"18世紀美國西部的淘金熱，真正賺到盆滿(mǎn)缽滿(mǎn)的，實(shí)際上是礦口的賣(mài)水人。"這是一篇旨在尋找向汽車(chē)金融淘金人賣(mài)水機會(huì )的文章。
差不多一年時(shí)間，我們的互聯(lián)網(wǎng)汽車(chē)事業(yè)部拜訪(fǎng)了該領(lǐng)域內汽車(chē)后市服務(wù)、汽車(chē)電商、車(chē)聯(lián)網(wǎng)等幾乎所有的頭部項目，他們發(fā)現，所有CEO都提到了一個(gè)共同的詞--汽車(chē)金融，基本所有項目不是已經(jīng)有了汽車(chē)金融業(yè)務(wù)就是在規劃執行中，其火熱程度不亞于任何風(fēng)口。
風(fēng)險控制，是所有金融行業(yè)公司的死穴，汽車(chē)金融同樣如此。傳統的汽車(chē)金融項目，一放大規模就會(huì )死于風(fēng)控，風(fēng)控嚴格則成長(cháng)緩慢收益低于資金成本。就這個(gè)核心問(wèn)題，CEO那里也給出了高度一致的答案：大數據驅動(dòng)的貸前，貸中，貸后風(fēng)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(chē)金融戰勝傳統汽車(chē)金融的唯一機會(huì )。
顯然，數據驅動(dòng)的風(fēng)控服務(wù)成為了汽車(chē)金融產(chǎn)品的剛需。于是，互聯(lián)網(wǎng)汽車(chē)事業(yè)部決定梳理一下提供正在提供這些剛需的數據服務(wù)商，更重要的是，分析他們上游的數據源頭以及潛在的創(chuàng )業(yè)機會(huì )。
汽車(chē)金融淘金格局概要
汽車(chē)交易流通環(huán)節中牽扯不同的角色（車(chē)主，4S，二級經(jīng)銷(xiāo)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(chē)輛，車(chē)險，稅費，后市服務(wù)等），排列組合后我們可以梳理出當下幾種主流的汽車(chē)金融產(chǎn)品，以及這些產(chǎn)品背后需要的風(fēng)控管理：
"車(chē)抵貸-面向C端車(chē)主，以借款人或第三人的車(chē)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(chē)輛使用權，每月支付租金，若干年后便可取得車(chē)輛所有權或買(mǎi)斷使用權
"新車(chē)/二手車(chē)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(chē)或二手車(chē)產(chǎn)權，按月分期付款
"庫存貸-面向B端經(jīng)銷(xiāo)商，以庫存新車(chē)或二手車(chē)作為抵押物取得貸款
"UBI個(gè)性化車(chē)險-基于用戶(hù)使用車(chē)輛情況或駕駛行為對車(chē)險做出的個(gè)性化定價(jià)
如上圖所示，這些汽車(chē)金融產(chǎn)品需要不同層級的風(fēng)控管理，從基于事實(shí)的定型到基于模型的預測、評估和定價(jià)。
"定型-經(jīng)過(guò)數十年的發(fā)展，已經(jīng)有上萬(wàn)款不同型號的汽車(chē)流通在市場(chǎng)上，精準的定義一輛車(chē)的型號，配置，出廠(chǎng)價(jià)格是汽車(chē)金融產(chǎn)品最基礎的數據需求。
"監控-實(shí)時(shí)監控大量應用在抵押類(lèi)型的汽車(chē)金融產(chǎn)品中，資金方需要隨時(shí)了解資產(chǎn)的狀態(tài)，所處位置，軌跡等信息。
"評級&定價(jià)-評級與定價(jià)是基于數據和模型對單一個(gè)體的前瞻性判斷，是汽車(chē)金融產(chǎn)品中的高級應用，未來(lái)的汽車(chē)金融產(chǎn)品一定是一人一車(chē)一價(jià)。
越為復雜的汽車(chē)金融產(chǎn)品需要覆蓋的風(fēng)控管理層級越寬，需要縱向結合的數據源也越多。
如下圖所示，以車(chē)抵貸為例，一次完整流程包括：
1、放款方確認車(chē)輛資產(chǎn)的基本信息
2、放款方進(jìn)行二手車(chē)殘值定價(jià)和個(gè)人還款能力與意愿的評估
3、在安裝GPS監控設備后進(jìn)行放款
4、放款后需要持續跟蹤資產(chǎn)實(shí)時(shí)情況
5、對潛在逾期和非法使用做出預警，催收，回收處理等后續動(dòng)作
從縱向所需要的數據源看，完整嚴謹的車(chē)抵貸交易需要在貸前查詢(xún)車(chē)型配置數據，車(chē)輛出廠(chǎng)數據，車(chē)輛交易數據，保險出險數據，維護保養數據，違章數據，個(gè)人信用數據，在貸中持續監控駕駛軌跡數據以及出險，維護保養，違章等數據。
從車(chē)抵貸的例子可以看出，車(chē)與人，動(dòng)態(tài)與靜態(tài)數據的任何一角缺失都會(huì )降低風(fēng)控的有效性。
傳統汽車(chē)金融產(chǎn)品往往重人輕車(chē)，其原因主要是對動(dòng)態(tài)和車(chē)輛監控的能力不足，然而道高一尺魔高一丈，當下最新的詐騙手段甚至會(huì )拉著(zhù)一個(gè)村子的村民去做融資租賃業(yè)務(wù)，基于單一個(gè)體的銀行征信體系無(wú)法全面反映風(fēng)險。
