金融科技在汽車融資租賃風控中的應用

公正

摘要：汽車融資租賃在歐美發達國家屬于成熟產業，但中國汽車融資租賃市場仍處于起步階段。本文分析了我國汽車融資租賃業發展的現狀和面臨的機遇，汽車融資租賃要發展長遠，風控是核心，通過對汽車融資租賃業務流程的梳理，分析了金融科技如何賦能汽車融資租賃進行智能化風控問題。

關鍵詞：汽車 融資租賃 金融科技

一、我國汽車融資租賃業現狀和未來發展機遇

（一）汽車融資滲透率小于3%，遠低于全球平均水平

雖然多年來中國在全球汽車銷售中排名第一，但在汽車融資租賃領域與發達國家相比仍有較大差距。根據零壹租賃在2017年3月發布的數據顯示：全球汽車消費現金購車僅占30%，其余70%均借助金融杠桿，其中汽車貸款占55%，汽車融資租賃占15%。中國汽車融資租賃業的發展相對滯后，整個汽車市場融資租賃滲透率小于3%，成長空間巨大。

（二）傳統汽車銷售渠道下沉，不斷下沉的市場是融資租賃業務發展的重點

2018年，中國汽車市場經歷了20多年來首次年度負增長，在我國汽車行業傳統增長動能日益萎縮的情況下，市場需要新的增長引擎。從我國千人擁有的私家車數量來看，一線、新一線和二線城市是過去拉動汽車銷量增長的主要動力。然而，在環境污染、交通擁堵的情況下，許多一線和二線城市出現了限牌限購政策，阻礙了這些地區新車銷量的增長，而三四五線城市和農村地區逐漸成為未來汽車市場的主要增長動力。融資租賃可以滿足渠道下沉用戶的購車需求，將成為未來三四五線城市和農村地區汽車金融的重要形式。

（三）二手車市場利好，汽車融資租賃潛力大

據中國汽車流通協會統計，2018年上半年，全國累計二手車數量為660.24萬輛，累計交易額達到4121.17億元。二手車市場交易量的不斷擴大為汽車金融租賃業帶來了新的發展機遇。目前我國二手車市場存在兩個主要問題：汽車源很緊、車輛信息不透明。汽車融資租賃可以通過為二手車市場提供大量、穩定、高質量的二手車，在一定程度上彌補了二手車市場的短板，有效促進二手車行業的發展。當前我國汽車融資租賃最普遍的形式是“以租代購”，因市場缺乏成熟的二手車評估體系和流轉通道，在很大程度上堵塞了車輛退還渠道。隨著二手車市場的日趨成熟與完善，汽車融資租賃行業將會得到充分發展。

二、金融科技助力汽車融資租賃業提升風險管理水平

任何行業的快速發展都有潛在的風險。風控體系建設是融資租賃市場發展的重要環節。目前，我國汽車融資租賃市場機遇與挑戰并存，借力金融科技，提升汽車融資租賃風險管理水平，實現對人與車的精細化風控將是融資租賃行業發展長遠的關鍵。

金融科技主要是指由大數據、區塊鏈、云計算、人工智能等新興前沿技術驅動的新興商業模式、新技術應用、新產品服務等，對金融市場和金融服務業務的供給產生重大影響。汽車融資租賃公司通過應用大數據、人工智能等新技術，可以提高業務開展效率，規避相關風險，提高風險管理的廣度和深度。

在汽車融資租賃業務中，由于租賃目標客戶群體下沉，租賃公司可能會面臨較高的欺詐風險，因此有必要對征信覆蓋不足的客戶群體進行風險定價。根據汽車租賃業務邏輯，構建相應的大數據風控模型，并結合多維外部數據，判斷目標用戶的信用水平，在此基礎上的獲客審批將更為精確，風險控制和審批效率將大大提高。此外，在貸中、貸后管理過程中，通過大數據、云計算等技術對客戶信息和還款行為的持續收集和分析，可以在合同全生命周期內實時跟蹤和評估客戶的還款能力，完成汽車租后管理的數字化，實現了對傳統風控手段的有效補充。

