汽車融資租賃賽道上有哪些玩家

⑴ 傳統新車售賣模式不斷洗牌，毛豆新車成為賣車新勢力丨車壹條

除此之外，2019年以來，毛豆新車在河南、河北、廣東、四川南充、陝西咸陽等地開展汽車下鄉專場活動，在鞏固自己渠道下沉優勢的同時，也頗受地方政府和當地用戶的認可。

對於小鎮青年而言，毛豆新車提供了低門檻、觸手可及且安全有保證的購車渠道，對於主機廠而言，毛豆新車為他們提供了一個現成的下沉渠道，幫助其拓展新市場和新用戶。而毛豆新車與上汽通用五菱在定製車上的合作，則驗證了互聯網、大數據對於消費需求的深度挖掘與精準把控，堪稱汽車定製潮流的新樣本。

經過疫情的洗禮，汽車行業各個領域優勝劣汰、轉型升級步伐加快，毛豆新車這樣的新勢力，也將迎來更好的發展。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

⑵ 汽車金融的多樣化特點，汽車金融的前景怎麼樣

言歸正傳汽車金融，行業內也不再僅僅是銀行和廠家金融梅開二度，各類玩家紛紛入局，一時間形成百舸爭流場面。整個汽車金融在經歷了坎坷之後，從2012年開始就進入了高速發展階段，到今天無論是新車二手車的分期、抵押貸款、庫存融資，還是蓬勃發展的融資租賃，汽車金融戰場競爭格局逐步擴大，業務形態越來越多元化，一時間發展火爆。
映入消費者眼簾的譬如二手車的廣告刷屏，汽車新零售玩直播答題，甚至花重金請來不少一線大明星紛紛做代言，汽車金融正可謂一時爆紅。我們來看目前消費者在4s店買車，提供的金融貸款方案主要有這樣幾種：廠家金融、銀行按揭、信用卡分期、擔保按揭和融資租賃。一般來說廠家金融、銀行貸款以及信用卡分期是風險最低的，而最近被曝光的問題集中在擔保按揭和融資租賃比較多。諸如：空白合同、捆綁銷售、罰息問題、五花八門收費問題等，還有些宣傳低首付但是月供利息很高。
當然身處水深火熱的汽車金融行業玩家也有一肚子苦水，一面是被競爭對手不斷攻城掠地，而另一面是久攻不下的地域城池，先入者根基深厚難以撼動，一線肉搏廝殺競爭激烈。
2018年毫無疑問是處於監管風暴的一年，2018年1月13日銀監會發布《關於進一步深化整治銀行業市場亂象的通知》，明確2018年重點整治8個方面22條。頒布後一周不到時間，浦發銀行成都分行被重罰4.62億。同時部分汽車金融公司因為貸款規模受到限制，宣布暫停放款。在大力推進金融去杠桿化的今天，不少汽車金融公司急功近利，亂象叢生的市場，將會在強監管大勢所趨下優勝劣汰。對於已經正規化操作的公司以及規模較大的金融機構，也許是一個利好的信號，監管讓攪局者打回原形，該整改的整改，該取締的取締。

⑶ 國內汽車金融的現狀和前景是怎樣的

金融行業創業接近尾聲

2018年的金融創新市場（尤指信貸），基本已經形成了固定的「場景-風控-資金」模式，新的模式幾乎被探究完畢。除非有重大的數據上的突破（如金稅三期數據源），否則我認為不存在模式創新後一輪輪融資走上資本化的道路。我自己聽到VC圈一線的炮火聲越來越小，看金融的投資經理已經供大於求。

然而，由於信貸本身的競爭力很大程度上在場景和資金的BD能力，這兩個能力未必能規模化贏家通吃，這就使得金融行業不具備投資的機會但具備創業的機會。

從創業而言，2018也未必是一個好的年景，監管太左，既然能將168元的水果卡定性為頂風違紀，就不會在乎為了風險而扼殺掉多如牛毛的創業公司。從具體政策上來看，主要是對資金端的壓制。

今天信貸無非兩種模式，要麼自有放貸主體，要麼給其他機構做助貸。

對於自有放貸主體的玩家而言，監管對杠桿率的限制*為致命。過去小貸公司雖然有杠桿率限制，但是通過ABS出表（可以簡單理解為債權轉讓出去），就可規避監管。中國國情潛規則多，監管政策不能看條文，BAT的應對是更關鍵的指標。2017年12月18日，螞蟻金服為重慶阿里小貸增資82億，給整個行業帶來致命的負面信號。原本重慶阿里小貸一直違規超杠桿做業務，2017年注冊資本是20億卻ABS出表了數千億的業務，早已違規。

