汽车融资租赁赛道上有哪些玩家

⑴ 传统新车售卖模式不断洗牌，毛豆新车成为卖车新势力丨车壹条

除此之外，2019年以来，毛豆新车在河南、河北、广东、四川南充、陕西咸阳等地开展汽车下乡专场活动，在巩固自己渠道下沉优势的同时，也颇受地方政府和当地用户的认可。

对于小镇青年而言，毛豆新车提供了低门槛、触手可及且安全有保证的购车渠道，对于主机厂而言，毛豆新车为他们提供了一个现成的下沉渠道，帮助其拓展新市场和新用户。而毛豆新车与上汽通用五菱在定制车上的合作，则验证了互联网、大数据对于消费需求的深度挖掘与精准把控，堪称汽车定制潮流的新样本。

经过疫情的洗礼，汽车行业各个领域优胜劣汰、转型升级步伐加快，毛豆新车这样的新势力，也将迎来更好的发展。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

⑵ 汽车金融的多样化特点，汽车金融的前景怎么样

言归正传汽车金融，行业内也不再仅仅是银行和厂家金融梅开二度，各类玩家纷纷入局，一时间形成百舸争流场面。整个汽车金融在经历了坎坷之后，从2012年开始就进入了高速发展阶段，到今天无论是新车二手车的分期、抵押贷款、库存融资，还是蓬勃发展的融资租赁，汽车金融战场竞争格局逐步扩大，业务形态越来越多元化，一时间发展火爆。
映入消费者眼帘的譬如二手车的广告刷屏，汽车新零售玩直播答题，甚至花重金请来不少一线大明星纷纷做代言，汽车金融正可谓一时爆红。我们来看目前消费者在4s店买车，提供的金融贷款方案主要有这样几种：厂家金融、银行按揭、信用卡分期、担保按揭和融资租赁。一般来说厂家金融、银行贷款以及信用卡分期是风险最低的，而最近被曝光的问题集中在担保按揭和融资租赁比较多。诸如：空白合同、捆绑销售、罚息问题、五花八门收费问题等，还有些宣传低首付但是月供利息很高。
当然身处水深火热的汽车金融行业玩家也有一肚子苦水，一面是被竞争对手不断攻城掠地，而另一面是久攻不下的地域城池，先入者根基深厚难以撼动，一线肉搏厮杀竞争激烈。
2018年毫无疑问是处于监管风暴的一年，2018年1月13日银监会发布《关于进一步深化整治银行业市场乱象的通知》，明确2018年重点整治8个方面22条。颁布后一周不到时间，浦发银行成都分行被重罚4.62亿。同时部分汽车金融公司因为贷款规模受到限制，宣布暂停放款。在大力推进金融去杠杆化的今天，不少汽车金融公司急功近利，乱象丛生的市场，将会在强监管大势所趋下优胜劣汰。对于已经正规化操作的公司以及规模较大的金融机构，也许是一个利好的信号，监管让搅局者打回原形，该整改的整改，该取缔的取缔。

⑶ 国内汽车金融的现状和前景是怎样的

金融行业创业接近尾声

2018年的金融创新市场（尤指信贷），基本已经形成了固定的“场景-风控-资金”模式，新的模式几乎被探究完毕。除非有重大的数据上的突破（如金税三期数据源），否则我认为不存在模式创新后一轮轮融资走上资本化的道路。我自己听到VC圈一线的炮火声越来越小，看金融的投资经理已经供大于求。

然而，由于信贷本身的竞争力很大程度上在场景和资金的BD能力，这两个能力未必能规模化赢家通吃，这就使得金融行业不具备投资的机会但具备创业的机会。

从创业而言，2018也未必是一个好的年景，监管太左，既然能将168元的水果卡定性为顶风违纪，就不会在乎为了风险而扼杀掉多如牛毛的创业公司。从具体政策上来看，主要是对资金端的压制。

今天信贷无非两种模式，要么自有放贷主体，要么给其他机构做助贷。

对于自有放贷主体的玩家而言，监管对杠杆率的限制*为致命。过去小贷公司虽然有杠杆率限制，但是通过ABS出表（可以简单理解为债权转让出去），就可规避监管。中国国情潜规则多，监管政策不能看条文，BAT的应对是更关键的指标。2017年12月18日，蚂蚁金服为重庆阿里小贷增资82亿，给整个行业带来致命的负面信号。原本重庆阿里小贷一直违规超杠杆做业务，2017年注册资本是20亿却ABS出表了数千亿的业务，早已违规。

