汽車消費是擴大內需、促進消費的一大利器，在國內大循環的戰略布局下，汽車消費將扮演重要角色，這也將為汽車金融的發展帶來良好的市場環境。

同時，近年來監管對于汽車消費和汽車金融支持力度逐漸加大，為汽車金融發展帶來多項監管支持政策。

在政策與市場的雙向驅動下，中國汽車新零售時代加速到來，一場變局正在汽車金融領域醞釀。

客戶之變

越來越多90、95后加入了汽車金融消費主力大軍，相對于父輩，他們更能接受貸款買車的方式，在汽車金融產品選擇上，更傾向于靈活還款方式的產品，需求更加個性化、多元化和線上化。傳統的標準信貸產品和彈性貸款產品已經越來越不適應年輕消費者的需求。

渠道之變

經過多年的耕耘，品牌授權店、二級銷售網絡、線下服務實體店、4S店已經成為汽車金融業務獲客的主戰場，隨著新能源汽車的乘著互聯網的春風快速成長，為渠道端帶來了新的氣象，交易的實現越發線上化和隨機化，線下實體店漸漸蛻變為汽車展示的窗口。

汽車之變

汽車消費的結構面也在發生著變化，一個重要的特征就是新能源汽車及二手車滲透率快速攀升。根據中國汽車工業協會數據，2021年新能源汽車產銷，同比分別增長159.5%和157.5%。在實現碳達峰、碳中和的目標驅動下，新能源汽車將是一個長坡厚雪的賽道。

同時，在歐美等發達國家，二手車銷量是新車的三倍以上，而我國僅為0.5倍，數字之差意味著巨大的增長潛力，但二手車存在“一車一況”的問題，導致風險管理更加復雜和困難。

風險分配之變

隨著渠道端和場景端不斷日益豐富，主機廠、經銷商以及金融機構之間的合作模式發生了微妙的變化，使得經銷商與金融機構之間存在風險分擔不均衡的問題，經銷商承擔的風險明顯要比金融機構少得多，部分經銷商開始鋌而走險，通過偽造身份，提供虛假信息等一系列操作把風險轉嫁給汽車金融機構。

變局中的汽車金融面臨諸多挑戰，這些挑戰幾乎存在于各個重要環節之中。為了推動汽車金融這片藍海市場的穩健發展，需要人們在新變局中尋找新路徑。

以服務頭部汽車金融機構的百融云創為例，融合“人、車、企”三大維度，以人工智能、云計算等技術為核心，百融云創提出了汽車金融全生命周期管理的解決方案，該方案可以概況為雙渠道和三個著力點，即“B+C”雙渠道策略，“精細化營銷、客戶全周期管理、數字化轉型”三個著力點協同發力。

“人、車、企”融合管理 “B+C”渠道策略并行

“人、車、企”的融合管理是方法論上的創新，之所以從三者的視角出發，是因為當前汽車金融的客戶一般來說分為兩類，一類是使用融資產品的汽車經銷商(B)，另一類就是個人貸款客戶(C)。這兩條服務線就構建起了汽車金融客戶服務體系。

這就意味著汽車金融主要風險一方面來自于在客戶的惡意欺詐，另一方面對于經銷商風險識別也是重中之重。此外，由于我國汽車金融的起步較晚，還未能形成完善的風險管控機制，汽車金融又有汽車類型、估值、客戶需求、應用場景等諸多因素交織在一起，金融機構傳統的信貸模型和策略難以簡單“移植”。對三者融合管理事實上是對主要風險源頭進行統一管理。

汽車金融的進件渠道大部分為4S店、經銷商、二網等，這些企業大部分均為都中小微企業，采用 “B+C”的渠道策略設立渠道風險分級，一方面實現對渠道本身的風險監控，對汽車金融渠道B端信息進行核查核驗，對渠道業務和業務經理進行全方位的監控。另一方面亦可從業務穩定性和渠道質量兩方面，對來源于渠道的C端客群進行信息核驗和信用評級，以此來為渠道端構筑第一道森嚴的防線。

“精細化營銷、全生命周期管理、數字化轉型”三個著力點協同

精細化營銷

應對客戶群體和渠道的改變，需要線上線下相結合，真正做到以客戶為中心，要實現以客戶為中心的根本前提是做好對客戶的精細化營銷。

實現精細化營銷需要搭建一套智能營銷引擎，結合專家規則和數據模型完善客戶、產品、服務體系，大幅提升金融機構現有產品推薦、場景營銷、 服務推送等作業效率，建立立體化的客戶分類，并通過智能分析精準識別出個體客戶的功能需求、價值需求，使每一次與客戶的接觸，都實現“千人千面”的精準服務，以滿足新一代消費者的需求。

全生命周期管理

人、車、企的變化無一不帶動了風險的變化。比如，新購車群體風險評估的缺失，騙貸騙車產業鏈的日益科技化，以及由于汽車金融還款周期長，導致后續無法實時掌握客戶的信用變化等問題。這需要我們構建一個全生命周期的管理體系，從前、中、后期層層布控，扎牢防線。

在貸前反欺詐環節，依然要從“B+C”兩個視角出發，借助機器學習技術幫汽車金融機構構建科學的企業貸前評級模型和完善的用戶信用評分體系，涵蓋汽車金融評分、車貸評分、汽車直租評分、二手車金融評分、商用車金融評分、融資租賃評分等汽車金融主要場景，有效幫助金融機構進行反欺詐。

同時根據評分卡模型對客戶進行分層，進而完成貸前差異化策略的搭建，針對不同的業務條線搭建不同的策略，或者基于其車輛基本信息進行風險分析，搭建定制車價差異化策略，再結合業務調額策略確定最終授信額度建議。

在貸中環節，結合強規則和弱規則打造智能貸中預警系統，將客戶風險等級進行分級，給予金融機構行動建議。很多金融機構會采用頻繁撥打電話的方式以確認客戶的狀態，但這樣的手段不僅效率低，運營成本高，且客戶體驗非常不好。針對此，通過號碼狀態核查的技術方案，將聯系異常信息進行預警，對客戶潛在的風險早發現、早處置，有效降低防控成本，同時提升客戶體驗。

在貸后環節，構建不同的貸后還款提醒模型，并搭配相對應的策略管理方案，通過智能語音服務，幫助金融機構根據還款可能性對逾期客戶進行分層管理，有針對性的策略可以幫助提早識別風險，防范風險。

數字化轉型

汽車金融業務銜接著大眾消費者、金融機構、AI科技企業與汽車上下游產業鏈供應鏈企業，汽車金融業務的穩健發展對于推動數字經濟和實體經濟的發展都起到重要作用。

該汽車金融智能解決方案已經在多家知名的銀行、汽車金融和消費金融機構得到有效應用，從多層面加快汽車金融數字化轉型的步伐。

當前汽車金融市場蓬勃發展與數字化轉型迎來了歷史性交匯，金融機構推動汽車金融業務需要以前瞻性的眼光布局未來，以客戶為中心建立全方位的業務流程體系，提升金融科技賦能業務的能力，挖掘更大的市場潛力。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

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