阿里的解決方案是一邊增資補足杠桿率，一邊將自己放貸改為貸款超市，讓銀行在背後給消費者通過二類戶放貸。對於阿里這樣和監管走得很近的機構，尚有溝通的餘地，大部分小公司，一旦政策落實下來，可能會因為杠桿率被一幫子打死。

助貸模式也並非一帆風順，銀監發〔2018〕4號是*大的痛。第九條：

違規接受未取得融資擔保業務經營許可證的第三方機構提供擔保、增信服務以及兜底承諾等變相增信服務。

講的是，過去往往助貸公司負責獲客和風控，銀行負責資金。因為前端風控很大程度上是助貸公司做的，所以助貸公司要給銀行做擔保，銀行也更願意和強擔保能力的渠道開展合作，比如萬達小貸、360金融、京東金融、小米貸款……

這件事造成的問題就是，銀行把風險放在資產負債表外了，某銀行從08年做汽車金融至今，未出現一筆壞賬，但下屬助貸公司實際上承擔了大量風險，不爆則已，一旦爆發就是大問題。因此監管要求，如果一家公司要給銀行做助貸加增信，要麼是融資性擔保公司，要麼是保險公司。然而前者受到10倍杠桿率限制，後者牌照極難拿。

汽車金融是信貸行業僅剩的創業機會

今天信貸創業要選什麼方向，歸結了兩點：

信貸行業從未出現賽道都賠錢，只有某公司賺錢的情況，更多還是同賠同賺，因此要選擇人人賺錢的賽道。

不要燒錢或者負現金流，*後期望通過資本化變現，很難實現；應當做一家一開始就盈利或者正現金流的公司，即便靠分紅也能變現。

汽車金融行業完美的符合了這兩點：

其一，由於市場處於金融供不應求，滲透率快速提升的階段，市場利率水平還很高，所有萬家利潤都非常豐厚。以銀行擔保系的公司為例，經營得好的，現金流大賺，利潤表小賺；經營得不好的，現金流小賺，利潤表打平，自己的小金庫還貪污一筆錢，總體還是大賺。

其二，汽車金融行業如果通過助貸模式砍3年的頭息，會有非常好的現金流。3年期的二手車分期，基本上可以砍頭息11%，扣除運營成本和費用，剩下5%問題不大。即便通過融資租賃模式，也有辦法把大部分收益前置。

二手車消費貸是汽車金融的先鋒隊

上圖是我歸納的汽車金融的機會分布。簡單講，今天汽車金融行業要麼自己做交易場景，要麼給交易場景做資金批發。理論上自己做交易場景是*好的，但是：二手車因為收車定價需要老闆做，歷來小而散；新車4S店長期經營狀況並不好，新玩家如果沒有明顯競爭優勢，很難逆轉行業的整體頹勢。

資金批發中，車抵貸格局完成了，不是個大市場；車商貸本質上是給高杠桿的小微貿易企業放貸，大方向就是不賺錢的；消費貸中新車機會歸巨頭；二手車消費貸利潤高，而且創業公司有機會。

每一個參與汽車金融的玩家，無論從何種賽道切入，都應致力於舔到二手車消費貸這塊奶油。以下主要為對二手車消費貸的分析。

消費端利率下行，提出精細化運營要求

2018年市場*大的變化，我認為既不是某些銀行的資金政策（因為好資產總有人要），也不是某些浩浩湯湯的汽車新零售（因為想做好太難了），而是大資本進入帶來的消費者端利率大幅下降。

以某行卡分期公司在浙江做二手車分期展業為例，利率大約是擔保公司收取10%的服務費。之後用戶向銀行按「本金=貸款額*(1+10%)」償還，3年等額本息，銀行3年共收利息9%，摺合年化5.8%。銀行利息部分我們不管，金融公司收到手上的砍頭息就是11%，包含了運營成本、風險成本、公司利潤。

