金融科技对汽车金融行业风险管理优化的研究

左 楠 葛 菲 江婷婷

回顾金融和科技的发展历史，可以发现科技创新是金融体系发展和变革的重要动力之一。随着大数据、区块链、云计算、数据库和人工智能等科技的快速发展和在汽车金融行业的应用，金融科技正以迅猛态势重塑汽车金融行业的发展格局。同时，随着我国金融市场的逐步开放，我国的汽车金融行业面临着国内外优秀同行和跨界互联网对手的激烈竞争。本文将重点论述汽车金融行业如何拥抱科技进步，利用金融科技提升风险管理能力。

金融科技发展迅猛。技术不仅能支撑业务，还能改变甚至创造业务，而金融服务场景本身也有力驱动了金融科技的研发与应用，在互为驱动发展的过程中，金融科技得到了迅猛发展。金融科技在金融领域的应用日趋广泛，无论在项目类客户授信还是在零售类客户授信中，在从传统的人工、孤岛式、经验式的授信方法，逐步向人工智能化、互联网化、大数据搜集辅助、统计分析工具辅助等转化，使得传统的授信审批方式快速向现代金融科技式的审批方式转变。

金融科技已经大量实际应用于汽车金融行业，本文从以下几个应用较多的技术和场景中分别开展论述。

（一）大数据分析的应用

大数据分析已经广泛地应用于汽车金融类公司。大数据的应用主要在两个环节：一个环节是人工智能审批和人工审批辅助环节；
另一个环节是贷后跟踪管理环节。

（二）区块链技术的应用

区块链技术具备很多金融行业需要的特性——如不可篡改、透明、可追溯、去中心化等，在金融领域有着不同应用场景——如分布式账本、智能合约、Dapp 等。其中区块链技术对于金融业的两个核心功能是记录保存和交易。

在汽车金融领域的应用中，区块链平台在业务环节中进行分层：上层是rest API 层，将平台的能力进行赋能给前端业务部门；
中间是合约层，提供合约执行各种业务；
最底层是账本层，用分布式账本的方式记录每笔交易发生的事实，可追溯、不可篡改。而区块链平台一般位于底层（也可以将区块链技术理解成另一种数据的存储方式），账本用于记录所有数据的真实性，上层应用所产生的数据通过API 传送到区块链平台层，也通过API读取区块链平台上记录的账本。王跃刚（2018）认为区块链通过去中心化、集体维护一个可靠的数据库，可以实现系统内数据共享，并针对敏感数据和核心数据进行加密，因区块链技术中数据不可篡改特性带来的可信性，可以大大降低汽车金融行业的风控风险和反欺诈风险[1]。

（三）数据库技术的应用

汽车金融行业是一个面向个人客户授信的行业，每个客户申请业务和办理业务的过程中，会产生大量的数据资源。通过一笔汽车贷款的全流程，客户将个人相关数据、配偶和担保人数据、车辆数据、交易数据、行为数据等形成数据，提供给汽车金融公司审批部进行审批工作，同时这些数据将作为数据库后续进行存储。

数据仓库的应用场景将非常广泛，有了大量的数据存储，才能为后续的数据分析、数据使用打下基础，使得数据真正发挥其隐藏的价值。在国家对数据信息管理逐步趋向严格的大方向下，数据库在汽车金融行业的使用将更加严谨合规。在符合国家要求的数据收集、存储的基础上，才可能打造数据分析精确、风控稳健、资产质量优良的汽车金融公司。

（四）云计算技术的应用

云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。早期的云计算是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行对计算结果的合并。现阶段的云服务是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。

云计算为汽车金融行业提供了一种新的运营方式。在竞争激烈的汽车金融行业中选择一个私人云，公共云或混合云的运营模式，不仅可以减少汽车金融企业在IT相关设施的建设和营运投入，降低成本，同时也具有灵活性、敏捷性的能力，可以根据企业的业务需求调整规模，为汽车金融应用新技术提高算力奠定了技术基础。

（五）人工智能技术的应用

人工智能是计算机科学的一个分支，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能在汽车金融行业已经得到了广泛应用，在采集大数据、建立逻辑分析的基础上，人工智能可以在审批环节承接部分类型的审批工作。通过长期大数据和相关模型的实际拟合，加上实际逾期客户的数据，人工智能审批可以不断自我迭代和人工迭代算法，提升审批的准确度。部分汽车金融公司的人工智能审批可以达到60%以上，同时准确度达到90%以上。在贷款期间，人工智能可以对客户车载GPS 轨迹的海量数据进行分析，模拟客户实际工作和生活等情况，并按照规律性推算客户的实际工作、生活等信息，并与审批阶段数据进行对比，做出是否在未来有潜在逾期风险的判断，为贷后管理提供判断依据，提高贷后管理的质量，确保贷款资产安全。

