融资租赁、以租代售企业｜对于汽车金融风控如何解决？融资租赁、以租代售企业｜对于汽车金融风控如何解决？小车宝宝百家号摘要：4月9日，由工信部、深圳市人民政府指导，车载信息服务产业应用联盟、深圳市智慧交通产业促进会主办2017中国车联网大会暨第十二届中国卫星导航运营商大会在深圳会展中心隆重举行。北京开元智信通软件有限公司（以下简称：智信通车联网）收到大会诚挚邀请函，智信通做为国内最早的车联网领军企业，在汽车金融风控领域有着得天独厚的资源和技术优势，同到会的近1200位汽车金融行业精英，近30余位行业大咖围绕“汽车金融跨界突围，创新驱动，变革发展”主题，真诚分享了智信通在汽车金融领域的智慧与韬略。预计2018年我国互联网汽车金融总规模可达1.85万亿元；如何控制风险成本始终是每个金融企业思考注意问题？如今全行业消费升级，汽车行业及汽车金融市场也迎来增长发展的大好契机。然而由于融资租赁仍处于初步发展阶段，融资租赁行业骗租、车抵贷行业骗贷、设备拆除、车辆二押等现象层出不穷，而提供汽车金融风控技术解决方案的企业又鱼龙混杂，缺乏行业经验。风控难、风控差成为汽车金融行业、汽车租赁行业及广大个人车主共有的一大痛点。令融资租赁企业苦恼不堪，智信通汽车金融行业经验的新创应运而生，为汽车金融市场打造了更精准、更高效的全新风控模式。本次峰会智信通分享了在汽车金融风控领域的车联网技术方案：|您是一家融资租赁、以租代售企业对于车辆风险控制方案、智信通这样为您解忧！|通过车联网软件硬件整合技术，通过加装智能硬件对于以租代售、金融贷款车辆当发生不还款、预期、脱离控制时实时远程监控、钥匙禁用，有效控制坏账风险。|金融公司通过软件平台可以完整展示围栏预警、事故报警、防盗报警、拆除报警等手段，有效预防风险的发生。既能实现远程的钥匙禁用/开启又能增加金融公司产品利润，提升企业竞争力，下图为案例展示：对于当前的行业大趋势，智信通认为需要重塑汽车金融生态，让互联网汽车金融风险问题回归本质，是未来的互联网汽车金融风控领域的发展之道。就是把行业中不好的现象用尖端的车联网技术手段净化掉，把缺失的领域给补充起来，还互联网汽车金融以诚信业态。驰而不息，久久为功，智信通车联网人的执着坚持必将推动行业巨轮缓缓向前；日日新，苟日新，又日新，求新求变将给车联网汽车金融风控行业注入长流活水！感谢支持智信通车联网|Wiselink汽车金融风控技术提供商领先品牌论道您的真实观点与支持和厚爱是我们不断前行的动力本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。小车宝宝百家号最近更新：简介:为中国汽车用户提供专业、丰富互联网资讯作者最新文章相关文章杨永平微信：y2p-yang
亿欧专栏作者，专注汽车、出行领域
阅读更多文章
独家丨汽车估值风控平台“车e估”获1亿元融资，AI产品将成2017年重点
[ 亿欧导读 ]
今日，第三方汽车估值风控平台“车e估”于今日对外宣布已完成由新浪战略领投1亿元新一轮融资，跟投方暂未透露。另外，新浪将与“车e估”达成战略合作关系，在技术研发及数据整合方面向“车e估”提供战略支持。
亿欧汽车2月7日早间独家消息，第三方汽车估值风控平台“车e估”于今日对外宣布已完成由新浪战略领投1亿元新一轮融资，跟投方暂未透露。另外，新浪将与“车e估”达成战略合作关系，在技术研发及数据整合方面向“车e估”提供战略支持。据“车e估”创始人兼CEO林文生透露，本轮融资将主要运用于区别现有B端业务的C端市场扩张。
车e估（运营主体为广州穗圣信息科技有限公司）成立于2014年，由林文生等人创立，总部位于广州。其主要业务是为银行、大型汽车金融供应商及融资租赁客户、二手车商等客户群提供车辆鉴定和金融风控服务，据悉目前其已经有超过3万家B端注册客户。
