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上传日期:2018年10月24日 作者:admin 来源:合智思创

      消费金融这个最近几年突然火起来的行业,其实在十几年之前就一直存在。只不过那个时候,经营消费金融业务的机构只有商业银行,提供的产品只有个人消费贷款,能够办下来的人则绝对属于人群中的少数。

      那些年消费金融市场规模小,整个行业发展迟缓,其中一个很大的原因就是当时的人民银行个人征信信息覆盖范围有限,对于绝大部分有消费金融产品需求的个人来说,商业银行根本无法判断其个人信用状况。

      打破这个行业瓶颈的就是大数据。随着大数据、云计算技术的成熟和在金融行业的广泛应用,人民银行个人征信数据的局限性被结合了社交、网购、通讯、出行等多维度的大数据产生的个人信用数据所补充并完善,从而使消费金融的门槛极大降低,目标用户迅速扩大,市场规模快速增长。

      与大数据在消费金融,尤其是现金贷行业的成功应用相比,大数据在汽车金融领域的应用和表现则逊色得多。

      汽车金融由于发展时间较长,从业机构类型相对单一(主要为银行和汽车金融公司),行业准入有一定门槛等原因,当现金贷行业在新技术的带动下突飞猛进时,汽车金融行业虽然也在快速发展,但始终保持原有的发展路径,既没有出现过颠覆性创新的玩家,也没有让人大跌眼镜的玩法。

      造成大数据在汽车金融领域应用滞后的原因,笔者认为主要是由汽车金融业务及行业特点决定的。

      首先,与现金贷业务相比,汽车金融业务发生笔数少,贷款金额较分散。这就使汽车金融业务的存量数据远少于现金贷;而且由于贷款金额少则几万,多则几十甚至百万,使得交易额数据相当分散,数据的稳定性较差。汽车金融数据的这些特点,都增加了数据建模的难度,在一定程度上会影响模型结果的有效性。

     其次,汽车金融公司在用大数据改造现有业务流程,将大数据广泛应用于现有产品和服务前,往往需要承担较高的数据采购、数据建模、人才招募、产品测试等成本,甚至在大数据和模型应用的初期,由于模型的有效性尚在调整期,业务的不良率很可能不降反升,从而承担额外的不良损失。很多公司可能并不认可这种投入与产出的方式。 第三,汽车金融行业自身数据积累有限,目前从业机构所采用的数据主要来自行业外。这些数据的有效性和相关性尚未得到充分检验。加之行业的数据分析水平、风控模型中的变量因子选择等尚处在起步阶段,风控模型尚未得到完整周期数据的检验等原因,因此大数据在汽车金融业务中仍主要作为辅助工具使用。

     虽然大数据在汽车金融行业的应用不如现金贷那样成熟和成功,但作为一项对原有业务模式有颠覆性创新可能的技术,大数据正在被越来越多的汽车金融从业者所关注,甚至成为如灿谷、易鑫等行业新贵们的竞争利器。

目前,国内汽车金融行业对大数据的应用主要在四个方面。

      一是精准营销,即通过大数据分析找到汽车金融用户,将金融产品精准推荐给潜在用户。在获客成本不断高企的今天,精准营销能够帮助汽车金融从业机构快速获得有效客户,降低业务获客成本。

      二是风险控制,即通过大数据分析和建立风控模型有效识别汽车金融用户的潜在违约风险,控制业务整体不良水平。这是目前大数据在汽车金融行业应用上最成熟的方面。以易鑫的大数据风控平台为例,易鑫通过机器学习、网络爬虫、指标体系、规则引擎、流式计算等核心技术,整合线上线下多维度数据,能够满足汽车金融业务反欺诈、信用评分、贷前审批、贷中监控、贷后追踪等全方位风控需求。

      三是改善用户体验。由于大数据技术可以帮助从业机构从更多维度、更丰富的信息源中获得更全面的用户信息,因此用户本人所需要提供的业务材料被简化,贷款等待时间缩短,有的机构甚至能够实现实时反馈审批结果、审批通过后两小时内完成放款。用户体验极大改善。

      四是提高金融服务效率。科技便利金融、提高服务效率的例子很多,比如大搜车依托支付宝的流量平台和芝麻信用分推出的“弹个车”产品模式;灿谷与滴滴针对网约车司机提供的金融产品模式等。

      随着大数据技术自身的发展和在汽车金融行业应用的不断深入,大数据在解决汽车金融行业痛点、重塑业务流程方面的表现将更加卓越。

      同时,大数据自身的特点也将反过来深深影响汽车金融行业的未来发展。由于大数据天然具有的规模效应,未来汽车金融的市场份额将会越来越集中到少数几家数据积累充分、数据质量较好、算法科学、有效性高的公司手中。诞生于汽车金融行业的独角兽公司已经在路上。


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