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[金融] 汽车金融推动力:大数据应用能力或成核心竞争力

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发表于 2016-11-22 14:56:58 | 显示全部楼层 |阅读模式
  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。
  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。
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