在探讨汽车融资租赁创新玩法的圆桌会议上，大锤资产霍磊作了题为《2017——中国汽车融资租赁元年》的主题分享，就风控模型与贷后管理要点进行了深度的阐述。
以下为霍磊演讲全文
大家好，首先感谢主办方金融高管会和车e估，因为我也是第一次来的金融高管会，很高兴有机会跟大家去交流去认识。我下面就简单的把我们的经验跟大家分享一下。
大锤资产主要做的是信贷、车贷以及投资供应链产生的不良资产业的清收、追车以及处置的一些业务。我第一次接触到汽车金融应该是在2012年，当时供职于宜信的宜车贷，当时从我的前任领导是现在大锤资产CEO，我们当时共同努力把宜车贷从新增月资产900万做到了3.5个亿。
其实不良资产清收跟回款这一块跟融资租赁一样，也是一片蓝海。我们做的是贷后，大锤资产每月会大概新增20万条用户不良记录，所以通过这些不良的回溯，我们可以倒推一下我们前端产品风控和产品的设定。
下面从四个方面大致和大家交流下：
一、融资租赁中外差异
首先我们先看一下全球汽车消费和我们中国汽车消费的构成。在全球汽车平均消费这一块大家可以看到，通过现金购车的占比很小，只有30%，另外的70%是通过金融贷款，其中55%通过汽车贷款，15%是融资租赁。
但是反观中国，因为中国消费意识还没有像西方那么长时间的积淀和市场教育，所以，在现金购车中国占了大部分比例达到65%，而融资租赁是占到汽车金融的3%，所以我国融资租赁的渗透率相对来说是相当低的。
单看融资租赁渗透率这一块，我们可以看到美国是相对来说比较高的，融资租赁市场占有率占到了30%，是中国的10倍。我们可以看到，汽车融资租赁行业是处于蓝海阶段的。产生这种消费方式的差异主要是是中西方在消费习惯、信用体系和融资渠道这几个方面的原因。
首先消费观念和习惯的问题。拿美国举例，它的信用体系的建立大约有两百年的历史了，中国这块还是处于起步阶段。信用消费观念和习惯我们普遍来讲，可以拿信用卡做为参考，因为信用卡是用的最早也是用的最广泛的信用消费方式。
美国的人均信用卡的持卡量是人均2.9张，截止到去年也就是16年吧，中国人均信用卡的持有是0.3张，这块与美国也是差了十倍。而且贷款和消费理念这块，美国与中国差距也是很大的，先消费后还款，这种消费观念在美国其实是很普遍的。
就拿年轻人来说，中国可能拿来说像80、 90后，消费观念被市场教育的有些改变了，但是目前的状况和美国还是有很大差异。
还有我们的信用体系建成的路还很大，这块导致了一个什么问题呢？
征信覆盖率低。
中国目前个人征信的覆盖率是35%，就是中国的银行征信报告有覆盖到的人群占比是35%。这个也是集中在一二线城市，我们后来讲的融资租赁市场下沉的有关系，因为很多征信覆盖不到三四五线城市，是融资租赁下沉不下去的一个因素。而美国个人征信市场覆盖率达到了92%。个人征信对前端的影响主要是我们一个风控的模式。
征信内容其实也是和西方有很大差距的。
一般中国人的征信报告不知道大家有没有看到过，报告中体现最多的其实就是一个个人的银行信用卡和贷款的一些消费信息，额度以及一些逾期信息。这个其实只能仅仅知道一个消费群体资产的一个覆盖情况，还有逾期表现。
但是西方它的信用体系信用报告里面大概包含五个方面，很全。其实最多的除了个人的消费信息之外，还有他的公共信息，包括就是所谓的手机，水电煤缴费的记录，逾期的情况，以及交通违章包含所有的社会信息都在里面，所以征信这个东西在美国已经包含很多面了。
其实我当时也是在国外有一些留学经历和一些工作经历，当时你去找工作你会发现美国他看重的是什么？第一要征信报告；第二再看你简历。
所以这个征信其实在他的覆盖度和健全度上对我们消费金融和金融租赁是有一定影响的。还有就是刚才各位大佬提到的融资租赁公司资金获取的渠道，相比来说差异比较大，而且资金成本比较高，所以对我们目前的市场规模还有一些都有影响。
二、蓝海OR红海
其实每个行业来讲，没有所谓绝对的蓝海和红海。从融资租赁的渗透率来看，对于我们目前的汽车消费的增长率来讲，在行业中来说，其实这是一个蓝海。但是，其实对于各个公司自身来说，如何把这个行业蓝海转换为自身的蓝海是个问题。
