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消费金融是近年来的一个热门行业,已经存在了十多年。

百家

当时消费金融市场规模小,整个行业发展缓慢。主要原因之一是中国人民银行个人信用信息覆盖范围有限。只有商业银行经营消费金融业务,提供的产品也只是个人消费贷款,有能力的人属于少数人。

大数据的出现打破了这一瓶颈。

随着大数据和云计算技术的成熟和在金融业的广泛应用,由社交网络、网络购物等多维大数据生成的个人信用数据补充和完善了中国人民银行个人信用数据的局限性,通信、旅游等,大大降低了消费金融的门槛,迅速扩大了目标用户,市场规模迅速扩大,大数据在汽车金融领域的应用和表现不逊色。汽车金融发展历史悠久,经营机构类型繁多,行业准入门槛较低。在消费金融业在新技术推动下快速发展的同时,汽车金融业也在快速发展,不断创新。

目前,大数据在国内汽车金融行业的应用主要包括四个方面。

第一,精准营销。即通过大数据分析找到汽车金融用户,并向潜在用户准确推荐金融产品。在客户获取成本越来越高的今天,精准营销可以帮助汽车金融机构快速获得有效客户,降低企业客户获取成本。

风险控制。即通过大数据分析和风险控制模型,有效识别汽车金融用户潜在的违约风险,控制企业整体不良水平。这是大数据在汽车金融行业的成熟应用。以一信大数据风控平台为例,一信通过机器学习、网络爬虫、指标体系、规则引擎、流程计算等核心技术,整合线上线下多维数据,满足反欺诈、信用评分、贷前审批等要求,对汽车金融业务进行贷后监控和跟踪。

三是改善用户体验。由于大数据技术可以帮助从业者从更多维度、更丰富的信息源中获取更全面的用户信息,用户需要提供的业务资料得以简化,贷款等待时间缩短。有的机构甚至可以实时反馈审批结果,审批后两小时内完成贷款。用户体验得到了极大的改善。四是提高金融服务效率。技术促进融资和提高服务效率的例子很多。比如大搜索车依托支付宝的流量平台和芝麻信用积分推出“子弹车”产品模式;

随着大数据技术的发展和在汽车金融行业应用的不断深入,大数据在解决汽车金融行业痛点、重塑业务流程方面的表现将更加突出。同时,大数据本身的特点又将深刻影响汽车金融业未来的发展。由于大数据具有天然的规模效应,未来汽车金融的市场份额将越来越集中在数据积累充足、数据质量好、算法科学、有效性高的少数公司手中。诞生于汽车金融业的金百家比比(Golden Apple Bibby)即将上市。

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