對於運營的不好的公司，運營成本6%，風險成本4%，實際上利潤已經是0了。之所以它們仍賺得盆滿缽滿，原因如下：

西北等偏遠地區服務費可達18%，全國平均可達14%，相比於浙江地區，多了4%的凈利。

4%壞賬為Vintage峰值，但時間上是滯後的，故沒有在現金流上體現。

但這兩個盈利手段都站不住腳。*個，偏遠地區的高息本質上是金融供給不足的結果，但是在如今汽車金融大紅大紫的背景下，這個窗口期也就1年時間。第二個，壞賬雖然滯後但還是要顯露出來的，對於一個正常的經營者，只賺現金流不賺利潤表似乎也沒什麼意義。

挑戰的背後是機遇，精耕細作的公司可以搶占粗放經營公司的市場空間。

所謂「大數據風控」

任何技術傳到中國都會被神話，每一家放貸公司都不得不假裝自己擁有大數據風控技術，來面對資金端的質疑。說者不明白，聽者也未必明白，但是似乎掛上了高科技，能解釋一些不能用常理解釋的壞賬率，於是皆大歡喜。

實際上，大數據風控更多的就是回歸分析，根據大量的歷史數據，系統統計出：這些特點的人不還款，這些特點的人還款。

至於其中需要使用到的伺服器技術和數學模型，我們這些技術白痴沒必要關心。

根據大數據風控本身的特點，很容易判斷，什麼類型的貸款可以使用大數據風控：

大量的案例，不僅包括用戶提交的變數，而且要有對應的還款情況。因此現金貸這樣大量案例的貸款易於做大數據風控，而房抵貸這種期限長金額高的，很難做大數據風控。

需要獲取到真實數據，如果獲取的數據可以被包裝，大數據風控就完全沒有用武之地。

讓我們把汽車金融的風險做一下拆分，看看哪裡有大數據風控的機會，大體風險分三類：

真實購車用戶違約，大約Vintage壞賬在1%，相比於3C和醫美分期，買車（豪車除外）的消費行為本身已經篩選出有一定資信的用戶。

車抵貸包裝成消費貸的套現單，即車的買方和賣方都是一起的人，通過消費貸的方式借到了相當於車抵貸的錢。由於後續會慢慢還款，套現單短期看不出壞賬，但後患無窮。車抵貸用戶本身資質差，借來的現金多半是生意周轉或還外債，市場上車抵貸的年化利率都在40%以上，消費貸給消費者的年化利率不到20%，中間的差額就是公司的損失。從另一個角度看，雖然做得好的車抵貸公司催回後壞賬率可達5%以下，但展期率（另一個角度就是逾期率）卻可能高達20%，消費貸公司往往不具備強催收能力，這個問題就會尤其顯著。

純粹詐騙，消費貸購車後將車二抵或者黑車賣掉，一般還款1期以後就再也不還。由於首付比例高，且賣黑車有折價，通過這個方式騙得的金額並不高，而手續卻極其繁瑣。可以認為，一般不會有人准備一套手續僅為了騙一輛車，多半是車商拉一堆白戶騙走金融公司大批量貸款，作案時期可能在數周到一個月。

*種風險是我們可以接受的，由於市場大環境好，不需要太擔心，反而是做了風控容易提高拒單率，得不償失。

第二種風險是*不能接受的，是容易被很多汽車金融公司總部忽視的隱形炸彈。而第二種風險的發生，一定是車商和業務員的一致配合，車商必然知道買家和賣家是一起的，多半情況業務員也會知道，因為需要包裝材料並做高評估價。在第二種風險中，大數據風控完全無效，因為傳到總部錄入系統的數根本就是假的。今天大部分汽車金融公司處理此事的做法是高壓線的管理政策，有的直接開除，更有甚者直接讓作惡員工吃牢飯。

第三種風險是整體性的風險，不出事則已，一出事可能就是總AUM的2-5%的壞賬。由於利益太大，可以騙一票後出國永不回來，對員工高壓線的做法也已經不管用了。今天大部分汽車金融公司處理此事就兩個方法，一個是總部電核，一個是巡查制度。

討論一下大數據風控的應用：*個風險可以用大數據風控，但沒啥效益。第二個風險都是假資料，根本沒法用大數據風控。第三個風險中，大數據風控可以發現一些假單子的聚類，從而給出警告，通知人工核查。但這也屬於屠龍之術，出事情之前沒人能覺察到效果，也沒人會重視。