因为目前各个大企业，各大汽车企业的制造商以及互金行业都在推广这个汽车金融业务。也有很多金融业务模式出现，所以各位在自己的市场中也会感觉到市场带来的压力。这个压力是各方面的，一个是获客、二是服务、三是风控。如何在这三个方面找到自己的竞争力，才能把自己区域中的红海转化为蓝海。
其实在这个蓝海中，也会出现很多局域的红海，就红海的因素，其实我们可以就这几个方面。
一是对市场野蛮式的爆发和无序竞争，包括各位大佬说的大量的互金机构涉及融资租赁行业，而且银行也在逐渐回归这个行业。面对现在竞争对手，业务模式多样化，导致的无序竞争。其实我们在这片厮杀的比较激烈的还有就是我们的产品同质化。
二是我们产业集中，因为刚才讲的中国汽车融资租赁渗透率3%，这3%在一二线城市份额相当大，其实我们更多的需要下沉渗透的是一些一二线以下的城市，但是一二线城市以下的城市，城市分布比较分散，二是刚刚说的信用体系覆盖不到位。
三是我们的推广难度和我们之后的风控手段达不到，所以目前真正需要做的业务很大是在我们下沉城市里面。
还有就是我们的风点防控，大锤资产是从事做信贷行业，我们发现其实每个公司有每个公司的标准。
一是你们产品模式不一样，二是你的获取渠道不一样，三是你的资金成本不一样，四是你的抗风险能力不一样。所以他的风控标准是千差万别的。
对银行来讲，叫风险控制，银行是不希望出现这些风险的。
对于互金公司，还有融资租赁公司来讲，其实我们更应该叫风险管理。
我们管理的是一个平衡点而不是说我把风险防死了。因为，我们本来做的一些客户就是银行筛选过的人，如果我们再跟银行一样做风险管理，那我们就没有客户可以做了。所以我们要拿捏的是一个风控的平衡点，既能够满足我们公司的盈利，又不至于让不良客户来吞噬我们的盈利。
所以风控这块，一是要加强我们的贷前风控，以及贷中运营和我们贷后管理，能够预判我们的潜在风险。提高我们的风控竞争力，还有就是我们技术创新。
因为近两年也在说这个大数据，大数据往大了说就是一个数据分析和手段，一是我们的及时风控，二是我们的金融获客。通过大数据来分析我们的潜在客源需求，因为现在我们获客的成本是比较高的，如果通过大数据的手段来精准的获客以及能够分析我们客户的一个具体需求，还是能够相当大的提高我们自身的服务水平的。
三、数据风控
刚刚说完了行业，现在用我们当时贷后的一些角度去回溯一下前端的风控情况。汽车金融和融资租赁这一块，和其他的比如说信用贷、房贷不一样的地方就是：
首先，他是一个移动的资产。
跟房不一样，房是固定的，是升值的，目前在中国。跟信用贷不一样，信用贷是看人的。因为车辆是移动的资产，所以首先针对车辆这个移动资产的价值或者残值评估才是最重要的一个环节。
其次，就是针对个人的个人信用评估。
这块刚刚也是跟大家交流了，就是个人信用评估这块也是根据通过线上线下风控模型，以及人员审核一些手段，去建立自己公司内部适合自己公司，适合自己产品的大数据风控模型，来筛选符合条件的相关客户。
风险防范这块，从个人信用来讲，他是应该分为几类。
一是欺诈风险，操作风险，道德风险，以及信用风险。
其实最严重的是欺诈风险，因为其实我们很多包括不管是汽车金融也好，信贷也好，他可能都会有一些逾期客户。逾期客户你要分析他的特征跟表现，他是真的因为还款习惯的问题忘记了还款，还是说短期内资金压力导致他无法偿还，或者是本着骗钱的目的来的。
所以风险管理要掌握一个平衡点。我们首先要排除的是欺诈类客户。因为他是本着骗你钱来的。他是不会做任何偿还动作的。
所以反欺诈这块就需要有相应的反欺诈模型。
第一首先通过我们数据回溯，因为我们贷后的数据真正的逾期的客户，他的各项的纬度和指标是可分类可研究的。还有一个第三方数据，第三方数据现在有很多这种第三方数据公司名单，通过我们的贷后风控模型、贷款模型和第三方数据设定的阈值，最大限度的排除欺诈风险。
其次，就是我们的操作风险和道德风险。其实操作风险和道德风险我们可以通过我们的系统流程优化。现在不论我们信贷也好，汽车金融也好，我们肯定都是进行线上线下相结合的，包括我们的系统流程，我们的业务流程，以及我们APP的流程。
