汽車金融如何做好車貸風控管理

⑴ 解析汽車金融主要風險點，以及如何做好風控

汽車金融主要風險點：
1、欺詐風險：不實信息、賬號盜用、交易異常
2、信用風險：歷史逾期、信用不良、還款能力
3、渠道風險：渠道作弊、不良資產、催收能力
4、運營風險：數據延遲、核查過度、違規操作
如何做好風控：

1.完善企業催收系統：按時催收，積極更新客戶的相關信息，這也基於有一個良好的催收系統，企業根據自己的現實情況，對客戶進行評級，依據級別設置逾期租金的催收提醒。例行性催收無果的情況下可以採取法律催收函等方式。
2.加強先進管理設備和業務系統的配置：針對業務風險，我們可以在有條件的情況下採用先進的管理手段來強化管理，如在每台計程車輛上配備先進的GPS定位系統，能及時獲取車輛信息，或者結合各路口的監控設備配備追蹤系統，這也在一定程度上減少人車失蹤的概率，對控制這一部分的風險有所幫助。
3.應該建立完善透明的徵信查詢系統:融資租賃企業在授信時可根據對方出具的信息來進行判斷，加強徵信查詢，實地地進行考察和詢問，以自己親眼所見加以判斷。
4.融資租賃企業可以采購一套融資租賃系統：比如：鉛筆頭汽車融資租賃雲系統，來加強企業對資金、效率、風控的管理。

⑵ 汽車貸後風控怎麼做

在汽車抵押行業中，風險主要分為貸前、貸中和貸後三個階段。貸前風險主要集中在貸款人信用徵信審核和車輛資產信息核查風險，貸中風險則集中在車輛價值及所剩殘值的評估不準確風險，貸後風險則集中於逾期還款、車輛轉移或再次的抵押以及車輛貶值等不可控風險。

在貸後管理上，一般會要求購車人安裝GPS，作為控制抵押物的抓手。GPS設備，除了逾期處置車輛時確定位置外，還是貸後風控抓手。藉助GPS，可檢測車輛行駛速度和位置軌跡。若檢測速度持續為零，GPS可能已被借款人自行拆卸；若速度偏低，也許GPS正綁在電動車上兜風,以營造車輛正常行駛的假象；若位置軌跡與借款人常用地址不符，也是異常信號。

⑶ 汽車金融風控小白該怎麼做，怎麼學

再次說道汽車金融的風控，不知道你目前做的是哪一塊，一般來說，汽車金融有三種情況：

• 汽車經銷商融資，也就是銀行或者汽車金融公司或者融資租賃公司，貸款給4S店，用於向廠商提車（也有建店項目融資），對應的資產就是庫存車，風控模式為：存貨浮動抵押+合格證質押（視情況）+存貨監控（物聯網+實地盤點），車輛離開了經銷商區域，往往表示銷售了，如果沒有還款，要及時現場盤點。這是貸後管理，市場准入和授信評估呢？那就是運用ERP數據，對經銷商運營情況進行評估。

• 汽車消費貸款，風控模式為：車輛抵押+GPS+保險+電話催收+拖車+二手車處置。准入呢？一張身份證，幾秒鍾，就能判斷能不能貸款，首付多少。要做到，要有強大的中後台，例如，白名單、黑名單、評分卡、借用第三方徵信，具體一點就是：銀行信用記錄的，看徵信報告；有淘寶賬號的，看阿里的評分；有QQ的，看騰訊的評分；有網貸的，看各網貸的評分。所以這些都是程序化模型操作，不需要大規模人工審核，小商販？沒有網上行為？沒有信用記錄比信用記錄不良更可怕，誰願意第一個吃螃蟹？

• 二手車融資，車主短期缺錢，把車質押出去，獲得一筆短期借款，往往利率很高。這一塊比較復雜，法律風險很大，一方面借款人風險很大（負債累累，從事高風險行業，容易失聯），另一方面車本身瑕疵多（有抵押，黑車，糾紛，車況），風控就是提高質押率，屏蔽GPS,買賣合同公證，保持大量迅速脫手二手車的渠道。

