汽車金融公司核心業務系統?本報記者 劉穎 張榮旺 北京報道，現在小編就來說說關于汽車金融公司核心業務系統?下面内容希望能幫助到你，我們來一起看看吧!

汽車金融公司核心業務系統

本報記者 劉穎 張榮旺 北京報道

随着人工智能、區塊鍊、雲計算、大數據等技術的推廣應用，汽車金融行業的數字化得到了大幅提升。如今，諸如平安國際融資租賃有限公司、易鑫集團（2858.HK）、北京曲速科技發展有限公司（以下簡稱“卡爾數科”）等衆多汽車金融公司均實現了在線選擇金融産品、遠程申請、遠程面簽、自動化審批、實時放款等，消費者可以享受到從申請到放款以秒來計算的極速服務。

中關村科金副總裁鄧江對《中國經營報》記者表示，在汽車金融的發展過程中，大數據被廣泛應用于貸前、貸中、貸後各個風控環節。此外，大數據被廣泛應用于汽車後市場數字化營銷環節。大數據的成熟應用是汽車金融科技滲透發展的堅實基底。

不過，卡爾數科CEO李鵬指出，汽車金融行業的數字化轉型不是簡單地将業務從線下轉移到線上，而是對整個汽車金融行業的營銷觸達、業務流程、系統架構、數據決策、客戶服務等全方位的重構。道阻且長，行則将之。

AI技術降低欺詐風險

近兩年來，汽車金融領域的風險、欺詐事件頻發。

2018年5月，浙江省杭州市餘杭區人民法院受理了一起融資租賃有限公司訴訟案件。被告劉某購買了一輛車後，第一年租賃期内逾期三次未支付租金，還因為交通違章被扣27分。被起訴後，劉某稱自己是挂名簽訂合同，替張某某買車，與自己無關。法院調查後發現這實際是一起頂名租賃，張某某騙劉某替其“租車”，實際将到手車輛據為己有屬于詐騙，而劉某從中賺取了好處費，間接幫助了别人詐騙。

這僅是衆多汽車金融詐騙中的一種。鄧江指出，汽車金融業務欺詐風險主要涉及個人欺詐、團夥欺詐、車輛欺詐和渠道欺詐。如何通過科技手段防範欺詐風險和管理信用風險成為汽車金融機構關注的焦點話題。

李鵬表示，在傳統的汽車金融銷售模式下，汽車金融機構主要通過4S店、渠道“四見三真”等線下方式來防範欺詐風險和管理信用風險，風控主要依賴于人工審核，搭建的風控體系依賴于煩瑣的線下流程和審核人員的從業經驗、職業操守等。得益于科技的發展，汽車金融業務在防範欺詐風險上也得到了便利，比如在核驗客戶身份、确認客戶親簽等方面，科技也給出了高效的解決方案。

鄧江認為，可基于業務風險點通過AI技術輔助業務決策、精準防範欺詐風險。像貸款資料造假等個人欺詐行為可通過OCR、聲紋識别、人臉識别等技術進行識别。針對連橋交易、一車多貸、代購、組團騙貸等各類團夥欺詐行為，則可通過知識圖譜技術構建關聯關系，基于AI模型精準識别異常關系并及時預警提示。而車價虛高、殘值造假等車輛欺詐風險可通過接入外部數據，獲取相應車型在當地的新車指導價格、二手車交易價格範圍、二手車維保記錄等多維數據，通過設置AI規則模型對車貸申請進行分析識别，保障汽車交易的真實性及安全性。

針對汽車金融業務涉及的信用風險，鄧江認為，可通過AI技術引入多元變量來對業務風險性進行判斷。例如，基于客戶個人基礎信息、貸款方案信息、人行征信信息、行業宏觀概括、地理位置信息、地區性整體經濟狀況等多維特征指标，利用特征工程技術應用實現數據的整合分析，計算出客戶風險等級及對應特征情況。在新增業務中根據客戶風險等級，對高風險業務實現自動拒絕、低風險業務自動通過，通過客戶信用風險可視化輔助業務人員決策，減少人工成本投入。此外，客戶風險等級還可作為衡量客戶資産質量的标準，基于客戶每月資産質量變化情況，實現貸後信用風險監測及管理，針對異常情況自動預警，最大化保障資産質量。