这个东西都是要我们进行不断的反复验证去进行迭代更新的。通过这种迭代更新，我们能够有效的避免这个操作风险和道德风险。
前面我们提到风控模型。因为这个风控模型是需要不断调整的。在这个公司建立初期，他的数据量不够大，通过他的这个数据的不断回顾，以及他的模型的反复验证，能够评判出一个适合自己公司使用的一个风控模型。
这里面的维度基本包括个人的基本情况，职业、资产已经信用历史等等。还有一个就是我们线上线下的交叉核验。因为现在很多的业务流程为了时间短、客户体验好，都是采用这种线上模式，但是有一些业务是需要人工的线上线下检查核验的。我们也不能为了就是说完全的考虑客户体验而不顾我们风险。
四、贷后管理
第四块就是车辆贷后管理的问题。目前在我们贷后这个环节这块我们接触到了不少车辆资产，他们80%以上是“GPS无信号、和人车双失联”的问题。
在车辆前端这块，我们一是要确保GPS信号稳定和准确。有时候我们发现这个GPS当时是有信号的，但是去了之后发现方圆两公里内没有这辆车。因此，我们在对车辆这个移动资产的驾驭上，一定要保证GPS信号的稳定和准确。
二就是贷中这块，对于这种双失联客户出现了之后，我们再去想办法去处理，这时候就晚了。所以我们要在这个贷中的过程中，要随时通过GPS定位来监控客户行驶范围。出现异常后，我们可以通过数据算法来去获得这个用户大概的可控制空间和区间。
还有一个，就是GPS和人车失联的问题，我们要追溯原因。因为很多GPS信号我们发现就是被用户拆掉了，或者就是发现GPS信号被伪造了，虽然他GPS上没有消失，我们发现他这个GPS信号在其他车辆上了。所以我们现在要加强的是GPS安装的隐蔽性，和不可拆卸性。
我们刚刚说到了加强贷中的和贷后的流程，贷中这块主要是首先监控车辆的信号和行车轨迹，我们要通过我们的第三方数据随时发觉客户的变动风险。
举个例子，放款后的贷中提醒，我们并不是说客户拿到了车，拿到了钱之后，我们要等着他每个月还款，甚至等着他最后逾期，我们贷中一定要做好自己的提醒工作。
1、我可进行以服务回访为目的，来看看客户是不是可联系，是不是有其他状况。
2、通过我们的APP手段，我们抓取他的通讯录，或者我们抓他的第三方通话记录，看到最近有没有联系一些高危人群。
3、建立我们的风险预警机制，建立我们的红橙线标准，如果触发红线的话，尽管客户还在贷中、他还没有产生逾期，我们也要触发红线立即采取动作。
4、欠款回收。如果客户发生了逾期其实也是要分类进行逾期动作的。包括有些客户可能是追款的，有一些追车的，这一块，贷后的其实也是有很多的方式方法。包括我现在正在做的一个是贷后评分卡，我们能够通过贷后评分卡来分析客户的还款意愿和还款能力。
举个例子，他是否有多头借贷？他要有多头借贷，他是否有还款，我们针对这种客户的不同还款等级，我们对他进行我们的建议性的催款或催车。对于这种客户风险较低，不会失联的客户，我们可能是以追款的目的。如果是已经失联的客户，或者高危客户，我们需要动用GPS信号或者第三方数据方式，包括天眼、高速卡口、违章查询等等手段去直接追车。
结合以上几点，所以一定要提高贷前、贷中、贷后的管理，才能提高我们的竞争力，来冲向我们的蓝海。
贷前就是深度发掘潜在用户，降低我们的获客成本，还有我们刚刚讲到的业务城市下沉，以及我们完善的风控评估体系。
贷中就是建立完善的贷中监控系统，提前发现潜在风险。贷后要有快速的贷后处理机制，合理的回款、回车方式，这样才能减少我们潜在的风险。
今天简单跟大家分享这么多，谢谢大家。
给自己一个理由，爱上学习；
给自己一份享受，悠然自处；
给自己一本好书，爱不释手；
给自己一片土壤，瓜姐讲堂。
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本文来金融高管会
作者 霍磊
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