阿里的解决方案是一边增资补足杠杆率，一边将自己放贷改为贷款超市，让银行在背后给消费者通过二类户放贷。对于阿里这样和监管走得很近的机构，尚有沟通的余地，大部分小公司，一旦政策落实下来，可能会因为杠杆率被一帮子打死。

助贷模式也并非一帆风顺，银监发〔2018〕4号是*大的痛。第九条：

违规接受未取得融资担保业务经营许可证的第三方机构提供担保、增信服务以及兜底承诺等变相增信服务。

讲的是，过去往往助贷公司负责获客和风控，银行负责资金。因为前端风控很大程度上是助贷公司做的，所以助贷公司要给银行做担保，银行也更愿意和强担保能力的渠道开展合作，比如万达小贷、360金融、京东金融、小米贷款……

这件事造成的问题就是，银行把风险放在资产负债表外了，某银行从08年做汽车金融至今，未出现一笔坏账，但下属助贷公司实际上承担了大量风险，不爆则已，一旦爆发就是大问题。因此监管要求，如果一家公司要给银行做助贷加增信，要么是融资性担保公司，要么是保险公司。然而前者受到10倍杠杆率限制，后者牌照极难拿。

汽车金融是信贷行业仅剩的创业机会

今天信贷创业要选什么方向，归结了两点：

信贷行业从未出现赛道都赔钱，只有某公司赚钱的情况，更多还是同赔同赚，因此要选择人人赚钱的赛道。

不要烧钱或者负现金流，*后期望通过资本化变现，很难实现；应当做一家一开始就盈利或者正现金流的公司，即便靠分红也能变现。

汽车金融行业完美的符合了这两点：

其一，由于市场处于金融供不应求，渗透率快速提升的阶段，市场利率水平还很高，所有万家利润都非常丰厚。以银行担保系的公司为例，经营得好的，现金流大赚，利润表小赚；经营得不好的，现金流小赚，利润表打平，自己的小金库还贪污一笔钱，总体还是大赚。

其二，汽车金融行业如果通过助贷模式砍3年的头息，会有非常好的现金流。3年期的二手车分期，基本上可以砍头息11%，扣除运营成本和费用，剩下5%问题不大。即便通过融资租赁模式，也有办法把大部分收益前置。

二手车消费贷是汽车金融的先锋队

上图是我归纳的汽车金融的机会分布。简单讲，今天汽车金融行业要么自己做交易场景，要么给交易场景做资金批发。理论上自己做交易场景是*好的，但是：二手车因为收车定价需要老板做，历来小而散；新车4S店长期经营状况并不好，新玩家如果没有明显竞争优势，很难逆转行业的整体颓势。

资金批发中，车抵贷格局完成了，不是个大市场；车商贷本质上是给高杠杆的小微贸易企业放贷，大方向就是不赚钱的；消费贷中新车机会归巨头；二手车消费贷利润高，而且创业公司有机会。

每一个参与汽车金融的玩家，无论从何种赛道切入，都应致力于舔到二手车消费贷这块奶油。以下主要为对二手车消费贷的分析。

消费端利率下行，提出精细化运营要求

2018年市场*大的变化，我认为既不是某些银行的资金政策（因为好资产总有人要），也不是某些浩浩汤汤的汽车新零售（因为想做好太难了），而是大资本进入带来的消费者端利率大幅下降。

以某行卡分期公司在浙江做二手车分期展业为例，利率大约是担保公司收取10%的服务费。之后用户向银行按“本金=贷款额*(1+10%)”偿还，3年等额本息，银行3年共收利息9%，折合年化5.8%。银行利息部分我们不管，金融公司收到手上的砍头息就是11%，包含了运营成本、风险成本、公司利润。

