汽車金融風控大數據公司

1. 汽車金融行業風控痛點

A.按揭貸款
按揭貸款風控主要在於貸前嚴格把控客戶准入，貸中上門調查、核實客戶資料真實性，將資質不好的客戶拒之門外來降低風險。由於銀行徵信查詢的局限性，無法准確判斷客戶是否多頭借貸，且針對資產負債空白客戶，上門調查也無法確定其資料真實性，借款人利用偽造虛假身份信息、提供虛假房產證明、收入證明、提供假離婚證、虛假行駛證等手段進行騙貸。銀行貸後風控不嚴導致收車困難，壞賬率高。
B.融資租賃公司
目前車貸市場分為質押車和GPS車市場，質押車輛入庫，風險較小，但GPS作為基本的信用貸，市場份額巨大。由於客戶准入門檻相對較低，信用管理體系和信用評估技術本身缺陷，車輛價值、信用狀況、工作及經營狀態、家庭穩定性、負債狀況、還款意願等核心信用管理維度沒有落實到位。特別其中一些平台為追求利潤，審批人員明知該類客戶風險較大，依然選擇放款，導致違約率較高。
很多公司風控手段主要依靠貸後管理及線下催收，但貸後管理沒有採用業務系統進行數據化管理的方法，一些公司沒有獨立的風控線，部分風控流程由業務人員參與，風控流程執行不到位產生如車輛價值評估失誤、GPS安裝不合格、備用鑰匙遺漏、保險過期等操作風險，沒有把握借款人同行負債數據。有時候貸款人未還款，貸款公司負責人追蹤車輛，卻發現GPS已經轉移至其他車輛上了，車主已失去聯系不見蹤影。個別貸款人在車內安裝屏蔽器，屏蔽GPS信號，不讓其上傳定位信息，將車輛開至偏遠地區，這時候金融公司追車成本高且時效性差，成功率極低。騙貸者為了拿到更多的貸款金額，經過多家貸款公司的抵押後，最後銷聲匿跡。就算追蹤到車輛，幾家貸款公司爭搶這一輛車，損失巨大。甚至有些車輛被倒賣黑車，人車兩空。
金融企業催收方式主要依靠上門找車、24小時跟蹤還款人等。這些行為不僅人工成本高，效率低下，增加平台的壞賬率，還會影響平台的聲譽，造成不良影響。貸前審核不嚴，貸後催收困難是行業的通病。
在P2P行業合規整改的大趨勢下，越來越多的平台將車貸資產作為新的業務支撐，但如何控制車貸風險，降低壞賬率，提升企業效益一直是一大難題。

2. 汽車金融風控應該怎麼做

對於汽車融資租賃公司來說風控最重要的是能夠通過軟硬體結合實現智能的「反欺詐」。

1、車貸徵信風控：車貸徵信風控分為對人的徵信和對車的徵信，對人的徵信除了弓|用央行徵信數據以外，還需收集個人職業、收入、住所、資產以及親屬等數據維度，從而生成極具參考性的個人信用評估報告，在此基礎上判定貸款人是都具備貸款資格，預防因個人徵信不足，貸款者無還款誠信，所造成的車貸風險；對車的徵信則需引用和建立車輛黑白名單資料庫，在此基礎上決定車輛是否具備貸款資格，預防黑名單車輛抵押、一車多貸等風險。

3. 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。

4. 哪個公司在做汽車金融風控系統

哪個公司在做汽車金融風控系統？這個不太清楚我拿公司做呀哪個城市都有八大城市都有啊去那裡打聽打聽或者是說

5. 國內大數據風控方面做的比較好的企業有哪些

國內做企業大數據風控的公司：
布爾數據：政府投資平台，企業風控模型服務供應商。。用前沿的大數據+人工智慧技術，深度挖掘數據價值，為金融機構和政府監管部門提供大數據智能風險管理解決方案。

銳思數據：從事金融資料庫和相關投資研究軟體研發。RESSET企業大數據平台是一個為科研、教育、生產的協同與集成化提供專業服務的企業數據整合檢索平台。

探碼科技：大數據資產化運營服務商。已採集3000萬+企業數據，平台提供全國企業工商信息、企業風險信息、經營狀況信息、知識產權和投融資信息，提供企業數據畫像與企業成長性、投資價值、信用評價報告。打造服務政府部門的企業評價決策支撐平台；幫助機構及園區大幅提升信息管理水平；服務園區機構的企業指數排名及企業數據洞察平台。

