金融科技在汽車融資租賃風控中的應用

公正

摘要：汽車融資租賃在歐美發(fā)達國家屬于成熟產(chǎn)業(yè)，但中國汽車融資租賃市場仍處于起步階段。本文分析了我國汽車融資租賃業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀和面臨的機遇，汽車融資租賃要發(fā)展長遠，風控是核心，通過對汽車融資租賃業(yè)務流程的梳理，分析了金融科技如何賦能汽車融資租賃進行智能化風控問題。

關鍵詞：汽車 融資租賃 金融科技

一、我國汽車融資租賃業(yè)現(xiàn)狀和未來發(fā)展機遇

（一）汽車融資滲透率小于3%，遠低于全球平均水平

雖然多年來中國在全球汽車銷售中排名第一，但在汽車融資租賃領域與發(fā)達國家相比仍有較大差距。根據(jù)零壹租賃在2017年3月發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示：全球汽車消費現(xiàn)金購車僅占30%，其余70%均借助金融杠桿，其中汽車貸款占55%，汽車融資租賃占15%。中國汽車融資租賃業(yè)的發(fā)展相對滯后，整個汽車市場融資租賃滲透率小于3%，成長空間巨大。

（二）傳統(tǒng)汽車銷售渠道下沉，不斷下沉的市場是融資租賃業(yè)務發(fā)展的重點

2018年，中國汽車市場經(jīng)歷了20多年來首次年度負增長，在我國汽車行業(yè)傳統(tǒng)增長動能日益萎縮的情況下，市場需要新的增長引擎。從我國千人擁有的私家車數(shù)量來看，一線、新一線和二線城市是過去拉動汽車銷量增長的主要動力。然而，在環(huán)境污染、交通擁堵的情況下，許多一線和二線城市出現(xiàn)了限牌限購政策，阻礙了這些地區(qū)新車銷量的增長，而三四五線城市和農(nóng)村地區(qū)逐漸成為未來汽車市場的主要增長動力。融資租賃可以滿足渠道下沉用戶的購車需求，將成為未來三四五線城市和農(nóng)村地區(qū)汽車金融的重要形式。

（三）二手車市場利好，汽車融資租賃潛力大

據(jù)中國汽車流通協(xié)會統(tǒng)計，2018年上半年，全國累計二手車數(shù)量為660.24萬輛，累計交易額達到4121.17億元。二手車市場交易量的不斷擴大為汽車金融租賃業(yè)帶來了新的發(fā)展機遇。目前我國二手車市場存在兩個主要問題：汽車源很緊、車輛信息不透明。汽車融資租賃可以通過為二手車市場提供大量、穩(wěn)定、高質(zhì)量的二手車，在一定程度上彌補了二手車市場的短板，有效促進二手車行業(yè)的發(fā)展。當前我國汽車融資租賃最普遍的形式是“以租代購”，因市場缺乏成熟的二手車評估體系和流轉通道，在很大程度上堵塞了車輛退還渠道。隨著二手車市場的日趨成熟與完善，汽車融資租賃行業(yè)將會得到充分發(fā)展。

二、金融科技助力汽車融資租賃業(yè)提升風險管理水平

任何行業(yè)的快速發(fā)展都有潛在的風險。風控體系建設是融資租賃市場發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。目前，我國汽車融資租賃市場機遇與挑戰(zhàn)并存，借力金融科技，提升汽車融資租賃風險管理水平，實現(xiàn)對人與車的精細化風控將是融資租賃行業(yè)發(fā)展長遠的關鍵。

金融科技主要是指由大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計算、人工智能等新興前沿技術驅(qū)動的新興商業(yè)模式、新技術應用、新產(chǎn)品服務等，對金融市場和金融服務業(yè)務的供給產(chǎn)生重大影響。汽車融資租賃公司通過應用大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術，可以提高業(yè)務開展效率，規(guī)避相關風險，提高風險管理的廣度和深度。

在汽車融資租賃業(yè)務中，由于租賃目標客戶群體下沉，租賃公司可能會面臨較高的欺詐風險，因此有必要對征信覆蓋不足的客戶群體進行風險定價。根據(jù)汽車租賃業(yè)務邏輯，構建相應的大數(shù)據(jù)風控模型，并結合多維外部數(shù)據(jù)，判斷目標用戶的信用水平，在此基礎上的獲客審批將更為精確，風險控制和審批效率將大大提高。此外，在貸中、貸后管理過程中，通過大數(shù)據(jù)、云計算等技術對客戶信息和還款行為的持續(xù)收集和分析，可以在合同全生命周期內(nèi)實時跟蹤和評估客戶的還款能力，完成汽車租后管理的數(shù)字化，實現(xiàn)了對傳統(tǒng)風控手段的有效補充。

