这个文章主要是讲解关于汽车金融公司变革升级大数据驱动运营提升和汽车金融解决方案的知识，希望能帮助到各位网友。
主编刘英、张荣旺北京报道。
人工智能、区块链、云计算、大数据等技术的传播和应用，显着提升了汽车金融行业的数字化程度。目前平安融资租赁有限公司、易鑫集团、北京趣宿科技发展有限公司不少汽车金融公司提供的金融产品在线选型、远程申请、远程面谈、自动审批、实期贷款等功能，让消费者享受到从申请到付款仅需几秒的超快服务。
中关村科技副总经理邓江告诉第一财经编辑，汽车金融发展过程中，大数据已广泛应用于贷前、贷中、贷后的各个风控环节。大数据也广泛应用于汽车后市场的数字营销。大数据的成熟应用是汽车金融科技渗透和发展的坚实基础。
不过，卡尔数字CEO李鹏指出，汽车金融行业的数字化转型不仅仅是业务从线下搬到线上，还包括营销范围、业务流程、系统架构、数据决策等。顾客。彻底重建整个汽车金融行业的服务之路将是漫长而艰难的，但我们一定会克服的。
利用人工智能技术降低欺诈风险
近两年，汽车金融领域风险欺诈事件频发。
2018年5月，浙江省杭州市余杭区人民法院受理了一起涉及某金融租赁公司的诉讼案件。被告人刘某购买汽车后，在租赁合同第一年内三次未缴纳租金，导致违反交通法规被扣27分。被起诉后，刘某声称自己以自己的名义签订了一份为张某买车的合同，与张某无关。法院调查后发现，这实际上是借名出租，张先生欺骗刘某，称是他“借车”给他的。事实上，将车辆占为己有是一个骗局，刘某是间接帮助他人实施骗局的。
这只是众多汽车金融骗局之一。邓江指出，汽车金融业务中的欺诈风险主要包括个人欺诈、群体欺诈、车辆欺诈和渠道欺诈。如何通过科技手段防范欺诈风险、管理信用风险，成为汽车金融机构的一大课题。
李鹏表示，传统汽车金融销售模式中，汽车金融机构主要通过4S店等线下方式和“四点三击”等渠道防范欺诈风险、管理信用风险，风险控制主要依靠手册。我说过我会的。风险管理系统依赖于繁琐的离线流程以及审核人员的经验和职业道德。得益于技术的进步，汽车金融业务也变得更容易防范欺诈风险，提供了客户身份验证、客户签名验证等高效的解决方案。
邓江认为，人工智能技术可以根据业务风险点支持业务决策，精准防范欺诈风险。通过OCR、声纹识别、人脸识别等技术，可以识别伪造贷款信息等个人欺诈行为。针对过桥交易、一车多贷、代购、团伙等各类团伙，可通过知识图谱技术建立关联关系，并基于AI模型，精准识别异常关系并进行预警。及时.通过接入外部数据，通过当地新车指导价、二手车交易价格区间、二手车保养历史等多维度数据对模型进行汽车贷款申请分析，分析车辆价格虚高、残值造假等车辆欺诈风险，以及AI规则模型设置，并进行识别，保证汽车交易的真实性和安全性。
对于汽车金融业务的信用风险，邓江认为，可以利用人工智能技术引入各种变量来判断业务风险。例如，基于客户个人信息、贷款计划信息、人民银行征信信息、行业宏观概况、地理位置信息、区域整体经济形势等多维度特征指标，采用特征工程技术进行数据集成分析实施。计算客户的风险水平及其特征。新业务中，根据客户风险程度，自动拒绝高风险项目，自动接受低风险项目，客户信用风险可视化，支持业务管理者决策，减少人力成本投入。此外，还可以以客户风险水平作为衡量客户资产稳健性的标准，根据客户资产稳健性的月度变化情况进行贷后信用风险监控和管理，并可自动预警。针对异常情况发行，最大限度保障资产质量。
值得注意的是，汽车金融行业在预防欺诈方面取得了重大进展。
2017年，易鑫集团在风险管理检查中发现吉林白城汽车金融业务数据异常，客户拖欠率异常上升。该公司安监部门立即开展现场调查，进一步分析汇总相关数据，确认该地区确实存在造车案，其背后可能存在一条完整的非法寻骗“产业链”人.可以.汽车、贩卖赃物、分割赃物。易鑫集团获悉情况后，向白城市公安部门报案，并提交了初步调查结果。
对此，易信集团表示，针对汽车金融独立场景开发了多级漏斗风控模型，当客户触及该模型的欺诈标签时，直接引入反欺诈人工审核。过程。这些“欺诈标签”是业务和技术团队通过长期的实践经验一点一点积累起来的。易鑫集团系统的标签识别不仅包括客户信息和产品匹配，还可以更深入地洞察市场和渠道商。例如，“某些地方的某些模型具有不寻常的海拔。”或“公布价格与市场价格相差10以上。”这些标签可能会受到系统监控。
加速数字化转型
当前，随着汽车产业“新四化”趋势的转变，在线汽车金融服务体系日益普及，众多数字化创新理念和实践正在成功落地。汽车金融业务基于人工智能等创新技术，通过在线化、智能化的运营管理，实现从业务申请、业务审核、业务审批、业务发行、贷款等全流程支撑业务流程数字化转型。管理。
从行业角度来看，大数据的成熟应用是汽车金融科技渗透和发展的坚实基础。大数据技术应用渗透汽车金融贷前、贷中、贷后全业务流程，为客户画像、车辆评估、违约概率预测、风险识别、贷款预警等环节提供数据支撑。
邓江指出，大数据广泛应用于风险管理，在整个贷款过程中，根据客户信息和人民银行等公开信息，可以有效识别个人欺诈、车辆欺诈等欺诈风险。中国信用报告和社会信用报告。贷中、贷后过程中可基于多维数据构建客户职业画像、驾驶习惯画像、行驶区域画像，并结合GPS数据和车辆行驶轨迹实时监控生成预警信息。处理异常风险信号后，实现快速风险识别，尽可能防范人车失联等风险，保证贷后资产质量。同时，大数据广泛应用于汽车后市场数字营销。基于客户属性、购买偏好、经济状况、维修保养等多维度数据，提供差异化、个性化的产品、配置和服务，满足各个市场的业务需求和客户体验。
李鹏指出，随着我国个人征信体系的不断完善，中国人民银行的征信数据不断丰富，根据客户申请和审批收集的第三方数据也进一步积累。基于丰富大数据的汽车金融科技进步和数字化转型机遇
然而，汽车金融业务的某些部分是技术还无法触及的。
邓江指出，汽车金融业务仍需到车管所办理相关车辆过户登记和车辆抵押登记，暂时无法通过全流程在线交易技术实现。事实上，抵押贷款和无抵押业务普遍存在较高的风险隐患，不少不法分子利用虚假信息倒卖车辆，造成经济损失。目前，各地网上按揭支付和按揭业务程度不高，车队办事处与金融机构之间缺乏数据交换的数字化。
邓江表示，各金融机构将与车管所、经销商等机构合作，搭建互联数字，利用人工智能技术，实现“无接触、无纸化、免跑腿”的业务办理，汽车金融被提出促进行业发展。实现高端品质数字化转型发展。
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