据林文生介绍，其早先供职于咨询公司，主要服务于政企和汽车行业机构等客户，从事企业顶层设计、投融资并购，负责过车联网、通信应用等项目。2013年自主创业，面向物流、汽车租赁等行业提供IT系统服务。2014年筹备“车e估”项目，是在此前IT系统服务的基础上，进行了业务延伸。目前，车e估核心团队包括有新加坡供应链管理首席科学家、汽车智能化管理和GPS应用行业相关研究团体资深工程师，以及金融、主机厂及汽车租赁行业的核心管理人员。
车e估方面表示，随着车e估的风控产品服务不断优化与发展，以汽车金融及租赁行业信息技术为基础，车e估计划开始布局更多类型的车商及消费者市场，致力打造一套涵盖征信、评估、监控、融资等整个二手车交易流程的生态平台，形成车e估式的全流程风控服务，整合汽车金融全流程服务链。
亿欧获悉，此次是车e估首次对外公开发布融资信息。在接受亿欧汽车采访时，林文生表示公司自成立之时就已经通过B端服务费实现正常盈利，公司并且保证有安全的资金储备，该轮融资实际上已于2016年下半年完成。并提到，新浪战略领投此轮融资，除资方品牌背书外，双方还将进行数据资源整合，新浪在互联网、数据等方面的资源优势将会对接到车e估，助力其业务更好地向C端拓展，符合车e估长远的战略发展方向。
车e估的业务进阶与其他二手车估价公司不同，通过服务垂直精准的二手车金融、融资租赁等企业，而后向数据以及C端估价查询方向延伸。业务上游包括各类金融机构，下游包括SP供应商，二手车车商等，整个业务方向是从垂直B端服务向大众C端消费服务延伸。
车e估COO范明崑向亿欧汽车表示，一开始就做C端业务它的盈利模式是不清晰的，而车e估把精力和时间主要集中在了有利润空间的B端市场，在基于原有B端业务的基础上，开拓C端市场，但车e估不会做交易、不做导购，将远离交易环节，立足于独立第三方。另外，他还透露，在面向C端时，车e估会将服务延伸至更多的应用场景。
如今“坏账”是汽车金融等金融类公司面临的一大难题，林文生认为控制前端“坏账”的产生取决于金融机构的风控能力和手段，例如是否能有效控制车源方和评估师等操作环节的人为作弊。其中，要做好风控，包括两方面，即人的征信和车的征信，而车e估的业务聚焦在建立二手车车辆的征信系统。林文生向亿欧透露称，车e估主要的产品方向主要是通过“一车一价”、“一车一况”建立残值估算模型，进行精准二手车鉴定及估价，针对车源车辆做“征信”系统。以“车况+价格”双机制实现车辆征信黑白名单，为金融机构提供风控监测与解决方案。
林文生还提到，车e估的核心服务价值体现在三方面：风控能力、批量评估（时效性）、全国落地。
风控能力是指，在车辆精准鉴定估值中，利用已积累了真实大数据，通过机器智能学习，形成人工智能化的业务系统，加上知识图谱和数据智能自主化更新迭代，搭建的车辆残值模型，可快速预判未来二手车的残值；基于对象图像分析、异常值检测等技术，并利用科学动态模型规则引擎等功能，结合图片作假识别技术，对超百万辆交易车辆数据分析，实现车辆征信黑白名单，降低客户交易和放款风险。
批量评估（时效性）是指，通过车e估专属APP平台，进行线下照片等信息输入与信息同步更新，在线上配套有专属团队与机构对接，提供及时的在线服务，提高服务效率，降低时间成本。同时，其可为客户提供多种服务方案组合，以标准流程操作，实现快速批量评估，满足委托方的需求，提高评估效率。
全国落地是指，车e估的评估服务首先通过线下上门或代理方式进行信息采集，满足委托方全国各地的实体落地任务需求，客户方均可自主进行远程信息上传，无空间、时间方面限制，该模式可实现全国落地服务。
关于车e估之后的产品方向，林文生告诉亿欧，机器学习、人工智能等技术手段已经初步嫁接到了车e估后端产品体系，以此来提高产能与效率，但日后将会着重探索快速评估的技术产品。
车e估表示，2017年将在先前业务基础上，将继续扩大企业用户应用场景服务，还将目标锁定在小企业用户和普通消费者。利用不同客户群体的特性，梳理产品，整合贷前贷中贷后风控管理系统，打通贷款闭环，完备整个风控线。尤其是针对普通消费者，车e估产品将更加趋于人工智能化，搭建汽车大数据搜索平台，为交易和金融消费用户提供专业金融产品服务。