蘇州朗動網路：專注企業信用大數據。擁有大數據挖掘，數據建模，行業標準定義和可視化分析技術，擁有企業信用信息查詢APP、企查查、雲聚數據三大產品。

思普企業：政府投融資平台企業大數據服務供應商。為政府投融資平台企業提供實體化轉型咨詢、數字化管理、資產在線經營服務；為國資監管部門提供國資監管大數據平台服務；為實體企業提供企業管理數字化服務。

合合信息：智能企業信息大數據服務。實時企業徵信數據，支持存量、新增企業信息查詢，全維度企業動態信息監控，通過特徵選取或關鍵詞搜索目標企業，應用於背景調查、風險管理、供應商管理、企業級客戶獲取。

譽存科技：企業級金融大數據服務商。用前沿的大數據+人工智慧技術，深度挖掘數據價值，為金融機構和政府監管部門提供大數據智能風險管理解決方案。

6. 汽車金融公司有哪些

根據本人對互聯網汽車金融的經驗，從汽車抵押分析按揭車的角度，可以將分期專歸納為三種情況：銀屬行分期、金融分期、擔保車三類

因為做車貸的車商，全款車和分期車的放款比例和額度有很大的差別，而不同分期種類的分期車，這方面也會區別對待，這是風控，任何一個做汽車抵押貸款都得考慮。

車主用車抵押想借款，如果是分期車，車商都會查車輛檔案，確定是哪一類型的分期，然後體現於額度或保證金，
銀行分期不用說。

汽車金融公司，從事汽車消費信貸業務並提供相關汽車金融服務的專業機構，通常隸屬於大型汽車工業集團及主機廠，本人之前做車貸的時候，汽車金融公司只承認下面這13家：
1、上汽通用汽車金融公司
2、大眾汽車金融公司
3、豐田汽車金融公司
4、賓士汽車金融公司
5、福特汽車金融公司
6、沃爾沃汽車金融公司
7、菲亞特汽車金融公司
8、東風標致雪鐵龍汽車金融公司
9、東風日產汽車金融公司
10、廣汽匯理
11、寶馬汽車金融
12、奇瑞薇銀汽車金融
13、三一汽車金融

7. 有關於汽車金融風控方面的方案公司嗎

說到汽車金融風控，便要將GPS監控平台聯繫到一起，市場上做GPS監控平台企業多如牛毛。為什麼這么多？因為簡單的GPS監控平台入門門檻低，從GPS設備廠家和物聯網卡提供商那裡拿貨，再找個第三方軟體開發公司做個監控平台。甚至有的就只是購買個監控平台賬號，只要將設備和物聯網卡輸入到平台上，就呈現了車輛位置監控的信息。市場上充斥著大量這類平台，功能極其簡單，風控人員對車輛的管理難度卻非常大，這類平台幾乎沒有風控可言。
然而這個市場上，單純做GPS監控平台，並不等於汽車金融風控。2014年初，車貸管家GPS定位平台預測汽車金融行業的爆發性，開始深入研究汽車金融行業貸後風控管理領域。在2015年平台正式上線後，立刻引來車貸行業的標桿客戶青睞，並不斷地擴大市場份額。
車貸管家處於行業貸後風控管理的第一線，平台中的案例可以稱得上汽車金融風控的教科書。同時又將這些案例寫成行業的案例分析，在各大知名的媒體平台進行分享，並被各大金融科技類的網站轉載，所以車貸管家很多經典的案例分析成為了汽車金融行業風控研究的典範。