值得肯定的是，汽車金融行業在反欺詐領域已經取得了突破性進展。

2017年,易鑫集團在風控核查中發現吉林白城汽車融資業務數據異常，出現客戶逾期率不正常上升現象。公司安全監察部門随即進行現場核查，并将相關數據進一步分析、彙總後,判斷該區域存在汽車詐騙行為，背後可能隐藏着一個找人頭、騙車、銷贓、分贓的完整非法“産業鍊”。掌握情況後,易鑫集團向白城當地公安部門報案，并提交了前期調查結果。

對此，易鑫集團方面表示，針對汽車金融的獨立場景開發了多級漏鬥風控模型，客戶如果觸及模型中的欺詐标簽，會直接導入反欺詐人工審核流程。這些“欺詐标簽”是業務和技術團隊在長期實踐經驗中一點一滴積累而成的。易鑫集團系統對标簽的識别不僅包含客戶信息和産品匹配度，還更深層地接入對市場、對渠道商的洞察。比如“某地某車型異常上漲”或者“報單售價與市場價格偏離10%”以上，這類标簽都可能成為系統監測的目标。

數字化轉型加速

目前在汽車産業“新四化”的變革趨勢下，線上化的汽車金融服務體系已逐漸普及，大量數字化創新理念及實踐順利落地。基于人工智能等創新科技賦能汽車金融業務實現全流程線上化、智能化運營管理，支撐從業務申請、業務審核、業務審批、業務發放到貸後管理的業務流程數字化轉型。

在業内看來，大數據的成熟應用是汽車金融科技滲透發展的堅實基底。大數據技術應用已滲透在汽車金融貸前、貸中、貸後全流程業務環節中，在客戶畫像、車輛評估、違約概率預測、風險識别、貸中預警等環節提供數據支撐。

鄧江指出，一方面大數據被廣泛應用于風控環節，在貸前環節基于客戶信息、人行征信、社會征信等公開信息可有效識别個人欺詐、車輛欺詐等欺詐風險。在貸中、貸後環節，基于多維數據可構建客戶職業畫像、行駛習慣畫像與行駛區域畫像，通過結合GPS數據實時監測車輛行駛軌迹，再針對異常風險信号加工後生成預警信息，實現風險快速識别，最大程度規避人車失聯等風險，保障貸後資産質量。另一方面大數據被廣泛應用于汽車後市場數字化營銷環節。基于客戶屬性、購買偏好、經濟狀況、維修保養等多維數據，提供差異化個性化産品、配置及服務，用于滿足不同市場的業務需求及客戶體驗。

李鵬指出，随着我國個人信用體系的不斷完善，人行征信數據不斷豐富，客戶申請、授權等合規采集的第三方數據也得到進一步積累，這些都為汽車金融科技以及數字化轉型的發展提供了豐富的大數據基礎。

不過，目前汽車金融業務仍有科技無法觸達的部分。

鄧江指出，汽車金融業務目前還是需要去車管所做相應的車輛所有權轉移登記、車輛抵押登記，這些暫時還不能通過科技實現全流程線上交易。事實上，抵押、解抵押業務普遍存在較高的風險隐患，不少犯罪分子利用虛假材料轉賣車輛造成資金損失。目前，各地抵押和解抵押業務線上化程度不高，車管所及金融機構之間缺乏數據互通的數字化平台。

鄧江建議各類金融機構通過與車管所、經銷商等機構合作搭建互聯互通的數字化平台，借助人工智能技術實現“零接觸、無紙化、零跑腿”業務辦理，促進汽車金融行業實現高質量的數字化轉型發展。

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