（备注：随着产业互联网、大数据等新科技，以及创新理念、创新模式、产业大升级、供给侧结构性改革等方面对传统二手车产业的深入影响，近年来二手车行业备受市场、资本关注。政策利好、市场趋向成熟，二手车产业链中交易平台、二手车车商、4S汽车经销商集团、汽车金融、延保质保、估值检测、第三方数据服务等产业链环节也随之蓬勃发展，催生了一大批行业先锋与产业创新领袖。此次产业垂直峰会将围绕二手车产业链融合、产业供给侧结构性改革、成本与效率、变现与扩张等话题，与诸多行业领袖一同探讨二手车产业在新时代中的变革，以紧随市场动态，促进二手车行业大进步。有兴趣的二手车相关行业朋友，可联系亿欧汽车频道负责人杨永平，微信同。）
凡来源为亿欧网的内容，其版权均属北京亿欧网盟科技有限公司所有。文章内容系作者个人观点，不代表亿欧对观点赞同或支持。
注：文章中所涉投融资额度来源于企业或相关机构或公开资料，亿欧已经尽量核实，不对融资额度做品牌背书；欢迎各方监督核实，如融资额度不实，欢迎向亿欧举报。
各工作岗位将被AI取代的概率
选择岗位，查看结果
制图员和摄影师
建筑造价师
计算机硬件工程师
石油工程师
采矿和地质工程师（包含安全）
电气工程师
核能工程师
景观设计师
生物医学工程师
土木工程师
航空航天工程师
化学工程师
机械工程师
制图员和摄影师
快来扫描二维码，参与话题讨论吧！
获取验证码
新用户登录后自动创建账号
登录表示你已阅读并同意
账号为用户名/邮箱的用户 选择人工找回
关联已有账户
新用户或忘记密码请选择，快捷绑定
账号为用户名/邮箱的用户 选择人工找回
获取验证码
创建关联新账户
发送验证码
获取验证码
未完成注册的用户需设置密码
如果你遇到下面的问题
我在注册/找回密码的过程中无法收到手机短信消
我先前用E-mail注册过亿欧网但是现在没有办法通过它登录，我想找回账号
其他问题导致我无法成功的登录/注册
账号密码登录
关联已有账户
曾经使用手机注册过亿欧网账户的用户
创建并关联新账户
曾用微信登录亿欧网但没有用手机注册过亿欧的用户
没有注册过亿欧网的新用户
先前使用邮箱注册亿欧网的老用户，请点击这里进入特别通道
扫描二维码，下载亿欧客户端
Android & iOS
亿欧公众号
小程序-亿欧plus6716 条评论分享收藏感谢收起赞同 211 条评论分享收藏感谢收起【原创干货】R语言实战，汽车贷款行业的风控模型建立
我的图书馆
【原创干货】R语言实战，汽车贷款行业的风控模型建立
| 看得越多 想看更多&|| 中国最专业的信贷风控与大数据公众号&|&原创风控精选文章& &文/中国最大的汽车融资租赁公司&&风控建模工程师&&& 小手乱抖&16年，随着越来越多的资本进入车贷行业，汽车融资租赁取得空前的发展。然而，市场的火热却给后端的风控部门带来了越来越大的压力，为了提高申请客户的体验度从而吸引更多的客户提报申请，风控部门不得不提高审核效率，减免一些所需资料，提高判断难度。在这样的大背景下，利用数据挖掘的方法对申请件进行安全性区分就变成了必要的风控手段。把不同的申请分类，按照风险系数进行标识，简化优质申请的流程，严加审核危险系数高的申请，甚至达到一部分申请自动审批，将大大提升申请效率。&&&& 哪些模型比较适合汽车贷款行业呢？常用的机器学习分类器都是不错的选择，经典模型，便于解释的逻辑回归（logistics regression）、决策树（decision tree），或是对空值，异常值处理比较平滑的bootstrap、支持向量机（svm）等分类器都可以作为核心分类算法。每种模型都有自己的优劣，根据自身的经营需要，模型的准确程度等等，选择适合的模型就好。废话不多，下面楼主就上点干货，用R语言制作一个简单的决策树模型，仅供大家参考。