三、基于汽車融資租賃業務流程構建智能化風控體系

在金融科技和融資租賃業務加快加深融合的過程中，結合汽車融資租賃業務基本流程構建智能化風控體系，提升“信息收集、欺詐識別、經營分析、失信預測、租后監控”等風險管控能力。

（一）租前環節

業務流程：承租人向租賃公司提交業務申請并提供相關資料，租賃公司受理承租人融資租賃項目并進行初審，根據初評情況決定是否立項。

作為汽車融資租賃業務的第一關，是風險前置控制的重要環節。在租前初審階段，利用技術手段，借助“黑名單”“反欺詐系統”進行風險掃描，當前臺業務人員接觸新客戶時，可以直觀地了解客戶可能存在的“重大風險”和“提示風險”，實現快速篩選，排查企業風險，規避高風險客戶，精準獲取有效客戶。同時，要注意關聯交易，通過“關聯圖譜”對企業進行相關分析，挖掘出符合母子公司依賴、股權投資、共同高管任職、疑似關聯等特征的企業。真正做到信審指引前置，節約項目流轉成本，提高中后臺效率。

（二）租中環節

業務流程：項目經初審立項后，由相關人員展開盡職調查并形成報告，提交進行項目評審。

在風險管理階段，將人工智能與傳統風控業務流程結合，利用線上和線下、公司內部外部等多方數據建立大數據風控模型，高效完成風控業務流程。

對于客戶信用水平的評估既要依托業務本身構建的大數據風控模型，又要輸入包括征信數據、社交數據、電商數據等在內的多維度外部數據，通過借款人是否存在銀行、消費金融、汽車金融、在線貸款和其他平臺的逾期、不良、欺詐等記錄，以及借款人在銀行和非銀行金融機構的負債情況，來判斷借款人是否有惡意騙貸傾向、資金是否緊張、是否存在被過度授信而還款能力喪失等情況。針對汽車融資租賃業務的客群特征，深度挖掘用戶畫像，通過大量客群樣本，使用機器學習算法開發（例如邏輯回歸）來綜合評估借款人的還款意愿與還款能力。將傳統風控與人工智能相結合，不間斷地收集和分析借款人信息和還款行為，在合同的整個生命周期內實時監控客戶的還款能力，多層面全方位評估客戶的信用水平。

汽車融資租賃業務中，不僅要對人進行風險管控，還要對租賃車輛進行監控。汽車單體價值雖然不高，但汽車租賃資產的數量一般較多，分布地域較廣，車輛的狀態直接關系著租賃資產的安全性，可以依靠技術安裝GPS遠程監控系統，及時獲取車輛信息，并實時監控租賃車輛的運行狀態。

（三）租后環節

業務流程：在租賃期內，承租人按照合同分期向租賃公司支付租金。當租約到期時，汽車可由承租人按照合同規定留購、續租或退回租賃公司。

汽車融資租賃業務對于租后的監控及檢查需求很高，對人對車都要建立完善的數據服務。在租后階段，利用技術手段實時監控承租人的股東、高管、經營狀況、負面輿情的變動情況，自動添加關聯，依據模型指標智能判斷其生產經營是否正常，并根據用戶的自定義風控規則，實現智能化預警。在租賃期間或租賃期滿時，由于承租人另選新車而留下的原租賃車輛，或承租人違約收回的租賃車輛，成為二手車交易市場的車源。二手車處置是融資租賃工作鏈最后一環，租賃公司通過跟蹤各個相關業務模塊，提供精準的數據分析服務，以解決二手車車況信息不對稱的問題，并評估難以定價的交易，最大限度提高二手車處置效率，提高租賃車輛殘值，規避潛在風險。

參考文獻：

[1]艾瑞咨詢.2019年中國汽車融資租賃行業研究報告：監管或趨嚴 牌照或收緊[DB/OL].finance.eastmoney.com，2019.

（作者任職于長安汽車金融有限公司）