8. 汽車金融風控公司有哪些樂位風控系統有人用過嗎如何

據我所知，汽車金融風控公司比較少，樂位確實是一家不錯的汽車金融風控公司。風控不錯的。

9. 理想中的汽車金融風控GPS是什麼樣

一直以來，汽車金融行業面臨主要問題是風控，資料欺詐、騙款逃貸、車輛二次抵押、拆除GPS等等惡劣行為屢見不鮮。為了一輛車，雙方可謂是用盡了手段。就拿車抵貸為例，從對借款人的車輛評估、審核、登記、放款，包括貸後的上訪、電話核實、催收等等環節，在這樣一道道流程下，風控仍然面臨很大的挑戰。多次出現新聞報道車輛被二次抵押後，兩家公司雙方爭搶一輛車。雙方的互相博弈，這讓汽車金融風控不得不在行業中反復被提及。
目前來說汽車金融的對車輛的風控分為貸前的車輛評估，以及貸後監控車輛。車輛貸前評估主要是對車輛進行全面的檢查，對其價值進行估算。貸後監控主要是通過GPS硬體安裝，以及軟體系統對車輛進行實時跟蹤定位。而目前市場上貸後監控魚龍混雜，很多監控平台功能僅停留在記錄位置信息上，而這樣的風控等於形同虛設，等到車輛消失在屏幕上時候，一切都回到了原點。
而目前正在從事該行業的車貸管家創始人兼CEO吳濤提出來，利用大數據技術建立車聯網雲風控平台。通過建立汽車金融風控模型，針對借款人的貸後車輛行為，並聯合上百家知名汽車金融企業構建資料庫，通過豐富的預警機制，可以科學的預測整個周期內的風險。根據車輛停留點分析、常用地址比對、敏感區域資料庫等大數據分析，對汽車金融行業的功能場景進行針對性設計，能有效的遏制資料欺詐、二次抵押等不良現象發生。
吳濤認為這些是針對汽車金融行業的大數據服務，而真正的車聯網雲風控平台要形成整個汽車金融貸後管理價值鏈，要為汽車金融企業創造更大價值。隨著汽車金融企業的增加，根據需求不斷地整合資源，建立更全面的汽車金融車聯網第三方服務，推出實時監控、安裝、催收資源、盜搶險保單產品，可享受無憂服務。
目前來說，汽車金融第三方服務領域未對汽車金融風控平台進行普及，需要在企業端培養起用戶習慣。車貸管家服務於汽車金融公司，作為汽車金融風控平台的創導者，目前已經獲得了行業內多數的標桿客戶認可。風控是汽車金融行業的剛需，汽車金融公司在讓消費者享受到金融服務的同時，還要保障資產的安全。車貸管家希望聯合更多汽車金融公司，共築車聯網雲風控平台。
車貸管家為汽車金融機構一站式解決貸後風控難題。車貸管家針對汽車金融行業貸後需求，運用大數據、雲計算和物聯網技術，提供基於SaaS模式，風控終端硬體和貸後管理軟體相結合的技術雲風控平台。

10. 車貸公司的風控部主要是做什麼的啊

汽車按揭、抵押貸款、融資租賃、二手車金融等等都屬於汽車金融范疇，車貸市場近幾年開始快速增長，許多互聯網行業巨頭也紛紛加入汽車金融戰場。凡是涉及金融方面，那麼一定會遇到風險問題，解決風控問題也是各大汽車金融平台實現利益的核心因素。
車貸的高風險有市場風險、操作風險、信用風險、違規經營風險等存在於汽車金融服務的各個環節。主要存在客戶欺詐、身份盜用、車輛估值不準、車輛二抵、還款拖延等汽車金融風險行為頻出，甚至已成為車貸行業不容忽視的痛點。
1.人的大數據風控。藉助大數據風控管理分析平台，建立大數據反欺詐系統，從貸前、貸中、貸後各個階段進行有效的防範欺詐風險。從賬號風險防護、應用風險防護、欺詐信用風險防護等方面，有效識別騙貸、黑名單欺詐等手段，減少資金損失。對客戶行為從源頭進行風險評估，通過客戶在網路渠道留下的聯系方式開始，就啟動整個風控的過程，關聯客戶關鍵信息（如地址、電話號碼、聯系人信息等），從申請環節到授信環節藉助反欺詐系統降低有效反欺詐風險。
2.車輛鑒定大數據風控。二手車由於其非標准化運營，涉及到車輛評估，對車輛價值進行准確判斷才能在放款上不會出現「亂放」現象。通過第三方車輛評估鑒定，上傳車輛信息，對車輛查檔、估值、違章查詢、車史報告、VIN碼解析等等信息掌握。為汽車金融公司提供二手車數據內容、數據管理、二手車估值、數據挖掘等解決方案。
3.車輛監控大數據風控。這里提到車貸管家GPS風控平台，車貸公司的第三方貸後雲風控平台，呈現車輛的日常行為軌跡，利用監控平台的大數據預警信息，密切掌握借款人的動向。通過建立風控模型，針對借款人的貸後車輛行為，通過豐富的預警機制，可以科學的預測整個周期內的風險。根據車輛停留點分析、常用地址比對、敏感區域資料庫等大數據分析，對車貸行業的功能場景進行針對性設計，能有效的遏制資料欺詐、二次抵押等不良現象發生。可幫助汽車金融公司建立完整的貸後風控管理體系。
主要的風控階段分為貸前和貸後，貸前風控是排除詐騙份子和團伙。貸前大數據更關心用戶某個時點上的數據情況，而在實際應用中，GPS平台才是最實時的風控大數據，可以根據設定的情況來進行實時預警。