步骤1：对数据进行预处理####读取数据####a&-read.csv('d:&风控项目/建模数据.csv')a[is.na(a)]&&####应变量赋值，这里以逾期30+为不良######a$y[a$最高逾期天数&30]&&a$y[a$最高逾期天数&&&&######调整比例set.seed(7)good&&bad&&good1&&a1&&a1&&工作所在城市,户籍所在城市,融资期限,首付比例,融资额))View(a1)我们选择几个车贷申请时通常可以采集到的基础变量，都是基础的客观性变量。现实中存在更多的主观性变量，比如客户自己填报的职业分类，年收入，公司职位，甚至喜欢浏览的页面，手机使用的时长等等。在申请材料精简的大背景下，通常我们无法验证信息的准确性，从而会出现大量的失真，空值等等问题。对接可靠的三方数据，是提高主观数据维度很好的办法。&步骤2：对数连续行数据进行切割a1&&& 融资额1&&& 首付比例1&&& 融资额1[融资额&&&&& 融资额1[融资额&30000&融资额&&&&& 融资额1[融资额&60000&融资额&&&&& 融资额1[融资额&90000&融资额&&&&& 融资额1[融资额&120000&融资额&&&&& 首付比例1[首付比例&&&&& 首付比例1[首付比例&30&首付比例&&&&& 首付比例1[首付比例&40&首付比例&&&&View(a1)将连续数据切割成为分类型数据来配合后面的WOE算法可以有很多好处，比如处理与不良率非单调性的维度。减少空值，噪点，异常值对模型的影响等等。&步骤3：分类型数据转换，这里我们采用信贷行业传统的WOE方法转换a2&&a3&&#####融资额#####融资额&&融资额1)/nrow(a2))/(table(a3$融资额1)/nrow(a3))))colnames(融资额)&&融资额1','融资额2')融资额[融资额==-Inf]&&融资额[融资额==Inf]&&View(融资额)其他的维度均可使用此方法进行数据处理。&&&&&&&& WOE通常在配合逻辑回归模型（logisticsregression）制作打分卡时使用。在使用决策树模型时也可以将过于冗长的分类型数据（比如城市，车辆品牌）量化，方便模型展示。&步骤4：将处理值匹配进总表b&&融资额,by='融资额1',all.x=TRUE)其他匹配方法相同View（b）&步骤5：去除相关性较低或共线性较强的维度b1&&融资额2,融资期限2,首付比例2,工作所在城市2,y))cor1&&View(cor1)相关性都算比较高，融资期限相对低一些，如果需要降维，可以考虑进行处理cor2&&View(cor2)融资期限和融资额有些许的相关性，不过低于0.75，可以接受步骤6：建立模型library(party)m1&&plot(m1,type='simple')稍微调整一下control&&= 0.99)m2&&= b1,controls = control)plot(m2,type='simple')关于融资期限的分叉因提高相关性较低被移除掉，使得整个模型更加简洁&我们来看看测试效果library(pROC)b1$yhat&&roc&&plot(roc,col='blue',print.auc=TRUE,print.thres=TRUE,main='test')AUC（area under curve）是一个比较常用的衡量模型的方法，通常情况下AUC越接近1，模型效果越好。例子中的模型AUC=0.744，效果一般，勉强可以用于预测。当然我们仅使用了4个变量，车辆信息，客户标签，手机信息等等维度加入后，AUC基本可以达到0.8以上。&上述只是一个简单的实例，真正建模时还要考虑许多的问题，更多技术上的细节大家可以在网上搜索或者查阅相关书籍。由于篇幅有限，这里楼主就不再深入。