对于运营的不好的公司，运营成本6%，风险成本4%，实际上利润已经是0了。之所以它们仍赚得盆满钵满，原因如下：

西北等偏远地区服务费可达18%，全国平均可达14%，相比于浙江地区，多了4%的净利。

4%坏账为Vintage峰值，但时间上是滞后的，故没有在现金流上体现。

但这两个盈利手段都站不住脚。*个，偏远地区的高息本质上是金融供给不足的结果，但是在如今汽车金融大红大紫的背景下，这个窗口期也就1年时间。第二个，坏账虽然滞后但还是要显露出来的，对于一个正常的经营者，只赚现金流不赚利润表似乎也没什么意义。

挑战的背后是机遇，精耕细作的公司可以抢占粗放经营公司的市场空间。

所谓“大数据风控”

任何技术传到中国都会被神话，每一家放贷公司都不得不假装自己拥有大数据风控技术，来面对资金端的质疑。说者不明白，听者也未必明白，但是似乎挂上了高科技，能解释一些不能用常理解释的坏账率，于是皆大欢喜。

实际上，大数据风控更多的就是回归分析，根据大量的历史数据，系统统计出：这些特点的人不还款，这些特点的人还款。

至于其中需要使用到的服务器技术和数学模型，我们这些技术白痴没必要关心。

根据大数据风控本身的特点，很容易判断，什么类型的贷款可以使用大数据风控：

大量的案例，不仅包括用户提交的变量，而且要有对应的还款情况。因此现金贷这样大量案例的贷款易于做大数据风控，而房抵贷这种期限长金额高的，很难做大数据风控。

需要获取到真实数据，如果获取的数据可以被包装，大数据风控就完全没有用武之地。

让我们把汽车金融的风险做一下拆分，看看哪里有大数据风控的机会，大体风险分三类：

真实购车用户违约，大约Vintage坏账在1%，相比于3C和医美分期，买车（豪车除外）的消费行为本身已经筛选出有一定资信的用户。

车抵贷包装成消费贷的套现单，即车的买方和卖方都是一起的人，通过消费贷的方式借到了相当于车抵贷的钱。由于后续会慢慢还款，套现单短期看不出坏账，但后患无穷。车抵贷用户本身资质差，借来的现金多半是生意周转或还外债，市场上车抵贷的年化利率都在40%以上，消费贷给消费者的年化利率不到20%，中间的差额就是公司的损失。从另一个角度看，虽然做得好的车抵贷公司催回后坏账率可达5%以下，但展期率（另一个角度就是逾期率）却可能高达20%，消费贷公司往往不具备强催收能力，这个问题就会尤其显着。

纯粹诈骗，消费贷购车后将车二抵或者黑车卖掉，一般还款1期以后就再也不还。由于首付比例高，且卖黑车有折价，通过这个方式骗得的金额并不高，而手续却极其繁琐。可以认为，一般不会有人准备一套手续仅为了骗一辆车，多半是车商拉一堆白户骗走金融公司大批量贷款，作案时期可能在数周到一个月。

*种风险是我们可以接受的，由于市场大环境好，不需要太担心，反而是做了风控容易提高拒单率，得不偿失。

第二种风险是*不能接受的，是容易被很多汽车金融公司总部忽视的隐形炸弹。而第二种风险的发生，一定是车商和业务员的一致配合，车商必然知道买家和卖家是一起的，多半情况业务员也会知道，因为需要包装材料并做高评估价。在第二种风险中，大数据风控完全无效，因为传到总部录入系统的数根本就是假的。今天大部分汽车金融公司处理此事的做法是高压线的管理政策，有的直接开除，更有甚者直接让作恶员工吃牢饭。

第三种风险是整体性的风险，不出事则已，一出事可能就是总AUM的2-5%的坏账。由于利益太大，可以骗一票后出国永不回来，对员工高压线的做法也已经不管用了。今天大部分汽车金融公司处理此事就两个方法，一个是总部电核，一个是巡查制度。

讨论一下大数据风控的应用：*个风险可以用大数据风控，但没啥效益。第二个风险都是假资料，根本没法用大数据风控。第三个风险中，大数据风控可以发现一些假单子的聚类，从而给出警告，通知人工核查。但这也属于屠龙之术，出事情之前没人能觉察到效果，也没人会重视。