總結一下，大數據風控*的作用是識別批量造假的單子，但沒什麼值得神話的。線下放貸的生意，一線的炮火聲只有業務員聽見，把人管好才是根本。

三種模式：直營、區域代理、商戶代理

理論上，和任何消費分期市場一樣，二手車分期應該也有三種模式：

直營：自己的業務員在二手車門店蹲著等單子。

區域代理：區域加盟商負責養業務員並且承擔風險。

商戶代理：二手車商作為代理，給自己的客戶附加金融產品，並直接給金融公司總部推單子。

到底哪種方法好，大家一直爭論不休。

直營是*原始也是*靠譜的模式，*的缺點就是擴張慢，一旦擴張快就管理事故。

區域代理解決了擴張速度的問題，但由於區域代理的收入取決於業務量，區域代理天然就有放寬風控甚至幫助包裝材料的傾向。為了解決這一問題，很多金融公司要求區域代理連帶擔保，但是代理商實際不具備相匹配的主體資信，*後的結局就是，一旦不小心出了風險，代理商只能不斷擴大業務量搏一把，*後不得不跑路。

商戶代理貌似比區域代理好一些，商戶本身了解業務場景，也具備主體資信可以提供擔保。

直營和區域代理相比，毫無疑問，直營更好。但今天二手車消費金融市場做全國展業的公司，沒有真正做直營的，直營因為擴張速度的原因頂多做到2-3個省份。大量號稱直營的，實則區域代理。這兩者本無優劣，無非數量與質量的權衡問題。我相信，小而美的區域性直營公司，大而全的全國區域代理公司，將在很長一段時間內並存。

商戶代理模式就有更多可探討的空間，參考*為成熟的3C分期市場的經驗，*大的兩家，捷信和買單俠是直營模式。閃銀是區域代理模式，是因為當時希望快速佔領市場的權益之計，選擇的代理商並不要求行業背景，而清一色是當地有水電站、大型超市等產業的老闆，主要考慮到代理商的擔保能力。在3C分期領域，商戶代理模式從來沒有成功過，基本以商戶騙貸告終。

3C分期中商戶代理不可行，對比二手車分期是否也不可行呢，有幾個情況差別：

3C市場，風險都集中在用戶的還款能力；而二手車市場，風險都是欺詐問題，如果商戶配合，可以有效降低二手車分期的風險。

3C市場，都是連鎖店面，每個單獨店面的員工不具備風控能力；而二手車市場，都是老闆常駐一家核心店面，具備風控執行能力。

3C市場，金融收入只佔總商戶總收入很小比例，商戶沒有動力管理金融業務；而二手車市場，金融收入佔比極高，每一個老闆都有興趣參與金融業務。

總結一下：

從業務擴張速度看，區域代理>商戶代理>直營。在2018年，業務擴張速度再怎麼強調都不為過。

從風控水平看，直營>區域代理=商戶代理。值得一提的是，第二種客戶騙貸的風險，商戶代理模式或許可以完全杜絕；但對於第三種整體跑路風險，因為商戶代理模式給了商戶更大的許可權，很容易在商戶代理模式下出現。

資金從哪裡來

今天二手車消費貸公司獲取資金主要是銀行擔保系（助貸）和融資租賃兩大模式，具體產業鏈結構可以見我下圖的總結。

一條路是助貸，即銀行擔保系准入。缺點是資金不穩定，優點是高杠桿率且砍頭息。CEO清一色60後和70後，沒有80後的。大公司和小公司拿資金的能力不會有特別大的差距，我認為擔保系的大公司不應該享受超額溢價。

另一條路是自己放款，理論上可以有融資租賃、保理、小貸、消金等牌照，但由於融資租賃可以佔有物權方便催收，且牌照便宜，所以融資租賃成為主流模式。融資租賃先放款，形成資產包後再轉讓給資金方。優點是魯棒性更強，不依託任一資金方，而是打包成現金流資產後，可以賣給任何機構。但資金方實際上還是無法看清資產包內的資產，缺點是依然要依靠資產端主體資信來決定融資能力。

曾和一個CEO聊起，什麼事情都能靠BD，只有找資金不能靠BD。看的案子越多，這句話我越認同，找資金這件事，不是新經濟，而是舊經濟，是傳統金融。如同某知名汽車金融公司，CEO原本主機廠金融高管出身，一開始做銀行助貸，再抱大腿聯合成立融資租賃，*通過幾輪股權融資，讓公司真正具備了主體資信。在做汽車金融早期投資的時候，我們應當致力於發現具備這樣潛質的CEO，並給予超額溢價。

