一、汽車融資租賃渴求大數據風控
  汽車融資租賃是汽車消費貸款的一個大類,也是對風控要求最高的一種業務方式。汽車融資租賃是指消費者在購買汽車時以融資租賃的形式向資金方申請貨款分期支付的方式。汽車融資租賃公司是銀行、汽車金融公司、整車廠財務公司以外的主要汽車消費貸款資金提供方。汽車融資租賃公司由于資金成本相對較高等原因,通常選擇資質等級偏低的消費者作為目標客群以獲取較高的資金價格,汽車融資租賃公司的這一特質決定了其對客戶的貸前風控工作變得尤為重要。
  傳統的個人汽車消費貸款風控手段單一、體驗較差。傳統的個貸風控中,資金方通常會要求消費者提供諸多個人資料,如身份證、結婚證、房產證、車產證、銀行卡流水、社保公積金證明、征信記錄等,并且審核周期較長、附加必須面簽等要求,這些手段要么局限于反映過去或當下的靜態狀態、要么容易被操縱而導致對風險的低估、要么會降低消費者的消費體驗,已經很難適應現代個貸業務對風控的要求。
  瞄準低質客群的汽車融資租賃公司,在風控中更是經常要在有一定逾期記錄、甚至有一定犯罪前科的申請者中篩選出風險較低的客戶,這就要求汽車融資租賃公司開拓思路、廣泛發掘新的風控抓手,以更好地實現對申請者的準確判斷。
  大數據風控,在相關技術近年來廣泛進步的背景下,也蓬勃地發展起來、并被廣泛地應用到金融領域的風險控制工作中。無獨有偶,我國汽車融資租賃業務自2012年廣泛開展以來,也在近幾年獲得了長足的發展。這并非偶然,是大數據風控為汽車融資租賃行業拓展了廣闊的市場容量。
二、大數據風控簡介
  大數據風控,是指構建以大數據為基礎的風險評判模型,對借款人進行風險控制。大數據風控并不是一套完全獨立于傳統風控的全新體系,而是在傳統風控的基礎上,融合進更多維度的數據由于風險評判。實踐中,先利用信用屬性較強的金融數據,判斷借款人的還款意愿和還款能力,然后再利用信用屬性較弱、但更能全面反映借款人畫像的行為等數據進行補充。
  大數據風控的應用邏輯是,總結、歸納行為等數據與借款人信用情況之間的關聯,把數據間規律性的關系映射到風控模型中,當模型的準確率達到一定的程度,就可以應用到新客的風險甄別中,并且在不斷的應用中完成模型本身的優化。行為數據不但能直接反應到信用風險上,多個行為數據間也可能形成關聯關系為風險評判提供依據,總之,越多的行為數據被加入到模型中,就越可能全面地反應借款人的實際風險情況。
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