如果你從事情況一，你需要學習的就是一些供應鏈管理和企業管理知識，對汽車產業（生產、產品、市場）有深度理解。

如果你從事情況二，你需要學習的就是徵信，理論與技術，大量的程序開發，爬蟲技術，建模型，機器學習。其實這一塊不需要任何金融知識，純粹的技術活，沒個數學+計算機學歷都不好意思講自己是搞風控的。

如果是情況三，你需要大量社會經驗，請參考典當行。

⑷ 汽車金融怎麼做好貸前風控

這里大家只要謹記四點貸前的風控，並加以控制即可：
第一類欺詐類風險：欺詐風險在汽車行業是最為常見的一種風險，由於借款人的目的就是為欺詐，逾期率自然會很高；

第二類信用評估風險：大多數車貸公司都有自己的一套信用管理體系和信用評估技術，但由於各自情況不同，加之信用管理維度缺失、不合理，車輛價值、信用狀況、工作及經營狀態、家庭穩定性、負債狀況、有無惡習等核心信用管理維度沒有落實到位，導致貸後風險。

第三類操作風險：部分車貸金融公司沒有獨立的風控線，部分風控流程業務人員參與，風控流程執行不到位很容易產生操作風險，如車輛價值評估失誤、GPS安裝設置不合理、備用鑰匙遺漏、保險過期等；

第四類過度負債風險：單獨強調是因為具有普遍性，很多跑了的高危客戶都是非理性過度負債狀態，很多公司對借款人同行負債評估不重視，借款人最後把車輛二次抵押，最後甚至被倒賣黑車，結果人車兩空。

綜上，汽車金融平台的風控在整個貸前管理當中尤為重要。做到這幾點，能夠給平台的安全帶來更大的保障。

⑸ 汽車租賃金融如何做好風控

1.完善企業催收系統：按時催收，積極更新客戶的相關信息，這也基於有一個良好的催收系統，企業根據自己的現實情況，對客戶進行評級，依據級別設置逾期租金的催收提醒。例行性催收無果的情況下可以採取法律催收函等方式。
2.加強先進管理設備和業務系統的配置：針對業務風險，我們可以在有條件的情況下採用先進的管理手段來強化管理，如在每台計程車輛上配備先進的GPS定位系統，能及時獲取車輛信息，或者結合各路口的監控設備配備追蹤系統，這也在一定程度上減少人車失蹤的概率，對控制這一部分的風險有所幫助。
3.應該建立完善透明的徵信查詢系統:融資租賃企業在授信時可根據對方出具的信息來進行判斷，加強徵信查詢，實地地進行考察和詢問，以自己親眼所見加以判斷。
4.融資租賃企業可以采購一套融資租賃系統：比如：鉛筆頭汽車融資租賃雲系統，來加強企業對資金、效率、風控的管理。

