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如何结合大数据科技做好汽车金融风控

 

2017-09-21

汽车按揭、抵押贷款、融资租赁、二手车金融等等都属于汽车金融范畴,汽车金融市场近几年开始快速增长,许多互联网行业巨头也纷纷加入汽车金融战场。凡是涉及金融方面,那么一定会遇到风险问题,解决风控问题也是各大汽车金融平台实现利益的核心因素。在如今的大数据时代,如何做好风控呢?

汽车金融的高风险有市场风险、操作风险、信用风险、违规经营风险等存在于汽车金融服务的各个环节。主要存在客户欺诈、身份盗用、车辆估值不准、车辆二抵、还款拖延等汽车金融风险行为频出,甚至已成为汽车金融行业不容忽视的痛点。

1.人的大数据风控。借助大数据风控管理分析平台,建立大数据反欺诈系统,从贷前、贷中、贷后各个阶段进行有效的防范欺诈风险。从账号风险防护、应用风险防护、欺诈信用风险防护等方面,有效识别骗贷、黑名单欺诈等手段,减少资金损失。对客户行为从源头进行风险评估,通过客户在网络渠道留下的联系方式开始,就启动整个风控的过程,关联客户关键信息(如地址、电话号码、联系人信息等),从申请环节到授信环节借助反欺诈系统降低有效反欺诈风险。

2.车辆鉴定大数据风控。二手车由于其非标准化运营,涉及到车辆评估,对车辆价值进行准确判断才能在放款上不会出现“乱放”现象。通过第三方车辆评估鉴定,上传车辆信息,对车辆查档、估值、违章查询、车史报告、VIN码解析等等信息掌握。为汽车金融公司提供二手车数据内容、数据管理、二手车估值、数据挖掘等解决方案。

 

3.车辆监控大数据风控。通过行业第三方贷后云风控平台的监控,呈现车辆的日常行为轨迹,利用监控平台的大数据预警信息,密切掌握借款人的动向。通过建立风控模型,针对借款人的贷后车辆行为,通过丰富的预警机制,可以科学的预测整个周期内的风险。根据车辆停留点分析、常用地址比对、敏感区域数据库等大数据分析,对车贷行业的功能场景进行针对性设计,能有效的遏制资料欺诈、二次抵押等不良现象发生。可帮助汽车金融公司建立完整的贷后风控管理体系。

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