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汽车金融风控车贷怎么做?风险控制是关键! 来源:合智思创 日期:2018-05-17 11:04:00 浏览数:49

摘要:近两年来,汽车金融领域的风险、欺诈事件频发。汽车金融是一个特殊的金融产品,其风险较一般贷款高。大数据、人工智能技术越来越多地应用于互联网汽车金融的风险管理中,首先在反欺诈领域,人工智能技术能够帮助识别信息真伪,确认贷款申请的真实性和有效性,未来通过技术的应用能够识别人物面部表情,通过微表情分析申请人欺诈风险的高低。

汽车金风控是关键点


近两年来,汽车金融领域的风险、欺诈事件频发。汽车金融是一个特殊的金融产品,其风险较一般贷款高。大数据、人工智能技术越来越多地应用于互联网汽车金融的风险管理中,首先在反欺诈领域,人工智能技术能够帮助识别信息真伪,确认贷款申请的真实性和有效性,未来通过技术的应用能够识别人物面部表情,通过微表情分析申请人欺诈风险的高低。同时通过互联网与AI技术,也能够有效解决服务半径问题,在线上解决不能面对面进行面签时对申请人的审查。

 
1.征信问题
既然主体来自车商和消费者(包含小微企业主和个人),那么征信必然是首要考虑的问题。汽车金融行业信息不透明,市场缺乏健全的信用体系,加之平台自身风控能力不足,导致汽车金融公司风控先天不足。过分追求规模化和速度化,弱化风控意识,是后天不足。社会征信信息的不完善是外在环境因素,据征信中心数据,征信系统尚有4亿人左右没有覆盖到,导致风控无法严格审核借款人信息,风控风险进一步加剧。

2.催贷问题
风控的作用贯穿借贷行为的始终,从提交申请开始,到借款完结,风控一直在把控着可能发生的风险。贷后催收是风控的另一个难点,如若风控做的不够,催收和坏账等问题必然接踵而至。电话催收、地方蹲点和GPS定位是催收的最主要方式。以抵押车贷款为例,市场上流行的不押车贷款,需要安装GPS定位,跟踪借款人位置,以此降低贷款风险。可见,提高风控能力必然能够减少后期催收的许多麻烦。

3.人为原因

目前汽车金融行业内普遍实行线上获取客户信息,通过电销导入线下门店的方式,这样得到模式有利有弊,好的是能够真实接触到借款人,把握借款人一手信息;坏的是,凡是经过人员的风控必然滋生一系列的人为问题。想做好汽车金融风控,必须做好人的风控。纯线上审核的风控模式必然是行业追求的方向,既可以减少人力成本,简化贷款环节,又能够杜绝人为因素造成的行业风险,企业风控直接对接大数据系统,必然大大提高风控作用。




汽车金融风控




汽车金融车贷风控怎么做?


随着P2P行业不断细分,车贷逐渐成为了主流的经营模式,各家平台不断地参与进来,但不是所有公司都能存活的,风控做的好不好,直接关系到公司的生存,大部分倒下的公司都输在风控管理上,但由于征信数据不完善,车贷业务的风险控制任务艰巨。
车贷风险分为人的风险和车的风险,人的风险主要有车主无还款诚信、还款能力不足和还款催收三方面的风险,车辆风险主要有一车多贷、车辆残值评估以及车辆丢失三方面的风险。车贷风控应针对这些风险,采取相应的措施。
车贷风控从时间上大致分为贷前风控与贷后风控。贷前风控主要是针对借款人而做的资料审核,包括信用审核和资产审核,除此之外,还要核实借款人提供的身份证、购车发票、驾驶证等个人证件的真实性,谨防借款人利用虚假信息进行骗贷。贷后风控则是针对贷款发放后对车辆的监管,利用车载GPS终端,根据车辆行驶数据判断风险,这是避免损失的最后一道屏障。具体方法如下:
加强车贷征信
车贷征信风控分为对人的征信和对车的征信,通过多渠道核实车主身份与车辆情况。对人的征信除了引用央行征信数据以外,还可以通过网络、电话查询、面谈车主等方式,收集数据,从而生成极具参考性的个人信用评估报告。对车的征信则是对车辆进行实际情况的审核之外,包括相关手续、违章记录、车况、保养情况等,以此决定车辆是否具备贷款资格。
确定放款额度
放款额度主要由贷款者的预期还款能力和车辆残值评估所决定。预期还款能力需要建立个人信息大数据模型,生成个人还款能力报告,同时辅助以担保人措施,以防止因还款能力不足导致的车贷风险;车辆残值评估则需引入第三方的车辆评估工具,以专业公正手段给予准确的车辆价值评估及车辆损耗速度,再次基础上决定放款额度和放款周期,以此来防止因车辆估值过高导致的车贷风险。
加强车辆监控,善用催收技巧
每辆车必须装上车载GPS终端,以便随时追踪车辆位置,预防车辆丢失。善用各种催收技巧,通过合理的还款机制设置,提醒贷款人按时还款,通过线上线下多重催收手段的应用,增强贷款人的还款意愿,在保证客户按时还款的同时,留住客源。

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