下面楼主想从汽车租赁行业的特点出发谈谈车贷风控和其他贷款的区别。1.消费场景固定所带来的金融维度的固定与小额贷款，信用卡相比，由于消费场景的相对固定，汽车租赁的融资额是锁死的。银行在第一次给申请人发放信用卡的时候可以根据客户特点选择授信额度，而车贷客户往往已经确定车型。举个简单的例子，一个人申请5000人民币额度的信用卡，银行可以说：“您的资质不符，我们建议您可以先申请2000的额度”。但是一个人如果想申请车贷买辆宝马，租赁公司不能说：“您的资质不符，别买宝马了，先买个桑塔纳吧”。正式因为相对固定，金融维度也通常称为模型中相关性最高也最为准确的变量。2.贷后维度失效对于信用卡，小额贷的客户，我们可以根据他第一个还款周期的表现适当的增加或减少贷款额度，换句话说，我们可以从客户身上拿到大量的贷后维度进行建模。而车贷风控对客户的判断是一次性的，是一锤子买卖，一旦预测失败，就无法挽回。一旦一次申请被拒绝，基本不会被有二次申请的机会，即使成功放款的客户短时间内再来做贷款的几率小之又小。毕竟三两年内连续贷款换车的客户在中国并不是非常大的一个群体。3.客户的网络标签相关性变弱之前跟多家三方数据公司谈项目的时候，很多同行都会推荐很多网络数据标签，比如喜欢浏览的网页，消费金额等等。此类维度对于P2P贷款效果甚好，但是对汽车贷款，就目前我们做的相关性检测看来，效果只能说一般，如果查询费用过高，性价比是个值得商榷的问题。其实这个问题不难理解，对于大多数中国人来讲，买车不比买化妆品，或者手机，毕竟汽车的高额售价不是其他产品比拟的。正是由于价格高昂，很多客户会以个人为单位申请，家庭为单位还月供。配偶，家长，兄弟甚至表亲戚都会成为潜在的还款对象。当还款单位变为一个群体时，申请人个人的特征的相关性自然而然会有所降低。&总结：在车贷行业，由于客户标签信息的相关性变低，贷后数据缺失等原因，车辆自身信息、租赁产品自身的变量、地域（比如购车人的工作地与购车地的距离差）等变量都变得尤为重要。另外车贷的先验性误导非常严重，如果有机会，我们可以在以后的文章中讨论一些处解决的方法。
喜欢该文的人也喜欢市场有风险 出借需谨慎
财富添一点，生活新体验，已有3万+用户选择车易贷
已有帐号，立即
签约银行资金存管
彻底披露项目信息
甄选过滤优质项目
生命周期风险体系
投标无门槛
最低50元起投
预期年化收益12%~20%
出借人排行榜
新手福利，等你体验
参考年化利率
12.0%+3.80%
已有3人次参与
新注册用户最高出借30000元
平台运营数据
放款总额：
￥1,535,287,594 元
出借人已赚收益：
￥112,624,961 元
出借人待赚收益:
￥9,579,825 元
今日已发生交易额：
￥30,000 元
昨日交易额：
￥130,000 元
平台注册人数：
1.5万元借款金额
6个月出借期限
12.0%参考年化利率
1.5万元借款金额
6个月出借期限
12.0%参考年化利率
1.5万元借款金额
6个月出借期限
12.0%参考年化利率
1.5万元借款金额
6个月出借期限
12.0%参考年化利率
风险知识专栏
惠州市东门投资股份有限公司
风险提示书
尊敬的车易贷网贷平台出借人：
为了使您更好地了解网络借贷的风险，车易贷网贷平台（以下称“本网站”）根据《中华人民共和国合同法》及P2P相关法律法规、《借款协议》以及本网站相关规定，特为您提示风险如下。
如您接受上述《借款协议》及本风险提示书，即表明您已充分了解并知晓网络借贷的风险，并承诺自行承担该等风险。
1、本网站作为网络借贷信息中介机构，禁止从事以下行为：
1.1、为自身或变相为自身融资；
1.2、直接或间接接受、归集出借人的资金；
1.3、直接或变相向出借人提供担保或者承诺保本保息；
1.4、自行或委托、授权第三方在互联网、固定电话、移动电话等电子渠道以外的物理场所进行宣传或推介融资项目；
1.5、发放贷款，但法律法规另有规定的除外；
