本報記者 王欣 廣州報道

汽車金融

11月16日，“2016（第七屆）中國汽車金融年會”上，多家汽車金融公司高層集中讨論：大數據在汽車金融中的作用，以及各個企業在大數據運用上創新。

與會專家和企業高層的共識是，在互聯網時代，大數據運用發揮着越來越重要的作用。尤其在風控管理、流程優化、客戶分析、精準營銷等方面都離不開大數據運用。

普華永道管理咨詢（上海）有限公司管理咨詢總監楊緒作為主持人，會同先鋒太盟融資租賃有限公司CEO韓勇，優信集團副總裁、優信金融總經理于景淵，華奧汽車服務有限公司總裁許可飛、廣西通盛融資租賃有限公司常務副總經理杜江波、梅賽德斯-奔馳租賃有限公司首席運營官劉國亮、平安銀行汽車金融中心總裁助理謝立波、廣汽彙理汽車金融有限公司風控總監曾朝希，就“大數據運用與金融推動力”這一話題展開讨論。

用大數據做車輛殘值判斷

楊緒：作為第一家獨立的第三方公司，在沒有廠家或經銷商的背景下，先鋒太盟從2015年成立，現在資産規模已經到了50億，您在大數據和汽車金融的應用方面有什麼獨到之處？

韓勇：大數據對我們公司幫助很大。互聯網公司獲取信息的渠道非常多元，我們有來自4S店、二手車市場以及中介機構提供的數據，這些數據能夠幫助我們分析消費需求的真實性。

傳統方式下的汽車消費信貸，會要求客戶提供身份證、複印件、銀行流水等證明。現在大數據就可以讓我們了解到用戶和車輛的真實性。

楊緒：那麼，在二手車汽車金融方面，大數據發揮哪些作用？

于景淵：我們做汽車電商，也在做互聯網金融。從大數據角度來講，我們從成立之日起，就在想如何用最精準的方式把消費者引到互聯網上、提升風控能力，為此我們做了大量大數據的應用。

殘值租賃是大家非常關注的方向。2015年，優信推出的第一個金融産品就是标準的二手車殘值産品，不同的使用場景會匹配明确的殘值産品供消費者選擇。

2011年到現在，優信目前已累計檢測超過600萬車輛，可以驕傲地說，我們的數據是真實的。基于此，我們有信心做好今後一兩年的車輛殘值判斷。但車輛殘值并非僅作為區間參考或兜底，殘值租賃是很好的發展方向，隻不過目前缺少更多的服務商，所以我們希望在殘值方面做出價值，為消費者做好服務。

楊緒：請問大數據與延保金融有什麼關系？

許可飛：大數據和金融的關系是一個很大的話題。商業模式不等于賺錢，延保在中國還是新生行業，現在我們推出了最長周期8年18萬公裡延長保修服務。

談到延保，2008年我們就開始關注二手車行業，每天在經銷商和二手車平台上會進行成百上千的測試。但殘值租賃現在依然處在買方市場，服務商還不夠多，但我們會提供優惠的利率和嚴格的風控。

做大數據也要本土化

楊緒：在商用車方面，通盛租賃在大數據方面可以為大家提供哪些借鑒經驗？

杜江波：大數據在風控、運營方面可以促進行業發展。我們現在管理4萬多台商用車，在這過程中發現，數據對風險控制、車隊、經銷商、客戶都會産生價值。

通過智能終端，我們可以拿到兩家主機廠的原代碼數據，這對我們進行風險控制非常有幫助。此外，我們有很多車隊，車隊監控做得卻很完善，因為核心運代碼的智能監控設備可以為小車隊甚至司機提供服務，服務甚至可以精細到司機的一腳油門是否是在用功。

另外，在進行客戶分析時，我們可以對其駕駛行為、路況進行監控，以便未來得到改善，這對我們開展工作具有指導意義。前端數據采集終端更多采集的是車輛信息，最終與用戶和行業數據合并。最後，我們要做的就是把這些大數據的價值做到最大化。

楊緒：近幾年，奔馳銷量非常好，奔馳增長率超過30%，其中奔馳租賃方面也有很大增長，在大數據營銷和汽車租賃方面投入了很多資金和前瞻性的研發，奔馳租賃未來在大數據應用方面有哪些想法？

