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做汽車融資租賃這么久了,行業內可做的風控手段也幾乎用盡了,GPS定位越來精確,風控也越來越多方面,可是,逾期有增無減,信息依然存在欺騙風險,逾期拖車仍舊困難重重,反而是投入越來越多,收益卻越來越少,這到底是怎么回事呢?
汽車融資租賃貸后問題成因
汽車金融的傳統風控的流程,總共有十步。從資料提交,然后到初審,風險評估、盡職調查、部門復審、總部終審、簽訂合同、線下抵質押登記、發標放款及貸后催收等十個步驟。
綜合來看,我們可以把十步概括成三個步驟,貸前風險評估,貸中風險識別/預警,貸后風險管理,通常情況下汽車融資租賃貸后會出現大量騙租、騙貸、貸用款逾期、人車失蹤、車輛二押,強拆GPS等層出不窮的問題,究其主要原因,大多由于前期審查過于寬松,導致很多人趁虛而入,這也是目前汽車融資租賃市場的弊端,面對龐大的市場競爭,現階段這種局面預計還需要持續很長一段時間。
那么有什么辦法可以在寬入的情況下,嚴防死守住第二道關卡?
個人大數據常住地分析數據常駐地
萬位科技針對汽車融資租賃目前所面臨的風控難題,研發一套有效降低風控難度的智能控車系統——基于大數據,對個人常駐地進行分析,并對用戶進行準確畫像,把風險掌握在可控范圍內。
通過對個人大數據的常駐地分析,萬位科技監控平臺采集到車主的用車軌跡,通過對用車軌跡的大數據分析,能找到車主經常停留點,而根據這些經常停留點,能去驗證車主申報的通訊地址(單位、家庭)是否真實,是否具備還款能力,評估風險等級,為后續風險控制和逾期催收、找車、拖車等提供目標地點和線路。
個人大數據常駐地分析既能增加管理者對車輛的監管力度,又可以減少壞賬率,避免損失,實現利潤凈增長的較大化。
通過大數據常駐地分析:
1、針對降低損失——實現對好壞用戶進行識別。
2、針對獲取較大化利潤——實現對用戶資質分層。
潛在的特點是可以大批量實時實現風險控制和風險提示。
有效規避四大風險
有效規避四
一:欺騙風險
貸用款人偽造個人身份貸用款,偽冒他人身份貸用款,因債務主體不存在或被冒用名字,難以追償,風險極大。貸用款人提供虛假的個人信息,美化個人資質,而償還能力不匹配,逾期風險高。
面對這種難題,我們可以利用大數據,對個人常駐地進行分析 ,通過常駐地分析以往數據顯示,大部分惡意騙貸的用戶在登記地址時,會選擇把地址登記在較為近長停點附近。
這個數據對于汽車融資租賃風控的用戶信息審核來說是一個非常重要的參考依據,汽車在線系統采集到車主的用車軌跡,通過對用車軌跡的大數據分析,能找到車主經常停留點,而根據這些經常停留點,能去驗證車主申報的家庭地址是否真實。
如果平臺發現車輛的常駐地與車主登記錄入的公司地址及家庭地址存在較大差異時,那么車主就有可能有意隱瞞了自己的真實信息,從而觸發常駐地報警,輔助平臺其他動能對用戶資質進一步評估。
二:信用風險
借款人違約風險,因借款人信用意識差或者多頭負債,到期未能履行約定契約中的義務造成經濟損失。
萬位科技監控云平臺根據常駐地分析數據,可以對車主進行精確畫像,對用戶進行二次身份核驗,資質審核和風險排查,彌補貸前審核漏洞。
主動獲得更為準確的用戶信息:
1.家庭人數:家里人多,你還不起,催收后有人可以幫你還;
2.婚姻狀態,大部分家庭,結婚的比未婚的家庭收入或經濟穩定更好;
3.單位名稱、單位電話、工作職務、單位性質、收入來源、收入水平,直接體現收入水平及收入穩定性情況;
4.有誤不良習慣等其他資質等信息。
三:貸用款用途風險
貸用款購車后進行非法營運,易收到監管部門打擊,收入不穩定。借款人因多筆債務導致財務較差,過得貸用款后二押車輛立即償還其他債務。
萬位科技監管平臺支持在線監控和軌跡回放,每隔兩天會對用戶常駐地數據進行分析,一旦車輛軌跡、常駐點等發生異常會立即發送預警提示,例如,突然改變行車路線,經常停留在單位,家以外的地方,休閑場所所,修理店,派出所等,平臺會根據情況劃分風險等級,高危車輛還會通過日報表的形式告知用戶。
萬位科技監管平臺擁有強大的多押地址數據庫,針對多押、二手區域劃分自定義電子圍欄,前列時間將觸碰多押、二手車市場區域的車輛設為防范重點,提前警示多押動機,為風控人員提供危險區域共享系統,讓風控人員掌握市場上的危險多押和二手區域,使其成為把控風險的利器。
四:還款來源風險
借款人所在地區、行業、平均工資、收入來源導致的逾期風險。
個人大數據常駐地分析,可以精確識別用戶居住地、單位、初步判斷其是否具備還款能力,再結合承租人行車軌跡,行為偏好,對車主進行深度畫像,判斷是否有逾期風險,對高風險客戶標記,時刻監控動態,并發出報警信息。
萬位科技是全國前列的位置領域服務商,針對不同的應用場景,提供專業的解決方案,無損安裝,遠程監控,使車輛便捷管理,給客戶提供優良體驗!