降低汽車(chē)金融風(fēng)險不僅要在貸前做好對人與車(chē)靜態(tài)數據的全盤(pán)了解，同時(shí)也要在貸中動(dòng)態(tài)的對車(chē)輛和使用者持續跟蹤，只有人車(chē)結合，動(dòng)靜結合才能最大程度降低風(fēng)險。
已經(jīng)站在礦口的「賣(mài)水人」
1、評級&定價(jià)--數據高級應用賽道
在這個(gè)賽道的項目多為風(fēng)控數據的使用者和付費方。評級和定價(jià)模型是這類(lèi)公司的核心競爭力，并不向第三方開(kāi)放使用，他們也更多的被定義為汽車(chē)金融領(lǐng)域的掘金人。
在定價(jià)賽道，類(lèi)評駕的UBI項目通常將車(chē)與人的動(dòng)態(tài)靜態(tài)數據作為模型的輸入因子，輸出用戶(hù)畫(huà)像和定價(jià)分類(lèi)。在評級賽道，如微貸網(wǎng)等大量車(chē)抵貸/庫存貸項目則直接基于上游數據服務(wù)商提供的數據和設備對貸款方進(jìn)行評級和資產(chǎn)監控。
2、定型&監控-數據整合與基礎應用賽道
定型和監控賽道則是真正在整合基礎數據源并提供數據服務(wù)的領(lǐng)域。通過(guò)對上游數據的整合和基礎分析，他們向下游應用者提供原始數據或經(jīng)過(guò)基礎加工的數據服務(wù)，他們是汽車(chē)金融領(lǐng)域的賣(mài)水人。
如上圖，處于監控賽道的項目多在上半區提供車(chē)輛的動(dòng)態(tài)軌跡數據服務(wù)。提供這類(lèi)數據服務(wù)的公司有三種，一類(lèi)是車(chē)載設備制造商，如華寶，提供物流車(chē)軌跡數據與大車(chē)司機的個(gè)人征信數據；第二類(lèi)是傳統車(chē)聯(lián)網(wǎng)公司，他們的主業(yè)是車(chē)隊管理等應用，但逐漸側重風(fēng)控軌跡數據服務(wù)，如智信通；第三類(lèi)則是主旨為汽車(chē)金融產(chǎn)品提供軌跡監控的項目，如天易科技，青島魯諾，青島中瑞等。
在下半區則分布著(zhù)為汽車(chē)金融產(chǎn)品提供車(chē)輛靜態(tài)數據服務(wù)的項目，典型公司包括專(zhuān)注車(chē)輛配件數據的力洋和正時(shí)，專(zhuān)注車(chē)輛配置和出廠(chǎng)數據的第一車(chē)網(wǎng)，專(zhuān)注保險出險記錄的精友，以及專(zhuān)注維護保養數據的車(chē)鑒定和查博士。
后來(lái)者如何找到黃金「賣(mài)水」攤位
以上的數據服務(wù)商有一個(gè)共同點(diǎn)，他們不生產(chǎn)數據，只是數據的搬運工。問(wèn)渠哪得清幾許，為有源頭活水來(lái)，讓我們繼續向數據上游按圖索驥。
根據上圖所示，我們基本可以把上游數據源頭分為兩類(lèi)。
第一類(lèi)：某個(gè)或多個(gè)主體已經(jīng)擁有全量數據，通過(guò)數據服務(wù)商正向合作或逆向整合后向下游提供較完整的數據服務(wù)，這類(lèi)數據源包括：
a.車(chē)輛配件數據-主機廠(chǎng)掌握各自配件數據，數據服務(wù)商逆向整合
b.車(chē)輛配置數據-數據服務(wù)商持續積累數據集
c.車(chē)輛出廠(chǎng)數據-中汽研匯總各地車(chē)管所上牌數據
d.車(chē)輛交易數據-分散在4S集團和二手車(chē)經(jīng)銷(xiāo)商手中，較碎片
e.保險出險數據-中保信整合各個(gè)保險公司保險出險數據
f.違章記錄數據-各地交管局掌握數據
第二類(lèi)：數據極度離散，碎片化分布，暫時(shí)還沒(méi)有任何一個(gè)主體有能力整合全量數據，這類(lèi)數據源包括：
a.維護保養數據
b.駕駛軌跡/行為數據
從數據領(lǐng)域的創(chuàng )業(yè)機會(huì )來(lái)看，初創(chuàng )公司已經(jīng)喪失成為第一類(lèi)數據服務(wù)商的機會(huì )。擁有全量數據的政府背景主體都在探索自上而下數據變現的路徑，自下而上通過(guò)眾籌，社會(huì )化，共享等模式聚合數據的項目會(huì )成為系統性打擊的對象。
結合數據離散程度和對風(fēng)控的重要程度，我們認為極度離散化的人車(chē)動(dòng)態(tài)數據仍然留給創(chuàng )業(yè)者巨大的想象空間。
我們看好的「賣(mài)水項目」
當下掌握實(shí)時(shí)軌跡數據最多的車(chē)聯(lián)網(wǎng)平臺也只在百萬(wàn)量級，與上億輛汽車(chē)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(yíng)的機制，讓碎片化的車(chē)輛實(shí)時(shí)數據流，甚至車(chē)主手機端數據流聚合在一起，向下游提供成本更低，識別率更高的監控服務(wù)；
2、通過(guò)區塊鏈技術(shù)建立具有第三方公信力的一套激勵機制，能夠讓不同汽車(chē)金融項目主體分享黑白灰名單信息而又不帶來(lái)外部性導致的競爭劣勢；
3、基于大數據集和機器學(xué)習能力，建立可識別一車(chē)多貸，騙貸以及其他詐騙模式的風(fēng)控模型。
轉自：中國新聞網(wǎng)
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