（一）各家汽车金融公司风险管理意识和能力不同

在长期的汽车金融发展过程中，风险管理是汽车金融业务长远发展的基石。但参与汽车金融业务的各家金融和类金融机构，在风险管理意识的问题上，各家汽车金融公司的意识差异较大。部分汽车金融公司存在着重短期业务，忽视长期风险管理的倾向，可能导致资产质量恶化。主要表现在：一是部分汽车金融公司的高管人员存在行业经验不足，对风险管理意识和管理能力不强的情况。二是零售审批部负责人和团队缺乏经验。三是公司整体风险管理的手段不足。

（二）国内对个人信用管理的要求仍不够严格

相对于西方国家，国内的征信逾期处罚管理力度和其他逾期人员管理限制处罚方式要求仍不是很严格，造成了逾期客户违规，甚至违法成本低，易导致逾期发生的情况。李申蕾（2020）认为我国必须加强建立健全征信制度，可以参考借鉴欧美国家征信立法制度的相关内容，结合我国现状，完善征信制度实施细则，填补目前我国相关法律制度上的缺失[2]。主要表现在：仍然存在大比例的征信白户情况、个人征信相关大数据获取不全面、国家对逾期客户处罚手段力度有限。

（三）金融科技在汽车金融行业风险管理中应用不足

金融科技相关技术在汽车金融公司中的应用多少，对金融公司风险管理控制也有重要影响。金融科技在汽车金融公司中应用不足，是客户风险管理中的一个重大隐患。主要体现在两个方面：一是不重视金融科技在风险管理中的应用；
二是金融科技应用场景非常有限，在审批环节、催收环节和深度学习环节中缺乏应用。

（四）金融科技应用能力不足

在金融科技应用方面，是否有足够的应用能力是决定金融科技在汽车金融公司实际业务应用中的关键因素。很多汽车金融类公司存在着金融科技应用能力不足的问题。主要体现在：复合型人才不足，缺乏IT 应用领军人才和跨界人才；
IT 部门与业务部门沟通机制不顺、交流困难；
大量优秀的金融科技的技术得不到应用；
专业的金融科技公司稀缺且产品价格昂贵影响应用。

本文从某汽车金融公司的数据中截取了1138 名在2021 年已经发生逾期的客户，逾期的定义为逾期未还款超过90 天以上，通过客户的工作信息、年龄、婚姻状况、车型信息、车龄、首付比例、贷款额度、还款期限等信息进行分析，得出以下分析结论：

（一）年龄与逾期数据分析

结合数据可以看出在所有逾期客户中，低龄客户（18～25 岁）逾期占比较高，年轻客户（26～35 岁）逾期占比高。

（二）目前工作时长与逾期数据分析

数据统计显示工作的时长与客户的逾期有非常密切的关系，工作时间短，尤其是刚工作（小于等于3 年）的贷款客户，发生逾期的概率远高于在目前岗位工作超过3 年以上的客户。

（三）客户年龄与工作时长关联度数据分析

从“逾期客户中年龄与现工作时长拟合图”可以看出，逾期客户的年龄与现工作时长有较高拟合度；
低龄客户和现工作时间短的客户在逾期发生统计上都高于其他组别，因此，对于低龄且现工作时间短的客户，在审批时更要谨慎。

（四）客户贷款首付比例与逾期数据分析

数据分析显示提高首付比例的客户逾期率更低。分析其主要原因是，高首付比例的客户在现金实力上更强，逾期发生的概率更低。

（五）二手车车龄与逾期数据分析

从逾期客户车龄分布可以看出，二手车车龄与逾期数据之间有一定的线性关系。分析主要原因可能是车龄较短的，类似于新车的客户，逾期率低。超过10 年的老龄车逾期率低的因素预计主要为老龄车申请的数量少，导致逾期数量也低。未来需要结合总的申请数量进一步分析。

从样本数据和各家汽车金融公司实际的应用情况看，金融科技的使用有利于提升对客户的审批能力和风险把握水平。

在审批能力方面，通过金融科技，汽车金融类公司可以在获客时获取大量客户一手信息，对客户和经销商实行反欺诈调查，大大降低客户欺诈类风险。通过大数据和数学建模，应用人工智能辅助技术，可以在审批员经验的基础上，大大提高审批能力，提升审批的准确度和审批员自信心。

