汽车金融场景内的痛点

发布时间:2019-01-09 作者:网络 来源:汽车金融


汽车金融场景内的痛点

首先,欺诈风险依然是最大的一个痛点,我们认为欺诈风险是更大于信用风险的。欺诈风险首先有伪冒申请的问题,同时虚假的资料也比比皆是,尤其是在高风险定价,就是利率比较高的产品底下。那另外还有内部欺诈,就是内部销售人员和外边的人串通起来,包括有做假资料的,还有更多的是飞单的问题。好的用户都跑掉了,坏的用户我们自己还在做。

另外除了欺诈以外,在任何金融场景里面,信用风险是不得不谈的。那现在最大的痛点可能是什么?是征信的数据不足。我们有一部分客户已经有人行征信的接入了,那还有一大部分实际上是没有数据的,同时人行征信的白户也没有覆盖的那么全,这也是为什么很多企业也在跟大数据机构达成各种各样的合作,通过打通数据去作更精准的客户画像。总的来说,风险层面面临的是内部欺诈、外部欺诈、资料造假,以及信用风险很难评估等这些没有足够信息去评估的问题。

金融场景传统的风控手段,不管是贷前、贷后都有成体系化的东西,从填写申请表、提供相应的资料、电话审核、实地家访、批准相应的额度、审批权限的设置等等。虽然各家有各家的做法,但是归纳一下其实就是这些东西。那贷后方面也都是从早催、从MMonths0M1一直到M3+,都有一个套路。当然我们一旦到了M2+的话,可能好多都是外包催收、实地催收,那外包催收最初的资源怎么管理?佣金怎么设置?也是各家有各家的做法。最后一步就是通过诉讼的法律手段去实现催收,那这里更多的是利用律师的口气去给客户做施压实现催收,但真正很少会有去做诉讼的,因为成本太高了。这是传统汽车金融场景贷前和贷后所能用到的一些风控手段。

传统的风控手段实际上有很多问题:

第一是用人成本高,在比较传统的金融公司和融资租赁公司有非常大的贷前审核的团队,同时还有非常大的催收团队,包括早催的团队和实地催收的团队。

第二是标准化程度低,每个人有每个人的做法。有可能一个单子你过来审,我们是能通过的,额度能给到20万,换一个人来审可能就不一样了。因为中间有很多东西,比如对于月收入的认识,对于可抵押的物品的认识是不一样的。

第三是效率偏低,一个有经验的审贷员一天能审的单子是非常有限的。

第四是自我学习能力弱,团队每天都在执行分工运营的事情,他很难站出来思考这样做法是不是对的,所以会陷入一个不良的循环。就比如大的团队一天能处理2000个进件,那他目标很简单,就是到几个月之后,每天能处理两千五百单就是很大的进步了。但实际上中间他没有从更广的范围去审视问题,很难从根本上去做自我提高。

第五个问题,也是最大的一个问题还是风险的盲区太多了,因为风险是在不停变化的。我们操作规程里面有各种各样的检查,有些是针对信用风险的,有些是针对欺诈风险的。尤其是欺诈风险,它每天的变种特别多,每天有各种各样的套路过来,如果不能及时得去更新流程,那风险盲区是非常多的。针对这些问题,后面我们在第三部分会去讲一下应对方法。 SHAPE \* MERGEFORMAT

整个市场竞争非常激烈,给风险管理工作提出了更高的要求。首先是我们对用户体验的极度关注,从产品设计来说,现在有大量的零首付和一成首付的金融产品,同时提交的资料是越来越少,大家都在做两证一卡,快速审批。这的确是市场对于汽车金融、融资租赁公司的要求,我们竞争对手这么做,那我们也必须要这么做。这就要求我们在仅有的这些资料情况下,依然能够获得这个客户的信息,减少对客户的打扰。

第二方面是下沉的客群引入了很多增量的欺诈风险,现在整个汽车金融市场的渗透率已经做到30%多、40%多,甚至有些公司在豪华车这一块超过50%了。那怎么样才能更高得去占有这个市场?就是渠道要多样化,下沉到三四线去。在这种情况下,欺诈风险也会随之上升,因为越是下沉到底下,我们对于下沉区域的把控力度就会越低,催收的能力、渠道的渗透能力都会差一些,欺诈风险会新增。

从贷前来说,下沉渠道的同时,我们降低了对客户的一些要求,我们把产品设计得越来越接近。另一方面,监管却给我们提出了更苛刻的要求,催收受到了很多的限制,所以抵押物本身的风险缓释能力也得到了一定的限制。

这三方面是激烈的市场竞争对于各家机构的风险管理要求。那下面我们就分享一下具体的案例事件,在这个快速变化的市场里面,我们的客户会遇到什么样的问题?举一些简单的例子:

