上傳日期：2018年10月24日 作者：admin 來源：合智思創(chuàng)

      消費金融這個最近幾年突然火起來的行業(yè)，其實在十幾年之前就一直存在。只不過那個時候，經(jīng)營消費金融業(yè)務的機構只有商業(yè)銀行，提供的產(chǎn)品只有個人消費貸款，能夠辦下來的人則絕對屬于人群中的少數(shù)。

      那些年消費金融市場規(guī)模小，整個行業(yè)發(fā)展遲緩，其中一個很大的原因就是當時的人民銀行個人征信信息覆蓋范圍有限，對于絕大部分有消費金融產(chǎn)品需求的個人來說，商業(yè)銀行根本無法判斷其個人信用狀況。

      打破這個行業(yè)瓶頸的就是大數(shù)據(jù)。隨著大數(shù)據(jù)、云計算技術的成熟和在金融行業(yè)的廣泛應用，人民銀行個人征信數(shù)據(jù)的局限性被結(jié)合了社交、網(wǎng)購、通訊、出行等多維度的大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的個人信用數(shù)據(jù)所補充并完善，從而使消費金融的門檻極大降低，目標用戶迅速擴大，市場規(guī)?？焖僭鲩L。

      與大數(shù)據(jù)在消費金融，尤其是現(xiàn)金貸行業(yè)的成功應用相比，大數(shù)據(jù)在汽車金融領域的應用和表現(xiàn)則遜色得多。

      汽車金融由于發(fā)展時間較長，從業(yè)機構類型相對單一（主要為銀行和汽車金融公司），行業(yè)準入有一定門檻等原因，當現(xiàn)金貸行業(yè)在新技術的帶動下突飛猛進時，汽車金融行業(yè)雖然也在快速發(fā)展，但始終保持原有的發(fā)展路徑，既沒有出現(xiàn)過顛覆性創(chuàng)新的玩家，也沒有讓人大跌眼鏡的玩法。

      造成大數(shù)據(jù)在汽車金融領域應用滯后的原因，筆者認為主要是由汽車金融業(yè)務及行業(yè)特點決定的。

      首先，與現(xiàn)金貸業(yè)務相比，汽車金融業(yè)務發(fā)生筆數(shù)少，貸款金額較分散。這就使汽車金融業(yè)務的存量數(shù)據(jù)遠少于現(xiàn)金貸；而且由于貸款金額少則幾萬，多則幾十甚至百萬，使得交易額數(shù)據(jù)相當分散，數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性較差。汽車金融數(shù)據(jù)的這些特點，都增加了數(shù)據(jù)建模的難度，在一定程度上會影響模型結(jié)果的有效性。

     其次，汽車金融公司在用大數(shù)據(jù)改造現(xiàn)有業(yè)務流程，將大數(shù)據(jù)廣泛應用于現(xiàn)有產(chǎn)品和服務前，往往需要承擔較高的數(shù)據(jù)采購、數(shù)據(jù)建模、人才招募、產(chǎn)品測試等成本，甚至在大數(shù)據(jù)和模型應用的初期，由于模型的有效性尚在調(diào)整期，業(yè)務的不良率很可能不降反升，從而承擔額外的不良損失。很多公司可能并不認可這種投入與產(chǎn)出的方式。 第三，汽車金融行業(yè)自身數(shù)據(jù)積累有限，目前從業(yè)機構所采用的數(shù)據(jù)主要來自行業(yè)外。這些數(shù)據(jù)的有效性和相關性尚未得到充分檢驗。加之行業(yè)的數(shù)據(jù)分析水平、風控模型中的變量因子選擇等尚處在起步階段，風控模型尚未得到完整周期數(shù)據(jù)的檢驗等原因，因此大數(shù)據(jù)在汽車金融業(yè)務中仍主要作為輔助工具使用。

     雖然大數(shù)據(jù)在汽車金融行業(yè)的應用不如現(xiàn)金貸那樣成熟和成功，但作為一項對原有業(yè)務模式有顛覆性創(chuàng)新可能的技術，大數(shù)據(jù)正在被越來越多的汽車金融從業(yè)者所關注，甚至成為如燦谷、易鑫等行業(yè)新貴們的競爭利器。

目前，國內(nèi)汽車金融行業(yè)對大數(shù)據(jù)的應用主要在四個方面。

      一是精準營銷，即通過大數(shù)據(jù)分析找到汽車金融用戶，將金融產(chǎn)品精準推薦給潛在用戶。在獲客成本不斷高企的今天，精準營銷能夠幫助汽車金融從業(yè)機構快速獲得有效客戶，降低業(yè)務獲客成本。

      二是風險控制，即通過大數(shù)據(jù)分析和建立風控模型有效識別汽車金融用戶的潛在違約風險，控制業(yè)務整體不良水平。這是目前大數(shù)據(jù)在汽車金融行業(yè)應用上最成熟的方面。以易鑫的大數(shù)據(jù)風控平臺為例，易鑫通過機器學習、網(wǎng)絡爬蟲、指標體系、規(guī)則引擎、流式計算等核心技術，整合線上線下多維度數(shù)據(jù)，能夠滿足汽車金融業(yè)務反欺詐、信用評分、貸前審批、貸中監(jiān)控、貸后追蹤等全方位風控需求。

      三是改善用戶體驗。由于大數(shù)據(jù)技術可以幫助從業(yè)機構從更多維度、更豐富的信息源中獲得更全面的用戶信息，因此用戶本人所需要提供的業(yè)務材料被簡化，貸款等待時間縮短，有的機構甚至能夠?qū)崿F(xiàn)實時反饋審批結(jié)果、審批通過后兩小時內(nèi)完成放款。用戶體驗極大改善。

      四是提高金融服務效率?？萍急憷鹑凇⑻岣叻招实睦雍芏?，比如大搜車依托支付寶的流量平臺和芝麻信用分推出的“彈個車”產(chǎn)品模式；燦谷與滴滴針對網(wǎng)約車司機提供的金融產(chǎn)品模式等。

      隨著大數(shù)據(jù)技術自身的發(fā)展和在汽車金融行業(yè)應用的不斷深入，大數(shù)據(jù)在解決汽車金融行業(yè)痛點、重塑業(yè)務流程方面的表現(xiàn)將更加卓越。

      同時，大數(shù)據(jù)自身的特點也將反過來深深影響汽車金融行業(yè)的未來發(fā)展。由于大數(shù)據(jù)天然具有的規(guī)模效應，未來汽車金融的市場份額將會越來越集中到少數(shù)幾家數(shù)據(jù)積累充分、數(shù)據(jù)質(zhì)量較好、算法科學、有效性高的公司手中。誕生于汽車金融行業(yè)的獨角獸公司已經(jīng)在路上。

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