壹、如何化解汽車貸款的風險？
目前，汽車消費貸款推進速度不快，關鍵是風險問題沒有得到很好的解決。如何化解汽車貸款的風險良方就是開辦汽車消費貸款分期付款保險。目前，汽車消費貸款推進速度不快，關鍵是風險問題沒有得到很好的解決。如何化解汽車貸款的風險呢？專家認為，化解風險的良保險。所謂汽車貸款分期付款保險，就是以汽車消費貸款合同規定的還款信用保險，同時又是汽車消費貸款的保證。目前，我國開辦汽車要風險是：價格下調風險；經濟不景氣的風險和道德行為風險。為減少承保風險，可以采取以下防範措施：1、建章建制，按章辦事。保險人應針對這壹新的，以便規範操作。如：對保險金額做出統壹規定：根據貸款期限和銀行利息的不險責任；規定賠償處人索賠時應提供的證明、材料。2、把好保險審查關。重點審查以下內容合法性；合同的抵押、保證是否符合規定；貸款的對象、貸款者的條件是否符合有關規定；手續是否齊全。34、實施嚴格的管理防範措施。
二、幹貨|如何應對汽車金融貸款中的3種風險
汽車金融火了。
汽車金融滲透率低、購車群體的年輕化以及超前消費觀念的普及，加之資本的青睞和互聯網的加持，使得汽車新零售新金融迅速成為了互聯網金融領域的新風口。
那麽問題來了！汽車金融企業或平臺如何在新零售新金融模式下立於不敗之地，又該如何運用大數據技術建立核心競爭力？本文主要針對汽車新零售的三種模式，以及面臨的三種主要風險，提出如何通過大數據來化解風險。
?01數據驅動下的汽車新零售模式?
商業模式好壞與否或競爭力的強還是弱，關鍵都在於是否能有效解決用戶的痛點。那麽在購車這個場景下，用戶最關心的問題可以歸納為兩個：壹個是能不能貸款購車；壹個是在可以貸款的情況下能否提供壹個適合且利率公允的產品。為了解決以上問題，汽車金融企業或平臺可以利用大數據在如下幾個方面進行發力。
1.?建立純線上的自動化授信體系
融合業務數據和互聯網大數據，利用先進的機器學習技術打造純線上自動化汽車金融大數據風控體系，從而改變傳統汽車金融依靠線下提交材料人工審核的方式，給用戶以更優質的購車體驗。同時以授信為主，也可以提前鎖定壹個潛在購車用戶，因為壹個肯在線上提交資料進行授信的用戶肯定比只是APP上瀏覽車型的用戶需求更明確。
2.?以用戶為中心進行授信
以用戶為中心的授信就相當於在妳的平臺上給用戶發放了壹張汽車領域的信用卡，只要不超過相關額度和使用期限，可以隨便購買平臺上任何車。也就是授信弱化了對車型和車價因素的幹擾，從而極大提高了用戶的體驗。試想下，如果妳每改變壹款車型或車價發生了改變就需重新走審批流程，這種體驗會有多糟糕。
3.?動態風險定價，提供靈活多變的金融配套方案
互聯網是為了消除信息不對稱，如果利用用戶不夠專業、信息不對稱而匹配給用戶貴的產品或者對平臺有利的產品，遲早是殺雞取卵，得不償失的。根據用戶的實際情況利用數據進行動態的風險定價策略，提供適合用戶的金融配套方案，將有利於提高用戶對平臺的忠誠度和粘性，也更利於企業的長遠發展。
?02汽車新金融存在的主要風險?