（一）提升国家政策支持力度

在国家层面，未来需要从国家和地方两个层面继续积极制定各类政策方案，做好顶层设计，推动金融科技产业的发展。建议在以下五个方面继续提升国家政策支持力度：1.在数据资产管理与使用制度政策方面，加快完善数据治理机制，推广数据管理能力的国家标准，推进数字资产产权和使用权的立法工作，在确保数字资产权利清晰、使用合规的基础上，充分释放大数据作为基础性战略资源的核心价值；
2.在客户信息保护和合法使用方面，要引导市场做到在确保个人信息安全性、隐私性的基础上，实现数据使用的便捷性和合规性，从而使个人相关数据的使用有法可依，避免目前模糊的状态；
3.加快建立征信逾期客户的处罚机制，健全金融企业催收相关的法律规范。通过立法等手段，明确规则红线，提高逾期客户的违约成本，鼓励守约合法行为，打击故意欺诈类行为，建设守约的契约化社会规则；
4.通过政府制定统一规则，如建立全国统一的征信机构，并互联互通等，打通金融业数据融合应用通道，制定数据融合应用标准规范，发挥金融大数据的集聚和增值作用；
5.建立国家统一标准的催收法律法规制度，在保障债务人各项权利的前提下，建立合法合规的催收规则，让债权人的合法债务追偿权利得以实现，金融科技的产品能够在社会实际中得到应用。

（二）加强科技与金融复合型人才培养机制

汽车金融类公司在风险管理的科技化工作中，需要加强IT 与业务等复合型人才队伍的建设和培养。围绕自身金融科技发展路线图，有意识地主动制定复合型人才需求目录、培养路径、团队建设规划和人才激励保障方案等。建议：1.加强公司高管层的金融科技学习理解能力和应用于风险管理实践中的意愿。首先要确保公司决策者具备金融科技应用的意识，要增加对同行业以及专业的金融科技公司的学习。公司的高层管理层团队，要力争有一名IT 背景出身或者分管IT 部门的高管人员，确保金融科技在汽车金融风险管理中的功能，能够被决策层正确理解和成熟应用。2.加强公司IT 人员对业务全流程和重点环节的理解程度。专业的IT 人员才能更深入地理解风险管理和日常业务的本质与金融科技结合的合理方式。要保持公司IT 对公司风险管理工作的长期支持，围绕公司发展战略需要，不断与业务相关部门沟通、磨合，提升公司金融科技在风险管理过程中的应用深度和广度。3.合理增加科技人员数量和占比。IT 岗位是一个专业度较高的岗位，通过科学地增加IT 专业人员，扩大IT 部门队伍，并在适当的时候增设产品经理，加强IT 部门与风险管理部门和其他部门的沟通能力。可以将愿意转岗到风险管理等部门的IT 人员转岗，也可以适当在校园招聘时适当招聘IT 专业毕业生直接到风险管理等非IT岗位工作。4.长期培养跨行业背景的复合型人才队伍。在汽车金融类公司长期的风险管理和业务实践中，将具备IT、数学和统计、金融和管理等三个大方向的人员长期融合在一起磨合成长，加强相互理解深度，逐步建设和培养复合型、创新型基层人才队伍，提升数字化转型、数据化运营、数据中台等金融科技在风险控制中的应用能力，并不断向中高层提升。

（三）加强金融科技在汽车金融行业风险管理应用中的迭代升级

汽车金融企业要保持自身金融科技迭代升级。在竞争激烈的汽车金融行业中，只有不断加快金融科技应用迭代升级，运用金融科技手段打破时空限制，拓展信息传播渠道并优化金融解决方案，使汽车金融服务实现更直接的触达、更便利的交易和更智能的流程，才能提升自身风险控制能力和市场竞争能力，有望在未来的行业竞争中胜出或者生存。金融科技在汽车金融行业风险管理中的迭代提升，主要从以下几个方面着手：1.迭代提升运用科技手段优化获客的能力。在合规的前提下，通过对客户消费和生活习惯等数据的深度挖掘，制定精准的营销策略，在正确节点向客户提供最为合适的汽车金融产品。同时，逐步使客户申请车贷的手续便捷化，让客户更容易触达公司产品并完成申请流程。2.迭代提升借助科技手段完善风险管理体系的能力。贷前，通过大数据交叉核验、生物特征识别和知识图谱等技术，有效识别骗贷的欺诈风险；
贷中，通过引入多维数据，借助逻辑回归等算法建立信用评分，实现精准授信；
贷后，通过异常行为、还款逾期等监测数据，及时发现客户异常风险并强化催收措施。3.迭代提升利用科技手段重塑服务体系的能力。在获客阶段，可实现贷款方案个性定制、客户资料预审批、合同电子签署等业务流程数字化，提高前端业务人员进件效率，并通过加速审批流程，提升客户服务体验和满意度。在贷款存续期间，基于客户行为数据的二次挖掘识别潜在需求，开展换购增购贷款、汽车售后消费金融、汽车周边金融等业务，形成完整的汽车消费金融服务体系。

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