第一个是非常典型的中介欺诈的案例:客户只需要支付车贷首付款,然后再车身贴广告,便可以不用自己还月供,而是通过广告公司“帮你还月供”。一辆10万元左右的车,骗子收取客户3万首付,选择金融公司首付一两万的产品,扣除各种税费差额就是骗子的收入。而客户可能是会不仔细看车贷合同的,尤其是一些三四线城市会出现这种情况。接下来出现纠纷之后,真正受到损失的是买车人和车辆背后的资金方(汽车金融公司或者融资租赁公司)。这是在一两年前比较常见的一个套路。

第二个是一个骗贷团伙的案例,也是非常典型的套路,多发生于三四线以下城市甚至农村地区,由专业骗贷团伙将当地无征信记录的白户集体通过包装工作证明、银行流水、社保记录等方式,集体申请车贷。这些被包装过的借款人通常呈现高度标准化特质。例如借款申请表格填写特别规范、各项证明材料特别完整等。

第三个案例实际上是一车多贷,在汽车金融、融资租赁场景,车辆大部分是要求抵押的,那抵押实际上是风险控制非常强的一个手段,但现在很多欺诈分子会在这上面做文章,例如去做假绿本,由于现在作假水平越来越高,所以绿本本身完全看不出任何问题来,需要通过去车管所办理抵押登记手续才能看得出来。但往往因为我们考虑到要给这个用户提供更好的服务,所以有时会先把车交出去再去做抵押,那中间实际上给欺诈分子提供了很多的机会可以去利用。

实际上我们也是要慢慢通过一些防伪的手段,包括跟大数据的合作等等,去解决这样的一些问题和困难。

刚才我们梳理了汽车金融、融资租赁行业的痛点,接下来说一下如何去解决这些问题以及怎么样通过科技的手段去实现全流程的风险管理。从上面这个图可以看到,全流程的风险管理实际上是从营销层面开始的,不管是从三方引流过来的,还是通过销售管理进来的申请进件。

第二步是反欺诈的环节,我们有相应的数据支持、模型支持、技术支持来实现把欺诈挡在贷前之外。

第三步是贷前准入环节,贷前准入更多得是去确认需求的真实性和有效性,所以背后有一些身份核验、手机实名核验的数据支持,同时我们会去判断申请的手机号的在网时长,因为很多新的手机号是存在高风险的,还有教育信息的核验、地址存在的核验、银行卡的核验以及工商信息的核验等,工商信息主要是针对小企业的信息核验。在这个环节里,我们通过一些策略,逐步做完验证之后来确认申请是否有效,是不是一个真实存在的人,对汽车消费是不是有真实的需求。

第四步是客户授信环节,我们的客户授信是非常经典的信用评估模型,一方面通过互联网大数据搜集到客户部分的画像,有人行征信接入的这部分客户,也可以直接用人行征信的数据,也能很好得评价客户的信息。当然如果这两方面数据都有欠缺,就可能需要走人工审核的流程,包括电话审核,大额审批的可能还要做简单的家访等售端去解决这些问题。也有会要求客户把相关的一些资质证明提交过来,通过客户提交的资料去解决风控的问题。在集中所有数据之后,不管这个数据是从大数据公司过来的,还是从人行征信过来的,或是客户提交过来的,我们都希望能够有一个标准化的东西,信用好的,我们可以考虑利率低一些;信用不太确定的,我们可以把利率调整的稍微高一些,通过这样市场化的手段把好客户留下,把坏客户分流出去。最终我们会在信用风险客户授信这个环节去做放款的确认,如果放款的话,会进入贷后管理环节。

现在有特别多的客户用非常高科技的手段去做贷后管理,包括还款的提醒、语音合成的逾期催收等等。刚才说了催收容易产生一些纠纷,尤其是在监管管理非常严的情况下,通过一些工具去做催收反而效果会好一些。在放款之后,逾期之前,同盾这边还提供一个贷后监控的产品,放完款之后可以定期对身份证号和手机号进行扫描,我们如果发现这个手机号、身份证号所对应的人在其他的平台有新增的借款,再或者是最近有涉案等一些高风险信息的时候,我们会第一时间反馈给我们的客户,让我们的客户有时间能够在早期进行介入,不管是从客服还是早催,去跟客户做一个更细的了解。

这个就是我们同盾的全生命周期的风险管理体系,现在整个风险也都是越来越前置了。之前我们说的最多的风险是信用风险,就是通过对于客户的理解,我们去回答两个问题,借多少钱给这个客户?用什么样的利率去借?现在我们逐步把这个重心往前移了,慢慢移到了营销的阶段,我们在营销阶段就会需要对客户有非常精确的一个认识,一方面是方便我们做风险管理,还有一个很重要的原因是方便我们去做营销。现在大量的公司在做白名单的机制,他们希望能够维护出来一些资质非常好的,有很好还款历史的客户。比如说你今年买了辆卡罗拉,那下一次你可能要升级到凯美瑞的时候,你还是要去使用我的服务,在这样的流程底下风险是最低的,这个客户也是我们最了解的客户,用最低的利率来做更长期的合作。我相信白名单一旦成了规模,它对整个生态的促进作用,一定是优于黑名单的。

