"18世紀美國西部的淘金熱，真正賺到盆滿缽滿的，實際上是礦口的賣水人。"這是一篇旨在尋找向汽車金融淘金人賣水機會的文章。
差不多一年時間，我們的互聯(lián)網(wǎng)汽車事業(yè)部拜訪了該領域內(nèi)汽車后市服務、汽車電商、車聯(lián)網(wǎng)等幾乎所有的頭部項目，他們發(fā)現(xiàn)，所有CEO都提到了一個共同的詞--汽車金融，基本所有項目不是已經(jīng)有了汽車金融業(yè)務就是在規(guī)劃執(zhí)行中，其火熱程度不亞于任何風口。
風險控制，是所有金融行業(yè)公司的死穴，汽車金融同樣如此。傳統(tǒng)的汽車金融項目，一放大規(guī)模就會死于風控，風控嚴格則成長緩慢收益低于資金成本。就這個核心問題，CEO那里也給出了高度一致的答案：大數(shù)據(jù)驅(qū)動的貸前，貸中，貸后風控管理是唯一高效的解決方案，也是互聯(lián)網(wǎng)武裝的汽車金融戰(zhàn)勝傳統(tǒng)汽車金融的唯一機會。
顯然，數(shù)據(jù)驅(qū)動的風控服務成為了汽車金融產(chǎn)品的剛需。于是，互聯(lián)網(wǎng)汽車事業(yè)部決定梳理一下提供正在提供這些剛需的數(shù)據(jù)服務商，更重要的是，分析他們上游的數(shù)據(jù)源頭以及潛在的創(chuàng)業(yè)機會。
汽車金融淘金格局概要
汽車交易流通環(huán)節(jié)中牽扯不同的角色（車主，4S，二級經(jīng)銷商等），不同的交易方式（以租代售，分期，抵押，質(zhì)押等），不同金融資產(chǎn)載體（車輛，車險，稅費，后市服務等），排列組合后我們可以梳理出當下幾種主流的汽車金融產(chǎn)品，以及這些產(chǎn)品背后需要的風控管理：
"車抵貸-面向C端車主，以借款人或第三人的車輛作為抵押物取得貸款
"融資租賃-以租代售，用較低保證金獲得車輛使用權，每月支付租金，若干年后便可取得車輛所有權或買斷使用權
"新車/二手車消費貸-基于信用，保證，抵押或質(zhì)押的方式，用較低首付款獲得新車或二手車產(chǎn)權，按月分期付款
"庫存貸-面向B端經(jīng)銷商，以庫存新車或二手車作為抵押物取得貸款
"UBI個性化車險-基于用戶使用車輛情況或駕駛行為對車險做出的個性化定價
如上圖所示，這些汽車金融產(chǎn)品需要不同層級的風控管理，從基于事實的定型到基于模型的預測、評估和定價。
"定型-經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，已經(jīng)有上萬款不同型號的汽車流通在市場上，精準的定義一輛車的型號，配置，出廠價格是汽車金融產(chǎn)品最基礎的數(shù)據(jù)需求。
"監(jiān)控-實時監(jiān)控大量應用在抵押類型的汽車金融產(chǎn)品中，資金方需要隨時了解資產(chǎn)的狀態(tài)，所處位置，軌跡等信息。
"評級&定價-評級與定價是基于數(shù)據(jù)和模型對單一個體的前瞻性判斷，是汽車金融產(chǎn)品中的高級應用，未來的汽車金融產(chǎn)品一定是一人一車一價。
越為復雜的汽車金融產(chǎn)品需要覆蓋的風控管理層級越寬，需要縱向結(jié)合的數(shù)據(jù)源也越多。
如下圖所示，以車抵貸為例，一次完整流程包括：
1、放款方確認車輛資產(chǎn)的基本信息
2、放款方進行二手車殘值定價和個人還款能力與意愿的評估
3、在安裝GPS監(jiān)控設備后進行放款
4、放款后需要持續(xù)跟蹤資產(chǎn)實時情況
5、對潛在逾期和非法使用做出預警，催收，回收處理等后續(xù)動作
從縱向所需要的數(shù)據(jù)源看，完整嚴謹?shù)能嚨仲J交易需要在貸前查詢車型配置數(shù)據(jù)，車輛出廠數(shù)據(jù)，車輛交易數(shù)據(jù)，保險出險數(shù)據(jù)，維護保養(yǎng)數(shù)據(jù)，違章數(shù)據(jù)，個人信用數(shù)據(jù)，在貸中持續(xù)監(jiān)控駕駛軌跡數(shù)據(jù)以及出險，維護保養(yǎng)，違章等數(shù)據(jù)。
從車抵貸的例子可以看出，車與人，動態(tài)與靜態(tài)數(shù)據(jù)的任何一角缺失都會降低風控的有效性。
傳統(tǒng)汽車金融產(chǎn)品往往重人輕車，其原因主要是對動態(tài)和車輛監(jiān)控的能力不足，然而道高一尺魔高一丈，當下最新的詐騙手段甚至會拉著一個村子的村民去做融資租賃業(yè)務，基于單一個體的銀行征信體系無法全面反映風險。
降低汽車金融風險不僅要在貸前做好對人與車靜態(tài)數(shù)據(jù)的全盤了解，同時也要在貸中動態(tài)的對車輛和使用者持續(xù)跟蹤，只有人車結(jié)合，動靜結(jié)合才能最大程度降低風險。
已經(jīng)站在礦口的「賣水人」
1、評級&定價--數(shù)據(jù)高級應用賽道
在這個賽道的項目多為風控數(shù)據(jù)的使用者和付費方。評級和定價模型是這類公司的核心競爭力，并不向第三方開放使用，他們也更多的被定義為汽車金融領域的掘金人。
