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自17年限额令以来，车贷领域就一直备受关注。有人说车贷行业已正式步入2.0时代，多方资本将会借势入局，展开行业内的一片厮杀。而19年末的一场疫情，又给汽车行业全产业链当头一棒，近半年来，多家车贷平台接连宣布“清盘”，这令大家对车贷行业产生了更多质疑。
丨图片来源：pexels素材库
多维打击下的断臂求存
网贷之家数据显示，2015年7月初到2016年6月底，全国至少有1070家网贷平台涉及车贷业务，而这个数字到了2017年7月，仅为554家，也就是说，到17年为止，转型做车贷平台的公司，已有五成出现问题或退出行业，而疫情后的车贷市场，正式将车贷行业的乱局截停，面对时代的多维打击，行业巨头一度陷入断臂求存的无奈境地。
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核心痛点的反思与设想
车贷领域向来都是一个对风险预估，判断，整合，处理有着极高标准的领域。按照行业过去的行业模式，车贷面向的核心问题往往源于人、车两个方面。而现实情况下，我们还要兼顾时间、事件、突发状况等多维因素。且不谈后面的随机时间，仅仅是对人与车的把控判断，就足以让许多车贷行业望而生畏，繁琐冗杂的流程，自然也催生了许多不合规的交易产生。表面上的风平浪静，实则已是天雷地火，稍有不慎，不合规的车贷公司，就会引火烧身。
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科技赋能，提升汽车金融的服务质效
何以破局？其实核心问题早已明了，疫情下的零接触服务、用户体验提升以及风险管理与防控。在很多人的眼里，大数据仅仅是用户与车辆的数字化模型，并没有参考性，实则不然。
科技在金融中地位早已从辅助角色蜕变为影响未来发展的关键因素。金融科技也从提升效率的简单工具，迭代为大数据+AI+区块链等催生全新互联网金融业务模式的“核心力量”。
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首先，从人的维度出发，对于客户信息的抓取，客户画像的建立与存档，在这个步骤，我们需要对客户/贷款人进行身份验证、查询外部风险信息、法院执行名单、日常消费记录等来综合评判他的还款能力，通过大数据，我们大概率能直接抓取相关行业对于该客户的信用、消费评定（诸如芝麻征信、支付宝、通付盾），一般业务员此项审核往往会花费至少半天时间，而在数据共享下，审核往往只需要短短几分钟。
其次是从车的维度判断，车与前车主本身就存在两套截然不同的信息查询流程，信息的核实、驾驶行为的调查、诈骗甄别以及单纯的车辆价值评估、车况参数等，按照常规流程，这个步骤需要多名专业人员逐个去相关部门逐一核查，而在大数据覆盖下，车管所信息、公安记录存档、大数据爬虫、历史故障数据只需要一个简单的授权，就能皆为所用，甚至在特定程序支持下，AI会代替人工做出最终判断。而车辆评估，大大提高了业务质效。
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金融行业，风险控制是关键
真正的风控，并非是单一的数据建模，而是真实的风控模型闭环，即贷前、贷中、贷后的风险测评贯穿。比如客户授信审核以及信用评估，在科技的赋能下，系统会以多重维度对客户的授信环节综合评测打分，从源头防止风险，将违约降到最低。此外，随着国内征信体系的日益完善，大数据也能将各方金融公司提供的数据与征信相对比判断，形成核心的数据搜集与分析能力。
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不仅是业务，更是人情世故
或许，一个业务员的业务能力可以通过培训无限复刻，但是一个人的情商与处事风格却无法CTRL+C & CTRL+V，所以，如何做到懂得用户，还得依赖于数据。以科技为驱动力的金融，在系统分析下，无论是获客、客户数据分析、甚至是客户对于后期汽车服务的需求甚至个人习惯、潜在需求，都能通过网络数据对于客户的精准抓取得到有力体现。而在疫情下的今天，科技金融还能提数据化、多元化的交易场景，无需人工接触，一整套的0接触交易流程，可以给客户最完整的隐私，安全保障。相较于传统金融，智能金融更能抓取客户痛点，有效提升用户粘性。
随着互联网的飞速发展，科技的受众群体也呈去老龄化势态，科技辐射下的人群势必井喷式增长。因此，科技金融领域必将是车贷行业甚至大部分行业当下破局所必须攻克的一道难关。
数据无处不有，金融科技无处不在，虽然当前基于大数据所建立的商业体系正处于蓄势阶段，AI技术与业务的结合也没有形成一个成熟的路径，但是这些问题都是能在短时间内通过一线业务人员与程序员的沟通得以解决的。从数据+算法再到落地到功能点并不是一个顺利的过程，但在人工智能浪潮的大环境驱动下，未来将会有越来越多的“智能”出现在业务环节中。