汽车金融如何做好车贷风控管理

⑴ 解析汽车金融主要风险点，以及如何做好风控

汽车金融主要风险点：
1、欺诈风险：不实信息、账号盗用、交易异常
2、信用风险：历史逾期、信用不良、还款能力
3、渠道风险：渠道作弊、不良资产、催收能力
4、运营风险：数据延迟、核查过度、违规操作
如何做好风控：

1.完善企业催收系统：按时催收，积极更新客户的相关信息，这也基于有一个良好的催收系统，企业根据自己的现实情况，对客户进行评级，依据级别设置逾期租金的催收提醒。例行性催收无果的情况下可以采取法律催收函等方式。
2.加强先进管理设备和业务系统的配置：针对业务风险，我们可以在有条件的情况下采用先进的管理手段来强化管理，如在每台出租车辆上配备先进的GPS定位系统，能及时获取车辆信息，或者结合各路口的监控设备配备追踪系统，这也在一定程度上减少人车失踪的概率，对控制这一部分的风险有所帮助。
3.应该建立完善透明的征信查询系统:融资租赁企业在授信时可根据对方出具的信息来进行判断，加强征信查询，实地地进行考察和询问，以自己亲眼所见加以判断。
4.融资租赁企业可以采购一套融资租赁系统：比如：铅笔头汽车融资租赁云系统，来加强企业对资金、效率、风控的管理。

⑵ 汽车贷后风控怎么做

在汽车抵押行业中，风险主要分为贷前、贷中和贷后三个阶段。贷前风险主要集中在贷款人信用征信审核和车辆资产信息核查风险，贷中风险则集中在车辆价值及所剩残值的评估不准确风险，贷后风险则集中于逾期还款、车辆转移或再次的抵押以及车辆贬值等不可控风险。

在贷后管理上，一般会要求购车人安装GPS，作为控制抵押物的抓手。GPS设备，除了逾期处置车辆时确定位置外，还是贷后风控抓手。借助GPS，可检测车辆行驶速度和位置轨迹。若检测速度持续为零，GPS可能已被借款人自行拆卸；若速度偏低，也许GPS正绑在电动车上兜风,以营造车辆正常行驶的假象；若位置轨迹与借款人常用地址不符，也是异常信号。

⑶ 汽车金融风控小白该怎么做，怎么学

再次说道汽车金融的风控，不知道你目前做的是哪一块，一般来说，汽车金融有三种情况：

• 汽车经销商融资，也就是银行或者汽车金融公司或者融资租赁公司，贷款给4S店，用于向厂商提车（也有建店项目融资），对应的资产就是库存车，风控模式为：存货浮动抵押+合格证质押（视情况）+存货监控（物联网+实地盘点），车辆离开了经销商区域，往往表示销售了，如果没有还款，要及时现场盘点。这是贷后管理，市场准入和授信评估呢？那就是运用ERP数据，对经销商运营情况进行评估。

• 汽车消费贷款，风控模式为：车辆抵押+GPS+保险+电话催收+拖车+二手车处置。准入呢？一张身份证，几秒钟，就能判断能不能贷款，首付多少。要做到，要有强大的中后台，例如，白名单、黑名单、评分卡、借用第三方征信，具体一点就是：银行信用记录的，看征信报告；有淘宝账号的，看阿里的评分；有QQ的，看腾讯的评分；有网贷的，看各网贷的评分。所以这些都是程序化模型操作，不需要大规模人工审核，小商贩？没有网上行为？没有信用记录比信用记录不良更可怕，谁愿意第一个吃螃蟹？

• 二手车融资，车主短期缺钱，把车质押出去，获得一笔短期借款，往往利率很高。这一块比较复杂，法律风险很大，一方面借款人风险很大（负债累累，从事高风险行业，容易失联），另一方面车本身瑕疵多（有抵押，黑车，纠纷，车况），风控就是提高质押率，屏蔽GPS,买卖合同公证，保持大量迅速脱手二手车的渠道。

如果你从事情况一，你需要学习的就是一些供应链管理和企业管理知识，对汽车产业（生产、产品、市场）有深度理解。

如果你从事情况二，你需要学习的就是征信，理论与技术，大量的程序开发，爬虫技术，建模型，机器学习。其实这一块不需要任何金融知识，纯粹的技术活，没个数学+计算机学历都不好意思讲自己是搞风控的。

如果是情况三，你需要大量社会经验，请参考典当行。

⑷ 汽车金融怎么做好贷前风控

这里大家只要谨记四点贷前的风控，并加以控制即可：
第一类欺诈类风险：欺诈风险在汽车行业是最为常见的一种风险，由于借款人的目的就是为欺诈，逾期率自然会很高；

第二类信用评估风险：大多数车贷公司都有自己的一套信用管理体系和信用评估技术，但由于各自情况不同，加之信用管理维度缺失、不合理，车辆价值、信用状况、工作及经营状态、家庭稳定性、负债状况、有无恶习等核心信用管理维度没有落实到位，导致贷后风险。

第三类操作风险：部分车贷金融公司没有独立的风控线，部分风控流程业务人员参与，风控流程执行不到位很容易产生操作风险，如车辆价值评估失误、GPS安装设置不合理、备用钥匙遗漏、保险过期等；

第四类过度负债风险：单独强调是因为具有普遍性，很多跑了的高危客户都是非理性过度负债状态，很多公司对借款人同行负债评估不重视，借款人最后把车辆二次抵押，最后甚至被倒卖黑车，结果人车两空。