⑹ 汽車金融公司一般怎麼做風控

隨著P2P行業不斷細分，車貸逐漸成為了主流的經營模式，各家平台不斷地參與進來，但不是所有公司都能存活的，風控做的好不好，直接關繫到公司的生存，大部分倒下的公司都輸在風控管理上，但由於徵信數據不完善，車貸業務的風險控制任務艱巨。
車貸風險分為人的風險和車的風險，人的風險主要有車主無還款誠信、還款能力不足和還款催收三方面的風險，車輛風險主要有一車多貸、車輛殘值評估以及車輛丟失三方面的風險。車貸風控應針對這些風險，採取相應的措施。
車貸風控從時間上大致分為貸前風控與貸後風控。貸前風控主要是針對借款人而做的資料審核，包括信用審核和資產審核，除此之外，還要核實借款人提供的身份證、購車發票、駕駛證等個人證件的真實性，謹防借款人利用虛假信息進行騙貸。貸後風控則是針對貸款發放後對車輛的監管，利用車載GPS終端，根據車輛行駛數據判斷風險，這是避免損失的最後一道屏障。具體方法如下：
加強車貸徵信
車貸徵信風控分為對人的徵信和對車的徵信，通過多渠道核實車主身份與車輛情況。對人的徵信除了引用央行徵信數據以外，還可以通過網路、電話查詢、面談車主等方式，收集數據，從而生成極具參考性的個人信用評估報告。對車的徵信則是對車輛進行實際情況的審核之外，包括相關手續、違章記錄、車況、保養情況等，以此決定車輛是否具備貸款資格。
確定放款額度
放款額度主要由貸款者的預期還款能力和車輛殘值評估所決定。預期還款能力需要建立個人信息大數據模型，生成個人還款能力報告，同時輔助以擔保人措施，以防止因還款能力不足導致的車貸風險；車輛殘值評估則需引入第三方的車輛評估工具，以專業公正手段給予准確的車輛價值評估及車輛損耗速度，再次基礎上決定放款額度和放款周期，以此來防止因車輛估值過高導致的車貸風險。
加強車輛監控，善用催收技巧
每輛車必須裝上車載GPS終端，以便隨時追蹤車輛位置，預防車輛丟失。善用各種催收技巧，通過合理的還款機制設置，提醒貸款人按時還款，通過線上線下多重催收手段的應用，增強貸款人的還款意願，在保證客戶按時還款的同時，留住客源。
綜上，車貸風控要從貸前、貸中、貸後去著手完善。可以了解下鉛筆頭汽車融資租賃系統。

⑺ 汽車金融風控怎麼做，怎麼學

再次說道汽車金融的風控，不知道你目前做的是哪一塊，一般來說，汽車金融有三種情況：

1. 汽車經銷商融資，也就是銀行或者汽車金融公司或者融資租賃公司，貸款給4S店，用於向廠商提車（也有建店項目融資），對應的資產就是庫存車，風控模式為：存貨浮動抵押+合格證質押（視情況）+存貨監控（物聯網+實地盤點），車輛離開了經銷商區域，往往表示銷售了，如果沒有還款，要及時現場盤點。這是貸後管理，市場准入和授信評估呢？那就是運用ERP數據，對經銷商運營情況進行評估。

2. 汽車消費貸款，風控模式為：車輛抵押+GPS+保險+電話催收+拖車+二手車處置。准入呢？一張身份證，幾秒鍾，就能判斷能不能貸款，首付多少。要做到，要有強大的中後台，例如，白名單、黑名單、評分卡、借用第三方徵信，具體一點就是：銀行信用記錄的，看徵信報告；有淘寶賬號的，看阿里的評分；有QQ的，看騰訊的評分；有網貸的，看各網貸的評分。所以這些都是程序化模型操作，不需要大規模人工審核，小商販？沒有網上行為？沒有信用記錄比信用記錄不良更可怕，誰願意第一個吃螃蟹？

3. 二手車融資，車主短期缺錢，把車質押出去，獲得一筆短期借款，往往利率很高。這一塊比較復雜，法律風險很大，一方面借款人風險很大（負債累累，從事高風險行業，容易失聯），另一方面車本身瑕疵多（有抵押，黑車，糾紛，車況），風控就是提高質押率，屏蔽GPS,買賣合同公證，保持大量迅速脫手二手車的渠道。

如果你從事情況一，你需要學習的就是一些供應鏈管理和企業管理知識，對汽車產業（生產、產品、市場）有深度理解。

如果你從事情況二，你需要學習的就是徵信，理論與技術，大量的程序開發，爬蟲技術，建模型，機器學習。其實這一塊不需要任何金融知識，純粹的技術活，沒個數學+計算機學歷都不好意思講自己是搞風控的。

如果是情況三，你需要大量社會經驗，請參考典當行。