在中國的汽車金融業務中，最主要的參與方有四大類：商業銀行、汽車金融公司、融資租賃公司和互聯網汽車金融平臺。其中，銀行和汽車金融公司無疑是最主流的玩家，銀行有資金優勢，汽車金融公司的主體則往往是整車廠或經銷商，有渠道優勢，這倆已經占據了95%的市場份額。
作為汽車新金融代表的融資租賃公司和互聯網汽車金融平臺均選擇差異化競爭的道路：渠道下沈，針對銀行、汽車金融公司無法覆蓋的人群，以及產品、服務的持續深化。目前各企業基本都是瞄準二三線以下甚至農村地區缺乏購車資金的年輕人，他們消費意識超前，對金融產品接受度比較高，同時也熟悉互聯網。
與此同時，汽車金融業務在低線城市的滲透，客戶質量還明顯低於銀行、汽車金融公司，因此其中的風險是顯而易見的。在擴大業務規模的同時，有力的風控能力，將成為新興汽車金融機構在這壹輪競爭中的決勝點所在。
首先我們來分析下汽車融資租賃業務（這裏主要討論直租）中存在的主要風險，可歸為如下三類：
1.?信用違約風險
信用違約，即通常我們說的償還能力不足導致的違約，這類違約人群均是真實購車意願用戶。這類風險主要是由於申請時材料造假導致，比如虛高收入等，或者後期由於某些原因導致的，如失業等。
2.?車輛套現風險
這類風險主要是承租人出於現金周轉的需要，而選擇將車子去進行套現處理。汽車租賃過程中因為車輛的所有權不在承租人，選擇這種方式去進行變現的代價過大。這類人壹般都是在正規渠道（包括網絡借貸平臺）已經無法借到錢或者已經是信貸黑名單客戶。
3.風險
汽車金融欺詐可以分為個人欺詐和團夥欺詐（中介欺詐）。可以認為，個人欺詐的概率很小。假定10萬元的車，按1成首付加上保險等費用差不多需小2萬元，正常二手市場買差不多可以7-8萬元，但因租賃車輛承租人無所有權，只能進入黑市轉賣，大概在3-4萬元，因此通過這個方式騙得的金額並不高，而手續卻極其繁瑣，代價很高。肯冒這個險的人其實都可以歸為上述第二類風險人群裏面。
?03汽車新金融的大數據風險控制?
對於第壹類風險，壹方面建立多渠道交叉驗證機制，避免用戶信息的造假；另壹方面，融合業務數據和互聯網大數據，利用先進的機器學習技術，全面評估用戶履約能力；再者就是建立貸中監控機制，如發現用戶異常（如工作單位經營異常、最近出現多平臺借款行為等），則可提前主動介入，最大程度降低企業損失。
對於第二類風險，可以建立黑灰名單模型。黑名單數據深得各家互金公司的寵愛，幾乎是來者不拒。但因數據汙染等問題的存在，市面上各家黑名單的質量參差不齊，而且整體質量有不斷下降的趨勢。因此如果還是按照命中黑名單就拒絕這種強規則邏輯肯定不適合，且會將很多本質上是優質的客戶拒之門外。
在這裏我們可以借助Adaboost算法思想更好的挖掘黑名單的價值，集眾家之所長。借助這個算法原理，可以把每家黑名單當成壹個弱分類器，隨著接入外部黑名單數據源的不斷增加，根據各家黑名單的表現給予各家壹定的權重，最終構成壹個強的分類器。根據最後模型的得分進行黑灰名單的劃分，從而采取拒絕或者提高首付或降低授信額度等措施。
Adaboost算法結構
對於第三類風險，因汽車金融裏面欺詐不同於3C產品或網貸，手續卻極其繁瑣，均是需要專業產業鏈團隊進行操作，而且持續的時間壹般較長，涉及的鏈路較長。正是因為這樣的欺詐特性，可以通過大數據建立關聯知識圖譜同時結合線下人工審核的手段來有效防止團夥的欺詐。
作者|第壹消費金融?甘華來?
文章來源|金融科技安全
三、如何化解汽車貸款的風險?
由於汽車是動產，銀行開展此類車貸風險比較大，如果您沒有本地戶口，又沒有房產抵押的話，通過銀行審批相對困難壹些，需有本地戶口人士擔保。
在銀行辦理按揭貸款的話，需提供您本人的以下材料：
銀行貸款買車所需手續
單位營業執照、
個人身份證、
戶口簿、
結婚證、
暫住證、
收入證明，
以及擔保人的相關證明。
或者辦理壹張信用卡也可以，采用分期付款的方式，算下來和銀行利息差不多。
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最後壹種方法就是易貸中國推出的無擔保個人信用貸款。
只要妳具備穩定的還款能力與還款意願，可以在易貸中國在線申請無擔保貸款。
在外地做事的貸款者，很難解決抵押物的問題，而擔保公司的擔保費用也是不小的開銷。易貸中國在線申請貸款，在免去手續費的同時，也會找最合適貸款者的銀行。讓貸款買車帶的更輕松。
馬上申請無擔保個人信用貸款 請詳細註明聯系方式和地址，以方便銀行與您聯系！