信用风险是风险管理最重要的一环,那怎么样通过数据和模型去支撑整个信用风险和欺诈风险的管理?同盾会提供联合建模的服务,能够把客户自有的数据和外部第三方平台提供的数据做一个充分的融合,把最多的数据融合在一起后,会去评价每个变量的有效性,当然前提是说客户有一定的数据积累,尤其是坏客户历史上的一些特征这个数据有一定的存留,那我们做一个结合之后,会找到一个模式去发现有这样特征的一些客户,我们觉得他的违约概率是更高的,这就是这个数据和模型背后本质的东西。

联合开发、联合建模的好处是什么?联合建模能够充分的去挖掘数据背后的一些规律,能够最大范围的去使用数据的价值。当然我们还有一些客户,尤其是规模比较大的客户,他们有自研的模型,我们也可以通过联合建模的方式对这个客户输出一些标签的信息,客户画像的信息,最终可以把这个模型放在客户这边。当然我们也希望客户能够把数据给我们做一个分享,把这个数据也放在同盾这边,我们可以提供更高频的监控,当模型出了问题的时候,或是模型需要调优的时候,同盾可以更专业得去发起模型的调优。

从数据层面来说,贷前的风控已经说了很多了,我们最终把数据落下来之后,主要是控制贷前风险,提升贷前审核的效率。从全流程层面来看,我们还要非常有目的性得去沉淀贷后的数据,形成贷后数据的集中,要能够把业务指标体系化。举个例子,我们关心比较多的是审核通过率和放款比例,那放款之后我们M0M6之间的分布是多少,逾期130天的占比是多少,3060天的是多少,3060天又能回滚到M0M1的有多少......这些指标也非常非常有价值的,我们要能够通过系统去把它沉淀下来,同时能够跟贷前做一个连接。我们再举个例子,例如我们在三个月之前新设立一个审批规则,这规则好不好,可能要到半年之后我们通过贷后的表现,去做一个确认和认定。好的话,可以扩大、加强;不好的话,可能要做优化调整。

这是一个全套的风险管理体系,在这个体系做好之后,我们可以做基于内部数据的风险定价。就是说一个客户来了之后,我们先去判断一下,当发现风险高的时候,你可以把风险定价提高一些;对于好的客户,我们可以提供低于市场平均的利率,希望他能和我们去做这笔交易。希望好的客户越来越多,这样整个生态才能得到一个很好的优化。在这里我想说,我们做风控的主要目的并不是为了控制风险,本质上还是要去最大化我们的利润,所以风险定价很好的平衡了这两个要求。

最后我想讲一下,新生态下风险管理的思维。汽车金融是一个重资产的行业,投入是非常大的,所以对成熟的汽车金融公司来说,应该有一个风险管理思维。一个成熟的风险管理思维是什么?首先是要设定公司的战略和风险偏好,基于这个战略和风险偏好,我们去设定我们产品的定价和其他的一些市场竞争力的设计。举个例子,我们是要做利率在年化20%以上还是10%左右的产品?我们是要去新疆、西藏展业?还是去东北,或是只做一线城市?这些实际上都是跟我们的风险偏好,公司的战略直接相关的。

当这些东西都定下来之后,就会有个逆向选择,当你选择风险偏好比较低的设计,那好的客户就会过来,因为我们的利率比较低,我们面对的客群都是一些白领、工薪阶层这些比较好的客户,风险是比较低的。那当然如果选择定价比较高的,选择高风险这一层的话,那相应来说整个风险的情况会不太一样。这两种选择都是可以的,而且市场也很广阔,目前看每一层都有很丰厚的利润。你怎么样去选择风险偏好,你的客群特征就会是你的选择。

到了贷前和贷后的运营层面,更多的是去执行我们的战略,执行我们战略背后所需要去做的规则。在贷前和贷后运营层面,我们能够沉淀大量的数据,我们贷前审核是怎么批的,我们的贷后是怎么样管理的,最终是损失了还是盈利了......这些数据沉淀下来之后,进入我们最终的成本核算。

我们风险成本、资金成本、运营成本是什么样子的?跟我们当时制定的计划是不是一致?我们去重新review一下之前的战略和风险偏好是不是一致的?如果有偏差的话,是不是要做一个调整?所以在这样的思路下有两方面特别重要,一方面是我们风险体系的建设,我们一定要有战略层面的讨论,以及基于这个战略的规则和产品设计要有非常明确的一个方向;那另一方面我们要有一个非常好的数据体系建设,我们贷前、贷后运营的数据是不是能够非常规准的、能够被人理解的沉淀在我们的数据库里面,我们有没有定期去观察这些数据,然后去核算我们的成本是不是跟之前的预期是一致的。可能对于新公司来说是面临挑战的,但有了这样一个循环,最多一年他对市场的理解、对客群的理解、对业务的理解就会不一样。

总的来说,我们要牵引数据,要设计规则,最终构建一个健康的生态,这样才可以让这个企业更持续的、更稳定的往前发展。


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