車源問題

上面講的都是資金批發中風控、展業、資金的細節，除此以外，很多人在思考，是否有資金批發以外的方式和車商建立關系？大約探索了如下模式：

SaaS：屬於附加物，工具類產品的競爭壁壘是有限的。

保險：屬於另一攤生意，不同保險經代在不同時間能拿到不同價格提供給渠道方，有比價和出單平台的機會。車險本身已經是沒有利潤的生意，除非保險公司違規變相補貼，否則很難有玩家在這個領域具備規模化競爭優勢。

車史數據：可以幫助車商提供檢車的輔助，有一定價值，但是車商不會為單筆查詢付太多錢。

估價數據：用途比較有限，定價是車商的核心能力，估價數據更多的是用於參考，基本低於實際成交價。

銷售：小城市的二手車是如何成交的？首先，二手車市場是一個賣方市場，掌握了優質車源的車商是強勢方。其次，車商和「拼縫的」（拉客戶給車商的中介）一起，一方面找熟人關系殺熟，一方面在58趕集和當地論壇刷帖子，希望碰到肥羊。一般一個車商一個月也就成交2-3台車，都是強銷售和信息不透明的路數。為二手車商提供的銷售服務無法做到閉環，僅能起導流作用。然而，正如訪談的某車商所說「老子有一輛賓士在手，城裡想買二手賓士的，無論找到哪個車商都會帶到我這里。本來就是我的客戶，有沒有XX平台都會到我們市場里來。」

車源：非常重要的手段，車源是車商的核心生產資料，誰控制了車源，誰就控制了車商。大部分汽車金融行業的投資人和創業者都認為，車源是顛覆行業的關鍵。

現有二手車源是怎麼來的呢？90%以上都是4S店的置換車。一個車主需要將車子出手，多半是要換新車，於是去4S店買新車的時候，4S店就會找到當地二手車商過來定價收車，車商再返給4S店工作人員一定的好處費。

如何提高車源效率？一個方法是創新性地拿到車源，一個方法是提高車商串貨效率。

先講拿車源問題，需要考慮的兩個關鍵要素分別是「流量」和「定價」。

流量上，從消費者有賣車需求開始，到接觸4S店被收車，中間的時間很短，如何在這么短的時間內切入消費者。顯然互聯網營銷是不管用的，因為命中率太低。通過做4S店導流，順便抓取精準流量，是一個方法，難點在於4S店導流本身是個虧錢買賣，沒人做好。和4S店集團合作統一收車，也是一個有效的方法，但如果無法做大蛋糕，僅僅是將員工的灰色收入變為4S店集團的收入，還不如直接讓4S店做全員降薪，解決不了根本問題。

定價上，由於「一車一況」，任何數據化的定價方案都只能確定參考價，一旦涉及人來主觀定價，委託給任何人都存在權利尋租空間。現有*成熟的方案是優信拍，集中車源在一個場地，買家線下看車線上競拍，來解決定價問題。但很多時候，優信拍無法做到交易閉環，車商讓用戶在優信拍上定價後，提高一點兒價格在場外完成交易。

車商串貨問題，彼此相識的車商可以直接微信達成交易，互聯網改造這個場景的核心在建立車商信用體系。譬如某些城市車管所建立的當地二手車商聯盟（商會），先通過擔保制度和邀請制度做好車商准入，再建立一系列的信息發布規范，對於不遵守者進行懲罰，久而久之，建立起各車商的信用體系，大大降低了交易的摩擦成本。

綜上，汽車新零售是二手車車源端改革的機會，車商聯盟是解決車商串貨問題的有效手段。

結論

今天二手車消費貸公司獲取資金主要是銀行擔保系（助貸）和融資租賃兩大模式，具體產業鏈結構可以見我下圖的總結。

總結前述內容的觀點如下：

1.受限於監管和降杠桿周期，金融行業的創業接近尾聲

2.但汽車金融仍然處於金融滲透率提升的階段，至少還有2-3家上市公司的機會

3.二手車消費貸是汽車金融中*肥的肉

4.消費端利率下行，精耕細作的公司可以搶占粗放經營公司的市場

5.大數據風控效果有限，歷經時間打磨出來的管理半徑是風控核心

6.直營小而美，區域代理大而松，號稱全國直營的，大部分都還是區域代理

7.相比區域代理，商戶代理可以防止套現單，但是容易整體跑路，並非好模式

8.資金端能力要靠老闆背景，具備強資金能力老闆的早期公司是投資窪地

9.汽車新零售是二手車車源端改革的機會，車商聯盟是解決車商串貨問題的有效手段

⑷ 干貨 | 如何應對汽車金融貸款中的3種風險

汽車金融火了。

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網的加持，使得汽車新零售新金融迅速成為了互聯網金融領域的新風口。

