传统方式下的汽车消费信贷，会要求客户提供身份证、复印件、银行流水等证明。我们希望在合同期满后，车辆可以回到我们的店里，作为二手车再次流通。今年，平安银行自动审批率也已经达到50%。在产品方面，车抵贷、车易贷都是基于大数据来分析市场，并推出相关服务。其实，这个行业最令人头疼的是有组织的欺诈，大数据可以帮助我们做好防范。后进入的客户，如果跟已经标识黑名单的组织形成关联，就会被预警。
本报记者 王欣 广州报道
汽车金融
11月16日，“2016（第七届）中国汽车金融年会”上，多家汽车金融公司高层集中讨论：大数据在汽车金融中的作用，以及各个企业在大数据运用上创新。
与会专家和企业高层的共识是，在互联网时代，大数据运用发挥着越来越重要的作用。尤其在风控管理、流程优化、客户分析、精准营销等方面都离不开大数据运用。
普华永道管理咨询（上海）有限公司管理咨询总监杨绪作为主持人，会同先锋太盟融资租赁有限公司CEO韩勇，优信集团副总裁、优信金融总经理于景渊，华奥汽车服务有限公司总裁许可飞、广西通盛融资租赁有限公司常务副总经理杜江波、梅赛德斯-奔驰租赁有限公司首席运营官刘国亮、平安银行汽车金融中心总裁助理谢立波、广汽汇理汽车金融有限公司风控总监曾朝希，就“大数据运用与金融推动力”这一话题展开讨论。
用大数据做车辆残值判断
杨绪：作为第一家独立的第三方公司，在没有厂家或经销商的背景下，先锋太盟从2015年成立，现在资产规模已经到了50亿，您在大数据和汽车金融的应用方面有什么独到之处？
韩勇：大数据对我们公司帮助很大。互联网公司获取信息的渠道非常多元，我们有来自4S店、二手车市场以及中介机构提供的数据，这些数据能够帮助我们分析消费需求的真实性。
传统方式下的汽车消费信贷，会要求客户提供身份证、复印件、银行流水等证明。现在大数据就可以让我们了解到用户和车辆的真实性。
杨绪：那么，在二手车汽车金融方面，大数据发挥哪些作用？
于景渊：我们做汽车电商，也在做互联网金融。从大数据角度来讲，我们从成立之日起，就在想如何用最精准的方式把消费者引到互联网上、提升风控能力，为此我们做了大量大数据的应用。
残值租赁是大家非常关注的方向。2015年，优信推出的第一个金融产品就是标准的二手车残值产品，不同的使用场景会匹配明确的残值产品供消费者选择。
2011年到现在，优信目前已累计检测超过600万车辆，可以骄傲地说，我们的数据是真实的。基于此，我们有信心做好今后一两年的车辆残值判断。但车辆残值并非仅作为区间参考或兜底，残值租赁是很好的发展方向，只不过目前缺少更多的服务商，所以我们希望在残值方面做出价值，为消费者做好服务。
杨绪：请问大数据与延保金融有什么关系？
许可飞：大数据和金融的关系是一个很大的话题。商业模式不等于赚钱，延保在中国还是新生行业，现在我们推出了最长周期8年18万公里延长保修服务。
谈到延保，2008年我们就开始关注二手车行业，每天在经销商和二手车平台上会进行成百上千的测试。但残值租赁现在依然处在买方市场，服务商还不够多，但我们会提供优惠的利率和严格的风控。
做大数据也要本土化
杨绪：在商用车方面，通盛租赁在大数据方面可以为大家提供哪些借鉴经验？
杜江波：大数据在风控、运营方面可以促进行业发展。我们现在管理4万多台商用车，在这过程中发现，数据对风险控制、车队、经销商、客户都会产生价值。
通过智能终端，我们可以拿到两家主机厂的原代码数据，这对我们进行风险控制非常有帮助。此外，我们有很多车队，车队监控做得却很完善，因为核心运代码的智能监控设备可以为小车队甚至司机提供服务，服务甚至可以精细到司机的一脚油门是否是在用功。
另外，在进行客户分析时，我们可以对其驾驶行为、路况进行监控，以便未来得到改善，这对我们开展工作具有指导意义。前端数据采集终端更多采集的是车辆信息，最终与用户和行业数据合并。最后，我们要做的就是把这些大数据的价值做到最大化。