在定價賽道，類評駕的UBI項目通常將車與人的動態(tài)靜態(tài)數(shù)據(jù)作為模型的輸入因子，輸出用戶畫像和定價分類。在評級賽道，如微貸網(wǎng)等大量車抵貸/庫存貸項目則直接基于上游數(shù)據(jù)服務商提供的數(shù)據(jù)和設備對貸款方進行評級和資產(chǎn)監(jiān)控。
2、定型&監(jiān)控-數(shù)據(jù)整合與基礎應用賽道
定型和監(jiān)控賽道則是真正在整合基礎數(shù)據(jù)源并提供數(shù)據(jù)服務的領域。通過對上游數(shù)據(jù)的整合和基礎分析，他們向下游應用者提供原始數(shù)據(jù)或經(jīng)過基礎加工的數(shù)據(jù)服務，他們是汽車金融領域的賣水人。
如上圖，處于監(jiān)控賽道的項目多在上半?yún)^(qū)提供車輛的動態(tài)軌跡數(shù)據(jù)服務。提供這類數(shù)據(jù)服務的公司有三種，一類是車載設備制造商，如華寶，提供物流車軌跡數(shù)據(jù)與大車司機的個人征信數(shù)據(jù)；第二類是傳統(tǒng)車聯(lián)網(wǎng)公司，他們的主業(yè)是車隊管理等應用，但逐漸側(cè)重風控軌跡數(shù)據(jù)服務，如智信通；第三類則是主旨為汽車金融產(chǎn)品提供軌跡監(jiān)控的項目，如天易科技，青島魯諾，青島中瑞等。
在下半?yún)^(qū)則分布著為汽車金融產(chǎn)品提供車輛靜態(tài)數(shù)據(jù)服務的項目，典型公司包括專注車輛配件數(shù)據(jù)的力洋和正時，專注車輛配置和出廠數(shù)據(jù)的第一車網(wǎng)，專注保險出險記錄的精友，以及專注維護保養(yǎng)數(shù)據(jù)的車鑒定和查博士。
后來者如何找到黃金「賣水」攤位
以上的數(shù)據(jù)服務商有一個共同點，他們不生產(chǎn)數(shù)據(jù)，只是數(shù)據(jù)的搬運工。問渠哪得清幾許，為有源頭活水來，讓我們繼續(xù)向數(shù)據(jù)上游按圖索驥。
根據(jù)上圖所示，我們基本可以把上游數(shù)據(jù)源頭分為兩類。
第一類：某個或多個主體已經(jīng)擁有全量數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)服務商正向合作或逆向整合后向下游提供較完整的數(shù)據(jù)服務，這類數(shù)據(jù)源包括：
a.車輛配件數(shù)據(jù)-主機廠掌握各自配件數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)服務商逆向整合
b.車輛配置數(shù)據(jù)-數(shù)據(jù)服務商持續(xù)積累數(shù)據(jù)集
c.車輛出廠數(shù)據(jù)-中汽研匯總各地車管所上牌數(shù)據(jù)
d.車輛交易數(shù)據(jù)-分散在4S集團和二手車經(jīng)銷商手中，較碎片
e.保險出險數(shù)據(jù)-中保信整合各個保險公司保險出險數(shù)據(jù)
f.違章記錄數(shù)據(jù)-各地交管局掌握數(shù)據(jù)
第二類：數(shù)據(jù)極度離散，碎片化分布，暫時還沒有任何一個主體有能力整合全量數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)源包括：
a.維護保養(yǎng)數(shù)據(jù)
b.駕駛軌跡/行為數(shù)據(jù)
從數(shù)據(jù)領域的創(chuàng)業(yè)機會來看，初創(chuàng)公司已經(jīng)喪失成為第一類數(shù)據(jù)服務商的機會。擁有全量數(shù)據(jù)的政府背景主體都在探索自上而下數(shù)據(jù)變現(xiàn)的路徑，自下而上通過眾籌，社會化，共享等模式聚合數(shù)據(jù)的項目會成為系統(tǒng)性打擊的對象。
結(jié)合數(shù)據(jù)離散程度和對風控的重要程度，我們認為極度離散化的人車動態(tài)數(shù)據(jù)仍然留給創(chuàng)業(yè)者巨大的想象空間。
我們看好的「賣水項目」
當下掌握實時軌跡數(shù)據(jù)最多的車聯(lián)網(wǎng)平臺也只在百萬量級，與上億輛汽車相比只是滄海一粟，我們看好擁有以下特征的項目：
1、建立多贏的機制，讓碎片化的車輛實時數(shù)據(jù)流，甚至車主手機端數(shù)據(jù)流聚合在一起，向下游提供成本更低，識別率更高的監(jiān)控服務；
2、通過區(qū)塊鏈技術建立具有第三方公信力的一套激勵機制，能夠讓不同汽車金融項目主體分享黑白灰名單信息而又不帶來外部性導致的競爭劣勢；
3、基于大數(shù)據(jù)集和機器學習能力，建立可識別一車多貸，騙貸以及其他詐騙模式的風控模型。
轉(zhuǎn)自：中國新聞網(wǎng)
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