那麼問題來了！汽車金融企業或平台如何在新零售新金融模式下立於不敗之地，又該如何運用大數據技術建立核心競爭力？本文主要針對汽車新零售的三種模式，以及面臨的三種主要風險，提出如何通過大數據來化解風險。

 01 數據驅動下的汽車新零售模式 

商業模式好壞與否或競爭力的強還是弱，關鍵都在於是否能有效解決用戶的痛點。那麼在購車這個場景下，用戶最關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品 。為了解決以上問題，汽車金融企業或平台可以利用大數據在如下幾個方面進行發力。

1. 建立純線上的自動化授信體系

融合業務數據和互聯網大數據， 利用先進的機器學習技術打造純線上自動化汽車金融大數據風控體系，從而改變傳統汽車金融依靠線下提交材料人工審核的方式，給用戶以更優質的購車體驗。 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於在你的平台上給用戶發放了一張汽車領域的信用卡，只要不超過相關額度和使用期限，可以隨便購買平台上任何車。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. 動態風險定價，提供靈活多變的金融配套方案

互聯網是為了消除信息不對稱，如果利用用戶不夠專業、信息不對稱而匹配給用戶貴的產品或者對平台有利的產品，遲早是殺雞取卵，得不償失的。根據用戶的實際情況利用數據進行動態的風險定價策略，提供適合用戶的金融配套方案，將有利於提高用戶對平台的忠誠度和粘性，也更利於企業的長遠發展。

 02 汽車新金融存在的主要風險 

在中國的汽車金融業務中，最主要的參與方有四大類：商業銀行、汽車金融公司、融資租賃公司和互聯網汽車金融平台。其中，銀行和汽車金融公司無疑是最主流的玩家，銀行有資金優勢，汽車金融公司的主體則往往是整車廠或經銷商，有渠道優勢，這倆已經占據了95%的市場份額。

作為汽車新金融代表的融資租賃公司和互聯網汽車金融平台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，以及產品、服務的持續深化。 目前各企業基本都是瞄準二三線以下甚至農村地區缺乏購車資金的年輕人，他們消費意識超前，對金融產品接受度比較高，同時也熟悉互聯網 。

與此同時，汽車金融業務在低線城市的滲透，客戶質量還明顯低於銀行、汽車金融公司，因此其中的風險是顯而易見的。在擴大業務規模的同時，有力的風控能力，將成為新興汽車金融機構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務（這里主要討論直租）中存在的主要風險，可歸為如下三類：

1. 信用違約風險

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願用戶。 這類風險主要是由於申請時材料造假導致，比如虛高收入等，或者後期由於某些原因導致的，如失業等。

2. 車輛套現風險

這類風險主要是承租人出於現金周轉的需要，而選擇將車子去進行套現處理。汽車租賃過程中因為車輛的所有權不在承租人，選擇這種方式去進行變現的代價過大。這類人一般都是在正規渠道（包括網路借貸平台）已經無法借到錢或者已經是信貸黑名單客戶。

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，只能進入黑市轉賣，大概在3-4萬元，因此通過這個方式騙得的金額並不高，而手續卻極其繁瑣，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裡面。

 03 汽車新金融的大數據風險控制 

對於第一類風險， 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，融合業務數據和互聯網大數據，利用先進的機器學習技術，全面評估用戶履約能力；再者就是建立貸中監控機制，如發現用戶異常（如工作單位經營異常、最近出現多平台借款行為等），則可提前主動介入，最大程度降低企業損失。

對於第二類風險， 可以建立黑灰名單模型。黑名單數據深得各家互金公司的寵愛，幾乎是來者不拒。但因數據污染等問題的存在，市面上各家黑名單的質量參差不齊，而且整體質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則邏輯肯定不適合，且會將很多本質上是優質的客戶拒之門外。