三、基于汽車融資租賃業(yè)務流程構建智能化風控體系

在金融科技和融資租賃業(yè)務加快加深融合的過程中，結合汽車融資租賃業(yè)務基本流程構建智能化風控體系，提升“信息收集、欺詐識別、經(jīng)營分析、失信預測、租后監(jiān)控”等風險管控能力。

（一）租前環(huán)節(jié)

業(yè)務流程：承租人向租賃公司提交業(yè)務申請并提供相關資料，租賃公司受理承租人融資租賃項目并進行初審，根據(jù)初評情況決定是否立項。

作為汽車融資租賃業(yè)務的第一關，是風險前置控制的重要環(huán)節(jié)。在租前初審階段，利用技術手段，借助“黑名單”“反欺詐系統(tǒng)”進行風險掃描，當前臺業(yè)務人員接觸新客戶時，可以直觀地了解客戶可能存在的“重大風險”和“提示風險”，實現(xiàn)快速篩選，排查企業(yè)風險，規(guī)避高風險客戶，精準獲取有效客戶。同時，要注意關聯(lián)交易，通過“關聯(lián)圖譜”對企業(yè)進行相關分析，挖掘出符合母子公司依賴、股權投資、共同高管任職、疑似關聯(lián)等特征的企業(yè)。真正做到信審指引前置，節(jié)約項目流轉成本，提高中后臺效率。

（二）租中環(huán)節(jié)

業(yè)務流程：項目經(jīng)初審立項后，由相關人員展開盡職調(diào)查并形成報告，提交進行項目評審。

在風險管理階段，將人工智能與傳統(tǒng)風控業(yè)務流程結合，利用線上和線下、公司內(nèi)部外部等多方數(shù)據(jù)建立大數(shù)據(jù)風控模型，高效完成風控業(yè)務流程。

對于客戶信用水平的評估既要依托業(yè)務本身構建的大數(shù)據(jù)風控模型，又要輸入包括征信數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、電商數(shù)據(jù)等在內(nèi)的多維度外部數(shù)據(jù)，通過借款人是否存在銀行、消費金融、汽車金融、在線貸款和其他平臺的逾期、不良、欺詐等記錄，以及借款人在銀行和非銀行金融機構的負債情況，來判斷借款人是否有惡意騙貸傾向、資金是否緊張、是否存在被過度授信而還款能力喪失等情況。針對汽車融資租賃業(yè)務的客群特征，深度挖掘用戶畫像，通過大量客群樣本，使用機器學習算法開發(fā)（例如邏輯回歸）來綜合評估借款人的還款意愿與還款能力。將傳統(tǒng)風控與人工智能相結合，不間斷地收集和分析借款人信息和還款行為，在合同的整個生命周期內(nèi)實時監(jiān)控客戶的還款能力，多層面全方位評估客戶的信用水平。

汽車融資租賃業(yè)務中，不僅要對人進行風險管控，還要對租賃車輛進行監(jiān)控。汽車單體價值雖然不高，但汽車租賃資產(chǎn)的數(shù)量一般較多，分布地域較廣，車輛的狀態(tài)直接關系著租賃資產(chǎn)的安全性，可以依靠技術安裝GPS遠程監(jiān)控系統(tǒng)，及時獲取車輛信息，并實時監(jiān)控租賃車輛的運行狀態(tài)。

（三）租后環(huán)節(jié)

業(yè)務流程：在租賃期內(nèi)，承租人按照合同分期向租賃公司支付租金。當租約到期時，汽車可由承租人按照合同規(guī)定留購、續(xù)租或退回租賃公司。

汽車融資租賃業(yè)務對于租后的監(jiān)控及檢查需求很高，對人對車都要建立完善的數(shù)據(jù)服務。在租后階段，利用技術手段實時監(jiān)控承租人的股東、高管、經(jīng)營狀況、負面輿情的變動情況，自動添加關聯(lián)，依據(jù)模型指標智能判斷其生產(chǎn)經(jīng)營是否正常，并根據(jù)用戶的自定義風控規(guī)則，實現(xiàn)智能化預警。在租賃期間或租賃期滿時，由于承租人另選新車而留下的原租賃車輛，或承租人違約收回的租賃車輛，成為二手車交易市場的車源。二手車處置是融資租賃工作鏈最后一環(huán)，租賃公司通過跟蹤各個相關業(yè)務模塊，提供精準的數(shù)據(jù)分析服務，以解決二手車車況信息不對稱的問題，并評估難以定價的交易，最大限度提高二手車處置效率，提高租賃車輛殘值，規(guī)避潛在風險。

參考文獻：

[1]艾瑞咨詢.2019年中國汽車融資租賃行業(yè)研究報告：監(jiān)管或趨嚴 牌照或收緊[DB/OL].finance.eastmoney.com，2019.

（作者任職于長安汽車金融有限公司）