总结一下，大数据风控*的作用是识别批量造假的单子，但没什么值得神话的。线下放贷的生意，一线的炮火声只有业务员听见，把人管好才是根本。

三种模式：直营、区域代理、商户代理

理论上，和任何消费分期市场一样，二手车分期应该也有三种模式：

直营：自己的业务员在二手车门店蹲着等单子。

区域代理：区域加盟商负责养业务员并且承担风险。

商户代理：二手车商作为代理，给自己的客户附加金融产品，并直接给金融公司总部推单子。

到底哪种方法好，大家一直争论不休。

直营是*原始也是*靠谱的模式，*的缺点就是扩张慢，一旦扩张快就管理事故。

区域代理解决了扩张速度的问题，但由于区域代理的收入取决于业务量，区域代理天然就有放宽风控甚至帮助包装材料的倾向。为了解决这一问题，很多金融公司要求区域代理连带担保，但是代理商实际不具备相匹配的主体资信，*后的结局就是，一旦不小心出了风险，代理商只能不断扩大业务量搏一把，*后不得不跑路。

商户代理貌似比区域代理好一些，商户本身了解业务场景，也具备主体资信可以提供担保。

直营和区域代理相比，毫无疑问，直营更好。但今天二手车消费金融市场做全国展业的公司，没有真正做直营的，直营因为扩张速度的原因顶多做到2-3个省份。大量号称直营的，实则区域代理。这两者本无优劣，无非数量与质量的权衡问题。我相信，小而美的区域性直营公司，大而全的全国区域代理公司，将在很长一段时间内并存。

商户代理模式就有更多可探讨的空间，参考*为成熟的3C分期市场的经验，*大的两家，捷信和买单侠是直营模式。闪银是区域代理模式，是因为当时希望快速占领市场的权益之计，选择的代理商并不要求行业背景，而清一色是当地有水电站、大型超市等产业的老板，主要考虑到代理商的担保能力。在3C分期领域，商户代理模式从来没有成功过，基本以商户骗贷告终。

3C分期中商户代理不可行，对比二手车分期是否也不可行呢，有几个情况差别：

3C市场，风险都集中在用户的还款能力；而二手车市场，风险都是欺诈问题，如果商户配合，可以有效降低二手车分期的风险。

3C市场，都是连锁店面，每个单独店面的员工不具备风控能力；而二手车市场，都是老板常驻一家核心店面，具备风控执行能力。

3C市场，金融收入只占总商户总收入很小比例，商户没有动力管理金融业务；而二手车市场，金融收入占比极高，每一个老板都有兴趣参与金融业务。

总结一下：

从业务扩张速度看，区域代理>商户代理>直营。在2018年，业务扩张速度再怎么强调都不为过。

从风控水平看，直营>区域代理=商户代理。值得一提的是，第二种客户骗贷的风险，商户代理模式或许可以完全杜绝；但对于第三种整体跑路风险，因为商户代理模式给了商户更大的权限，很容易在商户代理模式下出现。

资金从哪里来

今天二手车消费贷公司获取资金主要是银行担保系（助贷）和融资租赁两大模式，具体产业链结构可以见我下图的总结。

一条路是助贷，即银行担保系准入。缺点是资金不稳定，优点是高杠杆率且砍头息。CEO清一色60后和70后，没有80后的。大公司和小公司拿资金的能力不会有特别大的差距，我认为担保系的大公司不应该享受超额溢价。

另一条路是自己放款，理论上可以有融资租赁、保理、小贷、消金等牌照，但由于融资租赁可以占有物权方便催收，且牌照便宜，所以融资租赁成为主流模式。融资租赁先放款，形成资产包后再转让给资金方。优点是鲁棒性更强，不依托任一资金方，而是打包成现金流资产后，可以卖给任何机构。但资金方实际上还是无法看清资产包内的资产，缺点是依然要依靠资产端主体资信来决定融资能力。

曾和一个CEO聊起，什么事情都能靠BD，只有找资金不能靠BD。看的案子越多，这句话我越认同，找资金这件事，不是新经济，而是旧经济，是传统金融。如同某知名汽车金融公司，CEO原本主机厂金融高管出身，一开始做银行助贷，再抱大腿联合成立融资租赁，*通过几轮股权融资，让公司真正具备了主体资信。在做汽车金融早期投资的时候，我们应当致力于发现具备这样潜质的CEO，并给予超额溢价。