1.6、将融资项目的期限进行拆分；
1.7、自行发售理财等金融产品募集资金，代销银行理财、券商资管、基金、保险或信托产品等金融产品；
1.8、开展类资产证券化业务或实现以打包资产、证券化资产、信托资产、基金份额等形式的债权转让行为；
1.9、除法律法规和网络借贷有关监管规定允许外，与其他机构投资、代理销售、经纪等业务进行任何形式的混合、捆绑、代理；
1.10、虚构、夸大融资项目的真实性、收益前景，隐瞒融资项目的瑕疵及风险，以歧义性语言或其他欺骗性手段等进行虚假片面宣传或促销等，捏造、散布虚假信息或不完整信息损害他人商业信誉，误导出借人或借款人；
1.11、向借款用途为投资股票、场外配资、期货合约、结构化产品及其他衍生品等高风险的融资提供信息中介服务；
1.12、从事股权众筹等业务；
1.13、法律法规、网络借贷有关监管规定禁止的其他活动。
作为一家网络借贷信息中介平台，本网站承诺并声明：将严格遵守上述禁止性规定和义务，仅为借款人与出借人实现直接借贷提供信息搜集、信息公布、资信评估、信息交互、借贷撮合等服务，并依据行业相关法律法规的要求披露相关信息。
2、您作为出借人应当履行以下义务：
2.1、向网络借贷信息中介机构提供真实、准确、完整的身份等信息；
2.2、出借资金为来源合法的自有资金；
2.3、了解融资项目信贷风险，确认具有相应的风险认知和承受能力；
2.4、自行承担借贷产生的本息损失；
2.5、借贷合同及有关协议约定的其他义务。
3、您作为出借人，还须关注以下风险：
3.1、借款人因身故、破产、丧失商业信誉、资产、抵/质押标的物遭受第三方恶意查封等原因可能发生财务状况恶化，导致无法或无力按时足额履约而使甲方遭受资金损失的风险；
3.2、借款期间，借款人可能发生恶意逃避债务等信用风险，致使发生逾期/不还款的风险；
3.3、借款期间，出借人可能面临出借资金不能随时退出所带来的资金流动性风险。若进行债权转让或受让债权转让标，需注意资金流动性风险；
3.4、 投资失败风险：即依据本网站的规则，如借款项目的投资进度不能在投标截止日前或资金募集期内（不超过20天）达到100%，则为流标。出借人将可能承担由此带来的投资失败的风险；出借人在投标时冻结的投资金额将解冻，该资金在冻结期间不计算借款利息/投资收益；
3.5、 政策风险：
因重大政治事件、监管法律、法规及相关政策发生变化等，不排除其将现有平台规则产生一定的影响，出借人应预见到本网站的相关制度/规则依据政策作出相应调整所可能带来的不便；
3.6 、不可抗力及意外事件风险：诸如因战争、自然灾害、不可抗力以及其他不可预见的意外事件可能致使相关交易面临损失的任何风险；
3.7 、抵/质押标的物毁损、灭失的风险：即因自然灾害、被盗被抢、遗失等以及其他意外事件可能致使抵押标的物毁坏、灭失的风险；
3.8 、其他可能的风险。
作为出借人（投资人），请您严格遵守相关法律规定，履行上述义务并关注上述风险。您对网络借贷的出借决策将完全依赖于您个人的投资经验、对投资风险的独立思考和判断。
本网站的相关制度、规则尚在不断完善中，请您关注相关制度、规则的调整和更新并加以遵守。
本网站“信息披露”专栏载有关于网络借贷方面的法律法规规定和知识，您可通过阅览该专栏获取相关信息，以加深您对网络借贷风险的认知与理解，更好地为参与网络借贷提供参考。
本风险提示书并不保证揭示本网站业务的全部风险，您参与网络借贷前，应全面了解相关法律法规、认真阅读《借款协议》，并根据您自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等判断是否具备相应的投资风险承受能力。
您承诺并保证已认真阅读本风险揭示声明书，理解以上所揭示的所有风险，并愿意承担投资风险给您造成的损失。
特此声明！
惠州市东门投资股份有限公司
惠州市东门投资股份有限公司
All Rights Reserved.