综上，汽车金融平台的风控在整个贷前管理当中尤为重要。做到这几点，能够给平台的安全带来更大的保障。

⑸ 汽车租赁金融如何做好风控

1.完善企业催收系统：按时催收，积极更新客户的相关信息，这也基于有一个良好的催收系统，企业根据自己的现实情况，对客户进行评级，依据级别设置逾期租金的催收提醒。例行性催收无果的情况下可以采取法律催收函等方式。
2.加强先进管理设备和业务系统的配置：针对业务风险，我们可以在有条件的情况下采用先进的管理手段来强化管理，如在每台出租车辆上配备先进的GPS定位系统，能及时获取车辆信息，或者结合各路口的监控设备配备追踪系统，这也在一定程度上减少人车失踪的概率，对控制这一部分的风险有所帮助。
3.应该建立完善透明的征信查询系统:融资租赁企业在授信时可根据对方出具的信息来进行判断，加强征信查询，实地地进行考察和询问，以自己亲眼所见加以判断。
4.融资租赁企业可以采购一套融资租赁系统：比如：铅笔头汽车融资租赁云系统，来加强企业对资金、效率、风控的管理。

⑹ 汽车金融公司一般怎么做风控

随着P2P行业不断细分，车贷逐渐成为了主流的经营模式，各家平台不断地参与进来，但不是所有公司都能存活的，风控做的好不好，直接关系到公司的生存，大部分倒下的公司都输在风控管理上，但由于征信数据不完善，车贷业务的风险控制任务艰巨。
车贷风险分为人的风险和车的风险，人的风险主要有车主无还款诚信、还款能力不足和还款催收三方面的风险，车辆风险主要有一车多贷、车辆残值评估以及车辆丢失三方面的风险。车贷风控应针对这些风险，采取相应的措施。
车贷风控从时间上大致分为贷前风控与贷后风控。贷前风控主要是针对借款人而做的资料审核，包括信用审核和资产审核，除此之外，还要核实借款人提供的身份证、购车发票、驾驶证等个人证件的真实性，谨防借款人利用虚假信息进行骗贷。贷后风控则是针对贷款发放后对车辆的监管，利用车载GPS终端，根据车辆行驶数据判断风险，这是避免损失的最后一道屏障。具体方法如下：
加强车贷征信
车贷征信风控分为对人的征信和对车的征信，通过多渠道核实车主身份与车辆情况。对人的征信除了引用央行征信数据以外，还可以通过网络、电话查询、面谈车主等方式，收集数据，从而生成极具参考性的个人信用评估报告。对车的征信则是对车辆进行实际情况的审核之外，包括相关手续、违章记录、车况、保养情况等，以此决定车辆是否具备贷款资格。
确定放款额度
放款额度主要由贷款者的预期还款能力和车辆残值评估所决定。预期还款能力需要建立个人信息大数据模型，生成个人还款能力报告，同时辅助以担保人措施，以防止因还款能力不足导致的车贷风险；车辆残值评估则需引入第三方的车辆评估工具，以专业公正手段给予准确的车辆价值评估及车辆损耗速度，再次基础上决定放款额度和放款周期，以此来防止因车辆估值过高导致的车贷风险。
加强车辆监控，善用催收技巧
每辆车必须装上车载GPS终端，以便随时追踪车辆位置，预防车辆丢失。善用各种催收技巧，通过合理的还款机制设置，提醒贷款人按时还款，通过线上线下多重催收手段的应用，增强贷款人的还款意愿，在保证客户按时还款的同时，留住客源。
综上，车贷风控要从贷前、贷中、贷后去着手完善。可以了解下铅笔头汽车融资租赁系统。

⑺ 汽车金融风控怎么做，怎么学

再次说道汽车金融的风控，不知道你目前做的是哪一块，一般来说，汽车金融有三种情况：

1. 汽车经销商融资，也就是银行或者汽车金融公司或者融资租赁公司，贷款给4S店，用于向厂商提车（也有建店项目融资），对应的资产就是库存车，风控模式为：存货浮动抵押+合格证质押（视情况）+存货监控（物联网+实地盘点），车辆离开了经销商区域，往往表示销售了，如果没有还款，要及时现场盘点。这是贷后管理，市场准入和授信评估呢？那就是运用ERP数据，对经销商运营情况进行评估。

2. 汽车消费贷款，风控模式为：车辆抵押+GPS+保险+电话催收+拖车+二手车处置。准入呢？一张身份证，几秒钟，就能判断能不能贷款，首付多少。要做到，要有强大的中后台，例如，白名单、黑名单、评分卡、借用第三方征信，具体一点就是：银行信用记录的，看征信报告；有淘宝账号的，看阿里的评分；有QQ的，看腾讯的评分；有网贷的，看各网贷的评分。所以这些都是程序化模型操作，不需要大规模人工审核，小商贩？没有网上行为？没有信用记录比信用记录不良更可怕，谁愿意第一个吃螃蟹？

3. 二手车融资，车主短期缺钱，把车质押出去，获得一笔短期借款，往往利率很高。这一块比较复杂，法律风险很大，一方面借款人风险很大（负债累累，从事高风险行业，容易失联），另一方面车本身瑕疵多（有抵押，黑车，纠纷，车况），风控就是提高质押率，屏蔽GPS,买卖合同公证，保持大量迅速脱手二手车的渠道。

如果你从事情况一，你需要学习的就是一些供应链管理和企业管理知识，对汽车产业（生产、产品、市场）有深度理解。

如果你从事情况二，你需要学习的就是征信，理论与技术，大量的程序开发，爬虫技术，建模型，机器学习。其实这一块不需要任何金融知识，纯粹的技术活，没个数学+计算机学历都不好意思讲自己是搞风控的。

如果是情况三，你需要大量社会经验，请参考典当行。