车源问题

上面讲的都是资金批发中风控、展业、资金的细节，除此以外，很多人在思考，是否有资金批发以外的方式和车商建立关系？大约探索了如下模式：

SaaS：属于附加物，工具类产品的竞争壁垒是有限的。

保险：属于另一摊生意，不同保险经代在不同时间能拿到不同价格提供给渠道方，有比价和出单平台的机会。车险本身已经是没有利润的生意，除非保险公司违规变相补贴，否则很难有玩家在这个领域具备规模化竞争优势。

车史数据：可以帮助车商提供检车的辅助，有一定价值，但是车商不会为单笔查询付太多钱。

估价数据：用途比较有限，定价是车商的核心能力，估价数据更多的是用于参考，基本低于实际成交价。

销售：小城市的二手车是如何成交的？首先，二手车市场是一个卖方市场，掌握了优质车源的车商是强势方。其次，车商和“拼缝的”（拉客户给车商的中介）一起，一方面找熟人关系杀熟，一方面在58赶集和当地论坛刷帖子，希望碰到肥羊。一般一个车商一个月也就成交2-3台车，都是强销售和信息不透明的路数。为二手车商提供的销售服务无法做到闭环，仅能起导流作用。然而，正如访谈的某车商所说“老子有一辆奔驰在手，城里想买二手奔驰的，无论找到哪个车商都会带到我这里。本来就是我的客户，有没有XX平台都会到我们市场里来。”

车源：非常重要的手段，车源是车商的核心生产资料，谁控制了车源，谁就控制了车商。大部分汽车金融行业的投资人和创业者都认为，车源是颠覆行业的关键。

现有二手车源是怎么来的呢？90%以上都是4S店的置换车。一个车主需要将车子出手，多半是要换新车，于是去4S店买新车的时候，4S店就会找到当地二手车商过来定价收车，车商再返给4S店工作人员一定的好处费。

如何提高车源效率？一个方法是创新性地拿到车源，一个方法是提高车商串货效率。

先讲拿车源问题，需要考虑的两个关键要素分别是“流量”和“定价”。

流量上，从消费者有卖车需求开始，到接触4S店被收车，中间的时间很短，如何在这么短的时间内切入消费者。显然互联网营销是不管用的，因为命中率太低。通过做4S店导流，顺便抓取精准流量，是一个方法，难点在于4S店导流本身是个亏钱买卖，没人做好。和4S店集团合作统一收车，也是一个有效的方法，但如果无法做大蛋糕，仅仅是将员工的灰色收入变为4S店集团的收入，还不如直接让4S店做全员降薪，解决不了根本问题。

定价上，由于“一车一况”，任何数据化的定价方案都只能确定参考价，一旦涉及人来主观定价，委托给任何人都存在权利寻租空间。现有*成熟的方案是优信拍，集中车源在一个场地，买家线下看车线上竞拍，来解决定价问题。但很多时候，优信拍无法做到交易闭环，车商让用户在优信拍上定价后，提高一点儿价格在场外完成交易。

车商串货问题，彼此相识的车商可以直接微信达成交易，互联网改造这个场景的核心在建立车商信用体系。譬如某些城市车管所建立的当地二手车商联盟（商会），先通过担保制度和邀请制度做好车商准入，再建立一系列的信息发布规范，对于不遵守者进行惩罚，久而久之，建立起各车商的信用体系，大大降低了交易的摩擦成本。

综上，汽车新零售是二手车车源端改革的机会，车商联盟是解决车商串货问题的有效手段。

结论

今天二手车消费贷公司获取资金主要是银行担保系（助贷）和融资租赁两大模式，具体产业链结构可以见我下图的总结。

总结前述内容的观点如下：

1.受限于监管和降杠杆周期，金融行业的创业接近尾声

2.但汽车金融仍然处于金融渗透率提升的阶段，至少还有2-3家上市公司的机会

3.二手车消费贷是汽车金融中*肥的肉

4.消费端利率下行，精耕细作的公司可以抢占粗放经营公司的市场

5.大数据风控效果有限，历经时间打磨出来的管理半径是风控核心

6.直营小而美，区域代理大而松，号称全国直营的，大部分都还是区域代理

7.相比区域代理，商户代理可以防止套现单，但是容易整体跑路，并非好模式

8.资金端能力要靠老板背景，具备强资金能力老板的早期公司是投资洼地

9.汽车新零售是二手车车源端改革的机会，车商联盟是解决车商串货问题的有效手段

⑷ 干货 | 如何应对汽车金融贷款中的3种风险

汽车金融火了。

汽车金融渗透率低、购车群体的年轻化以及超前消费观念的普及，加之资本的青睐和互联网的加持，使得汽车新零售新金融迅速成为了互联网金融领域的新风口。

那么问题来了！汽车金融企业或平台如何在新零售新金融模式下立于不败之地，又该如何运用大数据技术建立核心竞争力？本文主要针对汽车新零售的三种模式，以及面临的三种主要风险，提出如何通过大数据来化解风险。

