样解决方案。

基于AI平台,我们提供了几项核心能力,第一是定位的能力,刚刚提到的那么多基站信息,那么多wifi信息都可以通过机器学习的算法有效的过滤定位中产生的噪点和偏移,明显提高定位精度。

max技术可以针对用户的权限设置来做权限管理,做多租户隔离,保证客户的数据安全。风控方面有超过几百项的规则来实时计算车辆产生的风险,并且可以动态的去发现车辆的失联情况,来辅助于风险决策。

在数据方面,我们会分析每辆车的驾驶人员的驾驶行为习惯、人物画像,根据他的画像和驾驶行为习惯,去做针对性的行为分析和业务营销。

应用场景

威尼斯官方网站,讲完基础的大数据架构平台之后,结合一些具体的应用场景来解释一下大数据在这些应用场景中的用途和产生的价值。

首先从一个公司的角度来说,它的经营风险会包括很多种经营风险,比如做汽车金融业务时分期客户会产生逾期和骗贷的风险;关于公司运营方面而言,会有铺张浪费和业务开展不力导致业务萎缩的风险。

针对业务风险,我们从两个角度来看,第一是用风险回避的方式,再通过技术手段扩大风险敞口,让更多的人进来使用汽车金融的业务。

在扩大风险敞口的时候,会带来很多高风险的人进来,我们会通过在前交叉对比黑名单和关系图谱的方式来避免高风险的人进入流程。如果这些人进来了,我们会通过贷后的风控预警、高风险门店的识别、数据的算法来控制这些风险的产生。

在刚刚说的成本的增加以及业务的开展不力方面,我们目前有以下几个场景。第一个是关于库存方面的,我们提高库存的流转率,我们降低库存成本,通过保养预约那些保障预约和通过碰撞救援,我们去来开拓新的业务。

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风险回避场景

我们怎么样去避免非常高风险的人进入业务流程?我们在行业有十多年的数据沉淀,所以有一批非常可信的黑名单数据。也有通过平台探争的手段,自动识别到曾经发生过逾期或者是发生过追车的车主和车辆。

风险控制

当我们在录入客户信息的时候,会自动地进行关联识别和交叉比对,去识别潜在客户的风险,并且及时去预警和提醒。那平台团伙找了一批白户进行骗贷,这个问题怎么处理?其实这个问题确实很难处理。我们也没有非常好的解决方法,但目前我们有建立黑名单的关系图谱,并且在录入客户信息的时候会自动创建它和黑名单之间的关系图谱,看他们之间有没有关联。

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并且我们会及时的去洞察平台上白户的异常趋势变化,比如突然在一天或者最近一个月有几千个白户进来,那么这个时候我们会提醒我们客户,最近白户的风险会比较大,需要异常的关注和注意。

如果这些人进到业务流程来怎么办?将通过贷后风控手段进行控制,从四个维度去建立风控模型做车辆的实时风险预警。

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在人员方面,我们有黑名单、第三方征信的变化、客户的数据交叉比对。

在车辆方面,我们基于车辆的轨迹,通过一些KP算法来算出它的常住地、长停点、长时、路线和长行区域。

在位置维度方面,我们通过一些位置的POA信息,比如是否经常出入一些高风险场合:医院、KTV、澳门赌博等等。

在生物探针方面,我们会去记录车主和客户在平台上操作的记录,比如他是否经常关注这辆车,去识别出有价值的行为模式和习惯。

这是从单辆车出发,如果批量怎么办?我们有一个高风险门店的识别。现在很多汽车金融公司都会有二网经销商、加盟店和非直营的门店,这些门店本身可能会有道德风险。

为什么呢?如果这些门店正常做一单的话,可能挣几千块钱,但是如果是通过非法手段来做一单的话可能挣到几万块钱。在有道德风险的前提下,如果监管不力的话风险会更加放大,我们会从两个角度出发去判断和识别门店的风险。

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从质量的角度,质量可能是非人为因素、非主观因素,因为他们只是流程管控不利,因为操作不规范导致的。比如检测设备的初装成功率和检修率,我们会记录它在每个过程中停留的时长,以操作顺序去做流程监控。

还会检测整个门店的资产不良率、首期坏账率,以及整个门店所有资产的风险变化情况来做综合的欺诈评估和质量评估。同时我们会用相应的证据清单来告诉客户门店可能会发生一些风险,需要怎么样去关注。

降本增效

从总体上怎么样识别某个地区的一些风险?以上几个都是关于业务风险业务带来的风险,接下来我们讨论一下运营本身的风险。运营本身就是要节约成本、降低成本、提高效率、扩大新业务。

从成本上来说,现在很多汽车金融公司GPS的设备成本是一个不小的成本,一年大概需要上百万,可能业务量比较大的公司成本在上千万。在目前追求精细化运营和精细化运营的情况下,我们应该如何控制成本?

首先从是否先进先出的原则来看成本库存是否被正常利用,因为设备本身是有时间消耗的,所以我们要一定要先进先出。关于库存流转率,我们关注它安装之后是否正常启用?到期之后它是否回收?回收率会怎么样?用参数化的规则牵引去生成一个库存预警和库存统计。

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除了按里程计算来提醒车主去保养,我们还通过区域覆盖的方式针对经销商进行提醒,比如我住在深圳福田区,但是宝安区的车比较便宜于是我就买了一辆,后续保养的话我可能不会去宝安,会选择在福田附近去保养。那么这时候我们会根据轨迹的聚类算法来算出客户家和公司的位置,然后找到这些覆盖区域的经销商维修点去提醒。如果我告诉福田区的经销商说这辆车差不多要保养了,打个电话预约一下客户可能就会去。

另外一个利润比较高的行业碰撞救援,现在传统碰撞救援有几个问题,第一是说碰撞发现得不及时,很多都是车主自己打电话报警。如果是比较严重的事故,车主不能打电话怎么办?可能晚十分钟车主就失去了黄金救援的机会。如果位置沟通不及时,也会很麻烦。

首先我们通过加速检测和滤波算法算出可实时计算出可能发生的碰撞。最终确认完之后,我们会第一时间打电话给车主核实事故的严重程度,同时把车主的位置信息第一时间发送给合作的经销商和救援机构来执行救援。

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这样不仅能够提高资源的成功率,也能够提高客户的满意度。

本文不代表瓜姐讲堂任何投资立场。

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