近年来，全球金融行业数字化进程加速发展。包括国内银行、汽车金融公司等在内的大小金融机构，都采取了积极的数字化发展战略。

长远来看，随着中国汽车行业的不断发展、消费者观念转变以及消费需求升级，中国汽车金融的渗透率在不断提升。近两年新车二手车增速放款，但存量车数量仍在不断增长，做大做强存量车金融成了弯道超车的一个关键点。如何在扩大金融市场份额的同时，又能有效保障金融资产质量，提升精细化运营管理水平，就成了当下汽车金融行业的热点。而金融科技创新和数字化发展也已被大多数汽车金融公司提到了战略高度，进行重点布局。

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金融科技赋能

汽车金融业务全流程

移动互联网、5G的普及，疫情时期封控管理……这些彻底改变了人们的消费与生活方式——线上化交易占比不断提升，更多细分市场出现、催生全新的汽车金融场景。消费者的金融需求也向线上化、便捷化和个性化的方向发展。

在传统的汽车金融销售模式下，汽车金融机构主要通过4S店、渠道“四见三真”等线下方式来防范欺诈风险和管理信用风险，风控主要依赖于人行征信系统及人工审核，搭建的风控体系依赖于繁琐的线下流程和工作人员的从业经验、职业操守等。但随着人工智能、大数据、生物识别、物联网等数字技术的发展，提供复杂的申请资料和多次往返线下的业务流程已经不能适应客户需求，简手续、简流程已经成汽车金融的优势和亮点，汽车金融业务也加速从线下向线上和数字化转型。

得益于金融科技的发展，汽车金融业务可以通过生物识别技术确认客户身份，通过电子征信授权、无纸化签约、 OCR自动识别申请资料，通过大数据风控实现秒批，通过智能客服服务客户个性化的金融产品咨询……这些金融科技的应用，不仅能帮助汽车金融公司实现贷前金融产品远程申请、远程面签、自动化审批，贷中智能视频、实时放款、客户服务，贷后客户管理、车辆管理、财务记账等业务流程效率的优化，而且消费者也可以享受到从申请到放款以秒来计算的极速服务，从而极大的提升了客户体验和汽车金融业务流程效率。

简化便捷的业务流程并非只是简单的流程设计，背后其实需要全面、坚实的风控能力作为重要保障，通过建立大数据支撑体系，引入合规且有效的数据资源、利用大数据风控模型和精确的策略规则，在风险可控和业务安全的大前提下形成简化便捷的业务流程优势。相较于之前过度的考量风险控制，这两年大家再不断优化流程，客户体验感好坏也是能决定最终资产表现好坏的一个核心因素。

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大数据风控

带来风控新视角

近年来，汽车金融客群逐年下沉，客群年轻化趋势显著，车抵等金融业务也日益发展，汽车金融风控也面临着更多挑战。随着汽车金融市场规模的增长和各种新型欺诈层出不穷，传统的风控体系对于汽车金融的全面风险管理已经无法满足需求，仅靠央行征信与金融机构自身，难以获得有效的数据支持和实现全面风险管理。

在汽车金融线上申请的场景中，虽然不能依托于汽车交易线下场景，但是在这种业务模式下，易鑫、卡尔数科等平台也借助金融科技的积累与创新，依托AI智能，探索出汽车金融业务特别是车抵贷业务与金融科技融合发展的新路径。有别于有场景的交易类贷款，车主贷的欺诈类风险相对较低，但对于人、车识别的要求一点也不比交易类贷款简便，这对一家着手于做车主贷的公司的技术能力，大数据处理能力提出了较高的要求，卡尔数科的车主客户通过APP线上申请车抵贷产品，通过客户授权可以获取很多传统汽车金融机构没办法获取的独特数据，比如客户在APP上的注册信息，车辆信息、车辆估值查询、客户使用金融APP的时间偏好、客户申请金融业务的时间戳等等，这些数据能够帮助风控去完善客户画像，在新模式下获取更多的客户行为数据，这些数据可以为欺诈风险的评估提供更多的广度和深度，从而搭建独特的数据壁垒。

当前市面上三方数据公司鱼龙混杂，过多的三方不仅不能帮助风控分析客户，还会因为过度的重复数据对客户审核造成干扰，目前最官方的，也是最标准的依然是人行征信。人行征信为主，其他外部数据为辅，将两者有序结合，依托高效的大数据处理能力与机器学习算法，风控模型和策略在深度学习和数据挖掘中不断更新、调整和迭代，进而从多维度的大数据中找出风险规律，使得全面风险管理体系不断完善与迭代，更精准的做客户风险分层，并根据金融产品收益和全生命周期损失率，实时调整风险策略。

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数据驱动精细化运营

从本质上看，数字经济时代，汽车金融机构的服务形态和竞争内核已发生根本性变化，其核心不再是单一的汽车金融产品销售，而是以数据资产作为生产要素，依托于完整生命周期的客户资产表现的沉淀，不断提升金融资产风险管理能力、降低运营成本、实现客户触达和提升金融服务能力的多维竞争。

有客户就有需求，有需求就有市场。满足不同客户的需求，为不同风险评级的客户提供不同的金融产品，提升金融业务精细化运营能力，其背后对应的是、数据驱动的金融风控处理能力：数据驱动风控模型的构建，都有相应的数据论证和统计分析，并且通过深层次的特征挖掘，提取出更为深入和准确的洞察信息，从而降低工作人员因为经验、情绪以及信息不足而导致的偏差，使得风险评级更为客观。根据不同的客户的风险评级，不同的车辆估值，通过大数据计算出对应的风险定价，从而推荐不同的金融产品，实现客户转换效率的最大化，降低获客成本的同时，提升汽车金融业务精细化运营的能力。这些都是传统的金融机构难以准确实现并快速做出反应的。

在汽车金融全面风险管理过程中，利用大数据技术对业务流程中全量数据收集，BI工具自动分析，不仅能持续优化风控模型和风险策略，有效保障汽车金融资产安全，同时也能服务汽车金融业务，提升业务流程的转化效率，精细化运营，扩营收、降成本，赋能汽车金融机构的核心竞争力。