 01 数据驱动下的汽车新零售模式 

商业模式好坏与否或竞争力的强还是弱，关键都在于是否能有效解决用户的痛点。那么在购车这个场景下，用户最关心的问题可以归纳为两个： 一个是能不能贷款购车；一个是在可以贷款的情况下能否提供一个适合且利率公允的产品 。为了解决以上问题，汽车金融企业或平台可以利用大数据在如下几个方面进行发力。

1. 建立纯线上的自动化授信体系

融合业务数据和互联网大数据， 利用先进的机器学习技术打造纯线上自动化汽车金融大数据风控体系，从而改变传统汽车金融依靠线下提交材料人工审核的方式，给用户以更优质的购车体验。 同时以授信为主，也可以提前锁定一个潜在购车用户，因为一个肯在线上提交资料进行授信的用户肯定比只是APP上浏览车型的用户需求更明确。

2. 以用户为中心进行授信

以用户为中心的授信就相当于在你的平台上给用户发放了一张汽车领域的信用卡，只要不超过相关额度和使用期限，可以随便购买平台上任何车。也就是 授信弱化了对车型和车价因素的干扰，从而极大提高了用户的体验。 试想下，如果你每改变一款车型或车价发生了改变就需重新走审批流程，这种体验会有多糟糕。

3. 动态风险定价，提供灵活多变的金融配套方案

互联网是为了消除信息不对称，如果利用用户不够专业、信息不对称而匹配给用户贵的产品或者对平台有利的产品，迟早是杀鸡取卵，得不偿失的。根据用户的实际情况利用数据进行动态的风险定价策略，提供适合用户的金融配套方案，将有利于提高用户对平台的忠诚度和粘性，也更利于企业的长远发展。

 02 汽车新金融存在的主要风险 

在中国的汽车金融业务中，最主要的参与方有四大类：商业银行、汽车金融公司、融资租赁公司和互联网汽车金融平台。其中，银行和汽车金融公司无疑是最主流的玩家，银行有资金优势，汽车金融公司的主体则往往是整车厂或经销商，有渠道优势，这俩已经占据了95%的市场份额。

作为汽车新金融代表的融资租赁公司和互联网汽车金融平台均选择差异化竞争的道路：渠道下沉，针对银行、汽车金融公司无法覆盖的人群，以及产品、服务的持续深化。 目前各企业基本都是瞄准二三线以下甚至农村地区缺乏购车资金的年轻人，他们消费意识超前，对金融产品接受度比较高，同时也熟悉互联网 。

与此同时，汽车金融业务在低线城市的渗透，客户质量还明显低于银行、汽车金融公司，因此其中的风险是显而易见的。在扩大业务规模的同时，有力的风控能力，将成为新兴汽车金融机构在这一轮竞争中的决胜点所在。

首先我们来分析下汽车融资租赁业务（这里主要讨论直租）中存在的主要风险，可归为如下三类：

1. 信用违约风险

信用违约，即通常我们说的偿还能力不足导致的违约，这类违约人群均是真实购车意愿用户。 这类风险主要是由于申请时材料造假导致，比如虚高收入等，或者后期由于某些原因导致的，如失业等。

2. 车辆套现风险

这类风险主要是承租人出于现金周转的需要，而选择将车子去进行套现处理。汽车租赁过程中因为车辆的所有权不在承租人，选择这种方式去进行变现的代价过大。这类人一般都是在正规渠道（包括网络借贷平台）已经无法借到钱或者已经是信贷黑名单客户。

