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對于汽車金融公司來說，風(fēng)控措施能夠有效降低風(fēng)險(xiǎn)，減少經(jīng)濟(jì)損失。進(jìn)一步細(xì)說的話，汽車金融公司的風(fēng)控該怎么做？如何盡可能降低貸款慌張與延期繳納等風(fēng)險(xiǎn)呢？

風(fēng)控對于整個(gè)金融行業(yè)來講都是一個(gè)非常重要的話題，金融公司也越來越重視風(fēng)控——對于任何金融公司，風(fēng)控都是用來控制貸款壞賬、延期繳納等情況的數(shù)量和概率。而對于金融公司來講，壞賬延期繳納等情況的發(fā)生都是公司的風(fēng)險(xiǎn)。因此，智能風(fēng)控對于任何一家金融公司來講都是尤為重要的事情，同樣對于汽車金融來講智能風(fēng)控的方式方法帶有其自身汽車的特點(diǎn)。

一、什么是風(fēng)險(xiǎn)

1. 如何定義風(fēng)險(xiǎn)

對于汽車金融來講，風(fēng)險(xiǎn)一般指借貸人到期不能或不能履行還本付息協(xié)議，致使汽車金融機(jī)構(gòu)遭受損失的可能性。

2. 風(fēng)險(xiǎn)分類

• 受信者償債能力風(fēng)險(xiǎn)：由于受信者在取得汽車消費(fèi)信貸之后，由于受信者的生活環(huán)境發(fā)生了變化，使得顯示情況與申請貸款之前的預(yù)期產(chǎn)生偏離。
• 受信者信用風(fēng)險(xiǎn)：指受信者信用較低，導(dǎo)致到期不能或不予履行貸款合同的風(fēng)險(xiǎn)。
• 市場因素風(fēng)險(xiǎn)：如市場上汽車價(jià)格下降帶來的汽車消費(fèi)信貸風(fēng)險(xiǎn)或利率變化帶來的風(fēng)險(xiǎn)

二、風(fēng)控的要素

從上面的風(fēng)險(xiǎn)分類可以看出來，有些是市場因素我們無法準(zhǔn)確預(yù)測的，需要在貸后有所行動(dòng)措施，有些是我們在貸款前可以看到的，需要做預(yù)測。因此從下面幾個(gè)方向，做為我們風(fēng)險(xiǎn)控制的重要因素

1. 貸前風(fēng)控

貸前風(fēng)控主要去了解貸款人的一些信用特征以及個(gè)人特征：

• 職業(yè)：是否屬于高危職業(yè)，無法償還貸款的風(fēng)險(xiǎn)職業(yè)
• 居住區(qū)域：是否在不償還或失蹤車輛高概率區(qū)域
• 公司情況：公司經(jīng)營情況，公司是否近期有多起同類貸款發(fā)起，公司是否是高風(fēng)險(xiǎn)公司
• 資金儲(chǔ)備；存款和固定資產(chǎn)是否能支持貸款的償還
• 收入水平：工作職業(yè)是否和收入匹配

等以上的特征，綜合測評客戶，做每一個(gè)客戶精準(zhǔn)畫像，對每一個(gè)客戶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估。

當(dāng)然，還要結(jié)合公安部門等給出的信用情況。綜合評價(jià)客戶的還款意愿和還款能力，來幫助我們判斷是否能夠給客戶進(jìn)行放款。

2. 貸后風(fēng)控

貸款人和擔(dān)保人的情況都有可能隨著時(shí)間的推移發(fā)生變化，繼而形成風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)然風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生會(huì)有很多預(yù)警信號。

• 實(shí)時(shí)收集客戶信息更新精準(zhǔn)畫像，實(shí)時(shí)判斷風(fēng)險(xiǎn)，做出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警
• 拓展風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移等

同時(shí)，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)真正發(fā)生的時(shí)候，我們?nèi)绾螌p失降到最低，如何結(jié)合現(xiàn)代化的方式追回車輛，利用GPS前期前置的方式，進(jìn)行分析：

• 活動(dòng)范圍：是否經(jīng)常出現(xiàn)在高危區(qū)域
• 行駛路徑：是否經(jīng)常在高危路徑行駛

綜合信息對于貸后風(fēng)險(xiǎn)提前預(yù)警，控制風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率，以及發(fā)生后的損失降低

三、如何做智能風(fēng)控

根據(jù)前面說到的貸前和貸后的風(fēng)控要素，我們?nèi)绾文軌蜃鲋悄茱L(fēng)控？當(dāng)客戶申請貸款買車，我們?nèi)绾慰焖俚慕o出客戶的精準(zhǔn)畫像？當(dāng)客戶貸款之后我們?nèi)绾巫鼍珳?zhǔn)的預(yù)警？

1. 數(shù)據(jù)收集和分析

收集客戶相關(guān)金融信息，信用信息使用信息等情況，進(jìn)行合理化清晰分析，針對每一個(gè)用戶實(shí)時(shí)更新精準(zhǔn)畫像，給出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

• 系統(tǒng)自動(dòng)收集相關(guān)數(shù)據(jù)
• 根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)清晰
• 結(jié)合不同數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)一
• 進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測和再次驗(yàn)證

2. 結(jié)合現(xiàn)有技術(shù)

根據(jù)區(qū)塊鏈和GPS技術(shù)，將技術(shù)的使用前置進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警，實(shí)時(shí)獲得車輛的位置，整理行駛路徑形成自己的貸款客戶大數(shù)據(jù)，來提前預(yù)警是否行駛在高危區(qū)域，同時(shí)通過自動(dòng)預(yù)警和報(bào)表的方式進(jìn)行顯示。從而提前采取措施。

• 提前預(yù)警：通過技術(shù)手段和數(shù)據(jù)，提前報(bào)告高危車輛，進(jìn)行提前行動(dòng)
• 危機(jī)處理：通過GPS和區(qū)塊鏈，整理出形式路徑，進(jìn)行車輛高概率位置推測，幫助找到車輛，減少損失。

汽車貸款的風(fēng)控是汽車金融公司非常重要的話題，減少公司風(fēng)險(xiǎn)和損失有著舉足輕重的作用，因此找到自己公司的風(fēng)控要素，清晰每個(gè)貸款人的精準(zhǔn)特征，推測還款情況，以及進(jìn)行精細(xì)化貸后管理，能夠在最大程度上進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制同時(shí)減少公司損失。

作者：兔小吱 （微信：Shine_in_Winter 冬眠小記）

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