新形势、新格局，基于汽车金融大数据业务的风控新手段

引言：2017年9月2日，在永洪科技举办的深圳大数据峰会上，长久启恒COO张曜钦作了题为《新形势·新格局·汽车金融风控新手段》的演讲，介绍了汽车金融领域，大数据在风控、管理、运营等方面的应用实践。本文根据张曜钦演讲内容整理而成。

1. 关于长久启恒

长久启恒是国内专业的汽车金融数据科技公司，将10余年积累的大量行业数据，进行梳理和挖掘，通过数据建模，以在线可视化呈现方式，为金融机构、汽车厂商提供更多元化的咨询服务产品。

旗下的金融科技信息平台，结合汽车担保品监管网络优势和金融科技管理工具推广获客，支持银行/金融机构实现资产穿透式管理，通过大数据分析、风险控制模型等进一步评估用户的信用情况，实现后端规模化资金支持。

2. 汽车行业新形势

汽车行业销量主要受以下因素影响：

1）受政策形势影响：汽车行业受政策影响较大，不同政策出台对市场形势格局有着不同程度的影响。具体受新能源补贴政策、节能减排政策、限牌政策、限购政策、人口政策等影响，最终会导致不同的产品车型在销售端遇到一些障碍。

2）受风险形势影响：乘用车销量呈小幅增长，增速减缓。

汽车行业风险形势

从2016年1月开始，截至目前，在批售领域，互联网金融平台的市场份额从0上升至16%，增速非常惊人。

而在多方参与汽车金融批售领域，已经形成相互交叉支撑格局。三方监管深入业务中，监管方秉持公平与公正，为多方提供服务，逐渐成为数据集散源。

3. 汽车金融行业新格局

在汽车金融批售业务领域有三种主体参与竞争，第一种是生产方；第二种是渠道方；第三种是资金方。监管方作为中间通道，同时为三种主体提供服务。生产商主要是给渠道商提供车源，监管方可获得的是厂商授权数据，输出的是风险数据；资金方为渠道商提供资金，为监管方提供监管授权，监管方输出经营业务数据和风险分析数据监管方为渠道商提供监管服务和增值服务。监管方逐步成为四方数据集散中心。四方参与到汽车融资市场中，相互支持，共同把握市场风险和市场的稳定。

在大数据技术平台应用于汽车金融领域前，汽车金融在借贷方面会遇到诸多问题。松散的人工经验定义；低效率的静态计算；僵硬的传统报表；从而导致汽车金融平台在资金放贷方面风险极大。随着物联网技术以及大数据技术平台的成熟，长久启恒摒弃了原来人工核查，使用了天眼和蓝牙保险箱技术，保障了数据实时传输到数据中心，从而实现了无人监管，提升效率、降低成本的终极目标。长久启恒拥有上万家经销商的数据积累，积累了大量的样本数据，有力的支撑研究风险样本风险表现规律。通过建立大数据风控模型，为行业提供实时的风险预测模型工具。

在可视化效果的呈现方式上，长久启恒通过和永洪科技合作，对用户的数据进行了清洗、过滤、建模和最终的分析，给客户呈现的是经过加工后的可视化效果图，而不是传统的一张张报表。

永洪助力长久启恒实现数据化运营

4. 汽车金融风险控制新手段

长久集团作为国内领先的汽车供应链集成服务商，为汽车供应链金融提供一体化解决方案。长久启恒在数据获取方面是通过物联网技术，它是长久启恒获取数据的重要方式之一。在垂直领域，长久启恒的所有数据来源于内部。在物联网技术领域的研发中，经过三年的研发，从“人工盘库->长久盘库宝->长久蓝精灵->长久车管所-天眼 ”，以上技术为数据中心提供了实时的数据传输，保障了数据分析的实时性，从而提升了企业的运营效率。

长久启恒的技术革新历程

汽车金融行业每日实时产生大量数据，面对庞大的数据量，长久启恒最终选择了随机决策森林算法模型，并分析了2014年-2015年发生的倒闭经销商跑路的风险因子，通过把随机决策森林模型应用到全国的两万多家的经销商业务系统中，从而实时获取数据的同时实时加工分析，最终将可视化分析效果图呈现给终端用户。

汽车金融行业的数据模型

对于汽车金融领域，核心模型是抗风险模型，投资回报模型。对于金融汽车银行而言，足不出户便可查询财务数据。对于在经销商的管理方面，长久启恒非常欣赏Yonghong Z-Suite V7.5的GIS地图，通过这一功能可以详细了解经销商的地理位置分布情况、经营状况以及库存量。

Yonghong Z-Suite GIS地图助力长久启恒实现经销商管理

后记

张曜钦在演讲最后总结道：“Yonghong Z-suite平台的优势，在于能够将多个模型整合，最终通过可视化呈现给用户，实现了宏观视角态势分析。交互式界面分析，全局多图联动，协作讨论等操作。用户权限背靠背的管理，所有用户独立帐号管理，保证数据安全性。实时预警功能，多种途径接受突发风险事件的预警，及时通知风险。模型在线计算，自主输入风险因子，使用模型运算，获得计算结果和可视化分析报告。DIY报表生成，通过直观的拖拽式操作，即可融合多源数据，生成清晰简洁的数据分析报表。”
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