3. 诈骗风险

汽车金融欺诈可以分为个人欺诈和团伙欺诈（中介欺诈）。可以认为， 个人欺诈的概率很小 。假定10万元的车，按1成首付加上保险等费用差不多需小2万元，正常二手市场买差不多可以7-8万元，但因租赁车辆承租人无所有权，只能进入黑市转卖，大概在3-4万元，因此通过这个方式骗得的金额并不高，而手续却极其繁琐，代价很高。肯冒这个险的人其实都可以归为上述第二类风险人群里面。

 03 汽车新金融的大数据风险控制 

对于第一类风险， 一方面建立多渠道交叉验证机制，避免用户信息的造假；另一方面，融合业务数据和互联网大数据，利用先进的机器学习技术，全面评估用户履约能力；再者就是建立贷中监控机制，如发现用户异常（如工作单位经营异常、最近出现多平台借款行为等），则可提前主动介入，最大程度降低企业损失。

对于第二类风险， 可以建立黑灰名单模型。黑名单数据深得各家互金公司的宠爱，几乎是来者不拒。但因数据污染等问题的存在，市面上各家黑名单的质量参差不齐，而且整体质量有不断下降的趋势。因此如果还是按照命中黑名单就拒绝这种强规则逻辑肯定不适合，且会将很多本质上是优质的客户拒之门外。

在这里我们可以 借助Adaboost算法思想更好的挖掘黑名单的价值， 集众家之所长。借助这个算法原理，可以把每家黑名单当成一个弱分类器，随着接入外部黑名单数据源的不断增加，根据各家黑名单的表现给予各家一定的权重，最终构成一个强的分类器。根据最后模型的得分进行黑灰名单的划分，从而采取拒绝或者提高首付或降低授信额度等措施。

Adaboost算法结构

对于第三类风险， 因汽车金融里面欺诈不同于3C产品或网贷，手续却极其繁琐，均是需要专业产业链团队进行操作，而且持续的时间一般较长，涉及的链路较长。正是因为这样的欺诈特性， 可以通过大数据建立关联知识图谱同时结合线下人工审核的手段来有效防止团伙的欺诈。

作者 | 第一消费金融  甘华来 

文章来源 | 金融科技安全

⑸ 汽车融资租赁购车为啥越来越火

一、风险保障程度较高
首先，在融资租赁方式下，汽车承租人直到足额交付完租金后，才可以拥有汽车的所有权，所以，在整个租赁期内，汽车的所有权归出租人所有。一旦承租人违约不按期缴纳租金，则出租人可以凭借汽车所有权的身份解除融资租赁合同，收回汽车。而在汽车消费信贷方式下，贷款的风险较高。拿我国情况来说，由于汽车抵押主要依赖于房产抵押、票据质押和第三方保证，但由于相关法规制度不配套，这三种担保质押的适用范围十分有限。以房产抵押为例，不仅私有房产较少，而且抵押需要专业机构评估，个人需要支付过高的额外费用。因此我国汽车消费信贷还存在贷款回收困难的问题。期次，如果承租人在租期内破产，汽车并不属于破产财产，出租人可以对抗第三人，而在贷款方式下，借款人一旦破产，其所购汽车也要作为破产进行清算。
二、有助于促进汽车销售
具有超前消费意识、喜欢分期付款买车的往往是青年人。这些人尽管具有可观的收入前景，但由于受目前收入所限，他们可能很难凑足消费信贷首付款，也不符合严格的贷款条件，这将使他们很难通过消费信贷来满足购车需求。而融资租赁全额融资以及直接以汽车为抵押物的便利条件使青年人，尤其是刚刚毕业的年轻人的购车需求得以满足，从而促进了汽车的销售。
三、可以使购买汽车作为生产资料的企业获得税收上的好处
1、利用消费信贷的方式购买汽车，必须按国家规定的折旧年限计提折旧；利用融资租赁方式购买汽车，可以在租赁期内计提折旧。由于租赁期一般都小于国家规定的折旧年限，这样企业每年计提折旧费用将比购买时多，企业的应税利润减少，从而纳税金额减少。
2、融资租入的固定资产，应在租赁开始日将租赁资产的原账面价值与最低租赁付款额的现值中的较低者，作为融资租入固定资产的入账价值，将最低租赁付款额作为长期应付入账价值，并将两者的差额，作为未确认融资费用。未确认融资费用将在租赁期内各个期间分摊入财务费用，从而产生节税作用。‍
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