在這里我們可以 藉助Adaboost演算法思想更好的挖掘黑名單的價值， 集眾家之所長。藉助這個演算法原理，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據源的不斷增加，根據各家黑名單的表現給予各家一定的權重，最終構成一個強的分類器。根據最後模型的得分進行黑灰名單的劃分，從而採取拒絕或者提高首付或降低授信額度等措施。

Adaboost演算法結構

對於第三類風險， 因汽車金融裡面欺詐不同於3C產品或網貸，手續卻極其繁瑣，均是需要專業產業鏈團隊進行操作，而且持續的時間一般較長，涉及的鏈路較長。正是因為這樣的欺詐特性， 可以通過大數據建立關聯知識圖譜同時結合線下人工審核的手段來有效防止團伙的欺詐。

作者 | 第一消費金融  甘華來 

文章來源 | 金融科技安全

⑸ 汽車融資租賃購車為啥越來越火

一、風險保障程度較高
首先，在融資租賃方式下，汽車承租人直到足額交付完租金後，才可以擁有汽車的所有權，所以，在整個租賃期內，汽車的所有權歸出租人所有。一旦承租人違約不按期繳納租金，則出租人可以憑借汽車所有權的身份解除融資租賃合同，收回汽車。而在汽車消費信貸方式下，貸款的風險較高。拿我國情況來說，由於汽車抵押主要依賴於房產抵押、票據質押和第三方保證，但由於相關法規制度不配套，這三種擔保質押的適用范圍十分有限。以房產抵押為例，不僅私有房產較少，而且抵押需要專業機構評估，個人需要支付過高的額外費用。因此我國汽車消費信貸還存在貸款回收困難的問題。期次，如果承租人在租期內破產，汽車並不屬於破產財產，出租人可以對抗第三人，而在貸款方式下，借款人一旦破產，其所購汽車也要作為破產進行清算。
二、有助於促進汽車銷售
具有超前消費意識、喜歡分期付款買車的往往是青年人。這些人盡管具有可觀的收入前景，但由於受目前收入所限，他們可能很難湊足消費信貸首付款，也不符合嚴格的貸款條件，這將使他們很難通過消費信貸來滿足購車需求。而融資租賃全額融資以及直接以汽車為抵押物的便利條件使青年人，尤其是剛剛畢業的年輕人的購車需求得以滿足，從而促進了汽車的銷售。
三、可以使購買汽車作為生產資料的企業獲得稅收上的好處
1、利用消費信貸的方式購買汽車，必須按國家規定的折舊年限計提折舊；利用融資租賃方式購買汽車，可以在租賃期內計提折舊。由於租賃期一般都小於國家規定的折舊年限，這樣企業每年計提折舊費用將比購買時多，企業的應稅利潤減少，從而納稅金額減少。
2、融資租入的固定資產，應在租賃開始日將租賃資產的原賬面價值與最低租賃付款額的現值中的較低者，作為融資租入固定資產的入賬價值，將最低租賃付款額作為長期應付入賬價值，並將兩者的差額，作為未確認融資費用。未確認融資費用將在租賃期內各個期間分攤入財務費用，從而產生節稅作用。‍
匯通信誠租賃有限公司（原廣匯租賃）是中國排名第一的乘用車經銷與服務集團、中國最大的豪華乘用車經銷與服務集團——廣匯汽車服務股份公司（股票代碼600297）的全資子公司，注冊資金35.6億元，資產證券化產品累計發行金額超200億元。自2011年成立以來，已為近85萬客戶提供了超615億元的購車融資租賃服務，並為近15萬客戶提供了二手車融資租賃服務。目前業務覆蓋全國30個省、市、自治區，展業城市超200個，合作經銷商近800家，合作商超200家，大型二手車商超300家。多次榮獲中國汽車流通協會「汽車金融服務創新獎」，連續4年榮獲中國汽車金融年會「中國最佳汽車融資租賃公司」、「最佳汽車融資租賃產品」等獎項。
自2014年以來，匯通信誠租賃有限公司開始布局汽車金融線上、線下全服務流程，陸續與阿里巴巴、易車網、汽車之家、愛卡汽車、搜狐汽車進行強強戰略聯合。同時與大搜車及天貓商戶等新興互聯網電商平台開展多方合作，打造全線上汽車金融交易閉環，為消費者提供從選車、融資租賃、車輛保險、車輛交付、車輛保養、二手車置換、二手車融資租賃等客戶用車生命周期內的線上線下一體化服務。