杨绪：近几年，奔驰销量非常好，奔驰增长率超过30%，其中奔驰租赁方面也有很大增长，在大数据营销和汽车租赁方面投入了很多资金和前瞻性的研发，奔驰租赁未来在大数据应用方面有哪些想法？
刘国亮：奔驰非常注重数据收集和细化分析，对于大数据的导入，奔驰租赁非常注重数据来源的合法性。
但我们的步子迈得并不快，去年我们成立了IT部门、项目组、业务组等团队，根据汽车、消费者、经销商、零配件把原有数据进行整理分类和归纳总结。但我们会注重数据应用的合规性，在使用数据时会注重数据保密性。
我认为，原有数据信息需要重新挖掘和整理，这就要具备专业分析人士对这些数据进行提炼加工。
在残值租赁方面，我们采用的是德国模式，把汽车残值留下，提供残值以外的服务。我们希望在合同期满后，车辆可以回到我们的店里，作为二手车再次流通。但大部分客户把车买走后，能够退回来的还是个位数。
汽车后市场模式在国外应用得很好，但由于我国消费环境和习惯有所不同，我们考虑做一些变化。
杨绪：汽车金融在零售领域金融公司之外，银行领域被平安切掉，银行业在汽车金融有哪些经验可借鉴？
谢立波：传统银行现在压力非常大，与互联网公司既是竞争，又是合作。我们也在不断寻求发展，其中大数据是我们的发展核心，而且，大数据分析能力也会成为企业的核心竞争力。
无论市场出现多大波动，从2002年开始，平安银行就一直在做汽车金融，到现在我们积累了很多原始数据，而且科技发展也加强了我们的数据储蓄和分析能力。
在风控方面，我们已经建立了完善的模型，近两年，在大数据的支持下，我们的业务快速增长，增长率达50%。今年，平安银行自动审批率也已经达到50%。大数据自动审批，为客户简化了很多繁琐环节，以前客户贷款有很多的模式，现在只要一张身份证就可以。
从运营的角度来讲，各种环节都会涉及合规性，相互制约的管理非常多，我们现在把两者结合起来，为了快速优化审批，把人工流程干预的过程变成自动干预。现在发放一笔贷款，最快12分钟就完成了。
在产品方面，车抵贷、车易贷都是基于大数据来分析市场，并推出相关服务。
通过大数据运用，平安银行不良率控制得非常好，未来我们将会继续运用大数据来促进传统银行的发展。
杨绪：当下风险也在逐渐显现，或许2018-2020年风险会集中爆发，广汽汇理是批发和零售两条腿共同走路，从专业角度看，您觉得我们在风险控制和征信方面应该注意什么？
曾朝希：作为一家金融公司，我们正在低调和研究使用大数据。尽管征信数据是传统的数据库，我认为还是有很大潜力。
自2013年起，我们公司已经建立起评分模型和专家规则，在系统决策引擎里，人行数据对我们识别数据的风险起到至关重要的作用。随着金融渗透率的提升，年轻人使用信用比例越来越高，只要使用信用，央行都会留有数据。
三年前，我们客户中可以查到征信的只有50%，现在这一比例达到75%。去年中国人民银行建立了自己的大数据塔，我们作为第一批数据公司，参与到人行认证。通过银行的数据导入，我们系统识别好坏客户的效率得到更大提升。
央行的评分不但可以在审批环节提高效率，每月它都会为我们推送评分，下一步我们也会建立自己的评分卡。
其实，这个行业最令人头疼的是有组织的欺诈，大数据可以帮助我们做好防范。同时，我们跟业内组织共同开发了反欺诈系统，利用大数据的模型和概念，把看似没有规模的关键信息，如客户地址、客户电话号码、联系人等，组成关联。一旦出现不良客户，我们会标识出风险比较大的组织。后进入的客户，如果跟已经标识黑名单的组织形成关联，就会被预警。不过现在，银行白户的问题没有解决。
大数据是一个非常敏感的课题，一些新兴的征信公司现在还没有拿到牌照，我们还是会谨慎对待大数据。但如何才能建立比较长远共赢的合作模式，还有待观察。(编辑 何芳)
