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大數(shù)據(jù)要如何助力汽車新零售新金融的騰飛呢?

司南物聯(lián) ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-04-25 16:04 ? 次閱讀

汽車金融滲透率低、購車群體的年輕化以及超前消費觀念的普及,加之資本的青睞和互聯(lián)網(wǎng)的加持,使得汽車新零售新金融迅速成為了互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的新風口。那大數(shù)據(jù)要如何助力汽車新零售新金融的騰飛呢?

進入2017年下半年以來,隨著大搜車3.35億美元E輪融資、花生好車10億元戰(zhàn)略融資、車好多集團8.18億美元C輪融資的相繼完成,使得汽車”新零售+新金融“這個模式一時間圈粉無數(shù)”,“以租代購”也迅速成為汽車金融行業(yè)里面的新興代名詞。

汽車金融滲透率低、購車群體的年輕化以及超前消費觀念的普及,加之資本的青睞和互聯(lián)網(wǎng)的加持,使得汽車新零售新金融迅速成為了互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的新風口。

汽車新零售以互聯(lián)網(wǎng)為依托,通過運用大數(shù)據(jù)、人工智能等先進技術(shù)手段,對汽車的生產(chǎn)、流通與銷售過程進行升級改造,建立縱深結(jié)合、豐富立體的汽車新零售生態(tài)圈,使得行業(yè)中的汽車主機廠商、汽車經(jīng)銷商、消費者等各環(huán)節(jié)都可從中獲益。

汽車新金融亦是如此,通過科技和數(shù)據(jù),實現(xiàn)用戶金融需求與金融機構(gòu)汽車金融產(chǎn)品之間的智能匹配,幫助經(jīng)銷商為用戶找到最優(yōu)的金融解決方案。

然而,新零售新金融并不只是用技術(shù)打通線上線下這么簡單,汽車金融企業(yè)或平臺如何在新零售新金融模式下立于不敗之地,其中最關(guān)鍵的一環(huán)就是運用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立起核心競爭力,以數(shù)據(jù)來連接消費者的內(nèi)心,從而以數(shù)據(jù)驅(qū)動來實現(xiàn)人心的驅(qū)動。

一、數(shù)據(jù)驅(qū)動下的汽車新零售模式

下面我們首先來看看如何借助數(shù)據(jù)來打造有競爭力的汽車新零售模式。

商業(yè)模式好壞與否或競爭力的強還是弱,最關(guān)鍵都是在是否能有效的解決用戶的痛點。那么購車這個場景下,用戶最關(guān)心的問題可以歸納為兩個:

一個是能不能貸款購車;

一個是在可以貸款的情況下,能否提供一個適合且利率公允的產(chǎn)品?

為了解決以上問題,汽車金融企業(yè)或平臺可以利用數(shù)據(jù)在如下幾個方面進行發(fā)力:

1. 建立純線上的自動化授信體系

融合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù),利用先進的機器學習技術(shù),打造純線上自動化汽車金融大數(shù)據(jù)風控體系,從而改變傳統(tǒng)汽車金融依靠線下提交材料人工審核的方式,給用戶以更優(yōu)質(zhì)的購車體驗。

同時以授信為主,也可以提前鎖定一個潛在購車用戶,因為一個肯在線上提交資料進行授信的用戶肯定比只是APP上瀏覽車型的用戶需求更明確。

2. 以用戶為中心進行授信

以用戶為中心的授信就相當于在你的平臺上給用戶發(fā)放了一張汽車領(lǐng)域的信用卡,只要不超過相關(guān)額度和使用期限,可以隨便購買平臺上任何車。也就是授信弱化了對車型和車價因素的干擾,從而極大提高了用戶的體驗。

試想下:如果你每改變一款車型或車價發(fā)生了改變就需重新走審批流程,這種體驗會有多糟糕。

3. 動態(tài)風險定價,提供靈活多變的金融配套方案

互聯(lián)網(wǎng)是為了消除信息不對稱,如果利用用戶不夠?qū)I(yè)、信息不對稱而匹配給用戶貴的產(chǎn)品或者對平臺有利的產(chǎn)品,遲早是殺雞取卵,得不償失的。

根據(jù)用戶的實際情況利用數(shù)據(jù)進行動態(tài)的風險定價策略,提供適合用戶的金融配套方案,將有利于提高用戶對平臺的忠誠度和粘性,也更利于企業(yè)的長遠發(fā)展。

二、汽車新金融的大數(shù)據(jù)風險控制

在中國的汽車金融業(yè)務(wù)中,最主要的參與方有四大類:商業(yè)銀行、汽車金融公司、融資租賃公司和互聯(lián)網(wǎng)汽車金融平臺。

這其中銀行和汽車金融公司無疑是最主流的玩家,銀行有資金優(yōu)勢,汽車金融公司的主體則往往是整車廠或經(jīng)銷商,有渠道優(yōu)勢,這倆已經(jīng)占據(jù)了95%的市場份額(見圖1)。