劉國亮：奔馳非常注重數據收集和細化分析，對于大數據的導入，奔馳租賃非常注重數據來源的合法性。

但我們的步子邁得并不快，去年我們成立了IT部門、項目組、業務組等團隊，根據汽車、消費者、經銷商、零配件把原有數據進行整理分類和歸納總結。但我們會注重數據應用的合規性，在使用數據時會注重數據保密性。

我認為，原有數據信息需要重新挖掘和整理，這就要具備專業分析人士對這些數據進行提煉加工。

在殘值租賃方面，我們采用的是德國模式，把汽車殘值留下，提供殘值以外的服務。我們希望在合同期滿後，車輛可以回到我們的店裡，作為二手車再次流通。但大部分客戶把車買走後，能夠退回來的還是個位數。

汽車後市場模式在國外應用得很好，但由于我國消費環境和習慣有所不同，我們考慮做一些變化。

楊緒：汽車金融在零售領域金融公司之外，銀行領域被平安切掉，銀行業在汽車金融有哪些經驗可借鑒？

謝立波：傳統銀行現在壓力非常大，與互聯網公司既是競争，又是合作。我們也在不斷尋求發展，其中大數據是我們的發展核心，而且，大數據分析能力也會成為企業的核心競争力。

無論市場出現多大波動，從2002年開始，平安銀行就一直在做汽車金融，到現在我們積累了很多原始數據，而且科技發展也加強了我們的數據儲蓄和分析能力。

在風控方面，我們已經建立了完善的模型，近兩年，在大數據的支持下，我們的業務快速增長，增長率達50%。今年，平安銀行自動審批率也已經達到50%。大數據自動審批，為客戶簡化了很多繁瑣環節，以前客戶貸款有很多的模式，現在隻要一張身份證就可以。

從運營的角度來講，各種環節都會涉及合規性，相互制約的管理非常多，我們現在把兩者結合起來，為了快速優化審批，把人工流程幹預的過程變成自動幹預。現在發放一筆貸款，最快12分鐘就完成了。

在産品方面，車抵貸、車易貸都是基于大數據來分析市場，并推出相關服務。

通過大數據運用，平安銀行不良率控制得非常好，未來我們将會繼續運用大數據來促進傳統銀行的發展。

楊緒：當下風險也在逐漸顯現，或許2018-2020年風險會集中爆發，廣汽彙理是批發和零售兩條腿共同走路，從專業角度看，您覺得我們在風險控制和征信方面應該注意什麼？

曾朝希：作為一家金融公司，我們正在低調和研究使用大數據。盡管征信數據是傳統的數據庫，我認為還是有很大潛力。

自2013年起，我們公司已經建立起評分模型和專家規則，在系統決策引擎裡，人行數據對我們識别數據的風險起到至關重要的作用。随着金融滲透率的提升，年輕人使用信用比例越來越高，隻要使用信用，央行都會留有數據。

三年前，我們客戶中可以查到征信的隻有50%，現在這一比例達到75%。去年中國人民銀行建立了自己的大數據塔，我們作為第一批數據公司，參與到人行認證。通過銀行的數據導入，我們系統識别好壞客戶的效率得到更大提升。

央行的評分不但可以在審批環節提高效率，每月它都會為我們推送評分，下一步我們也會建立自己的評分卡。

其實，這個行業最令人頭疼的是有組織的欺詐，大數據可以幫助我們做好防範。同時，我們跟業内組織共同開發了反欺詐系統，利用大數據的模型和概念，把看似沒有規模的關鍵信息，如客戶地址、客戶電話号碼、聯系人等，組成關聯。一旦出現不良客戶，我們會标識出風險比較大的組織。後進入的客戶，如果跟已經标識黑名單的組織形成關聯，就會被預警。不過現在，銀行白戶的問題沒有解決。

大數據是一個非常敏感的課題，一些新興的征信公司現在還沒有拿到牌照，我們還是會謹慎對待大數據。但如何才能建立比較長遠共赢的合作模式，還有待觀察。(編輯 何芳)

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