圖1:中國汽車金融業(yè)務(wù)各主體份額占比

作為汽車新金融代表的融資租賃公司和互聯(lián)網(wǎng)汽車金融平臺,均選擇差異化競爭的道路:渠道下沉、針對銀行、汽車金融公司無法覆蓋的人群,以及產(chǎn)品、服務(wù)的持續(xù)深化。

目前各企業(yè)基本都是瞄準二、三線以下甚至農(nóng)村地區(qū)缺乏購車資金的年輕人,他們消費意識超前,對金融產(chǎn)品接受度比較高,同時也熟悉互聯(lián)網(wǎng)。

與此同時,汽車金融業(yè)務(wù)在低線城市的滲透,客戶質(zhì)量還明顯低于銀行、汽車金融公司,因此其中的風險是顯而易見的。在擴大業(yè)務(wù)規(guī)模的同時,有力的風控能力,將成為新興汽車金融機構(gòu)在這一輪競爭中的決勝點所在。

首先我們來分析下汽車融資租賃業(yè)務(wù)(這里主要討論直租)中存在的主要風險,可歸為如下三類:

(1)信用違約風

信用違約,即通常我們說的償還能力不足導致的違約,這類違約人群均是真實購車意愿用戶。這類風險主要是由于申請時材料造假導致,比如:虛高收入等,或者后期由于某些原因?qū)е碌模纾菏I(yè)等。

(2)車輛套現(xiàn)風險

這類風險主要是承租人出于現(xiàn)金周轉(zhuǎn)的需要,而選擇將車子去進行套現(xiàn)處理。汽車租賃過程中因為車輛的所有權(quán)不在承租人,選擇這種方式去進行變現(xiàn)的代價過大。這類人一般都是在正規(guī)渠道(包括網(wǎng)絡(luò)借貸平臺)已經(jīng)無法借到錢,或者已經(jīng)是信貸黑名單客戶。

(3)詐騙風險

汽車金融欺詐可以分為個人欺詐和團伙欺詐(中介欺詐)。可以認為:個人欺詐的概率很小。

假定10萬元的車,按1成首付加上保險等費用差不多需小2萬元,正常二手市場買差不多可以7-8萬元。但因租賃車輛承租人無所有權(quán),只能進入黑市轉(zhuǎn)賣,大概在3-4萬元,因此通過這個方式騙得的金額并不高,而手續(xù)卻極其繁瑣,代價很高。肯冒這個險的人其實都可以歸為上述第二類風險人群里面。

對于第一類風險:

一方面建立多渠道交叉驗證機制,避免用戶信息的造假;

另一方面,融合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù),利用先進的機器學習技術(shù),全面評估用戶履約能力;

再者就是建立貸中監(jiān)控機制,如:發(fā)現(xiàn)用戶異常(如工作單位經(jīng)營異常、最近出現(xiàn)多平臺借款行為等),則可提前主動介入,最大程度降低企業(yè)損失。

對于第二類風險,可以建立黑灰名單模型。

黑名單數(shù)據(jù)深得各家互金公司的寵愛,幾乎是來者不拒。但因數(shù)據(jù)污染等問題的存在,市面上各家黑名單的質(zhì)量參差不齊,而且整體質(zhì)量有不斷下降的趨勢。因此如果還是按照命中黑名單就拒絕這種強規(guī)則邏輯肯定不適合,且會將很多本質(zhì)上是優(yōu)質(zhì)的客戶拒之門外。

在這里我們可以借助Adaboost算法思想更好的挖掘黑名單的價值,集眾家之所長。借助這個算法原理,可以把每家黑名單當成一個弱分類器,隨著接入外部黑名單數(shù)據(jù)源的不斷增加,根據(jù)各家黑名單的表現(xiàn)給予各家一定的權(quán)重,最終構(gòu)成一個強的分類器。

根據(jù)最后模型的得分進行黑灰名單的劃分,從而采取拒絕或者提高首付或降低授信額度等措施。

圖2:Adaboost算法結(jié)構(gòu)

對于第三類風險,因汽車金融里面欺詐不同于3C產(chǎn)品或網(wǎng)貸,手續(xù)卻極其繁瑣,均是需要專業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈團隊進行操作,而且持續(xù)的時間一般較長,涉及的鏈路較長。正是因為這樣的欺詐特性,可以通過大數(shù)據(jù)建立關(guān)聯(lián)知識圖譜,同時結(jié)合線下人工審核的手段來有效防止團伙的欺詐。

結(jié)語

本文主要簡單介紹了下如何運用大數(shù)據(jù)更好的幫助汽車金融企業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展,關(guān)于大數(shù)據(jù)在汽車金融中的應用。除上面講的這些外,還有很多有趣的課題可以研究,比如:在營銷方面、在個性化推薦方面、在站外廣告投放方面等等。

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原文標題:如何運用大數(shù)據(jù),助力汽車新零售、新金融的騰飛

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