汽车金融×数据要素，为车市释放乘数效应 | 汽车后市场乘“数”而上

汽车金融保险对促进汽车消费、加速行业转型和产业价值链重塑具有重要的推动作用。随着汽车数智化的加速到来，汽车金融保险在数据要素的赋能下，不断延伸场景、创新服务，给汽车产业链创造了更多价值空间。
　　去年，中央金融工作会议提出，做好包括数字金融在内的五篇大文章，为金融业指明了发展方向，即充分利用数字技术，服务实体经济高质量发展。数字金融作为金融行业的基础底座，正成为提升金融服务业生产力的关键力量，展现出新质生产力在金融行业的巨大潜力。具体来说，一方面，通过数字化手段提升金融服务的效率和普惠性，支持实体经济发展，另一方面，以客户为中心不断创新数字金融的应用场景，提升服务客户的质效。
　　今年，为助推汽车以旧换新政策落地，中国人民银行、国家金融监督管理总局多次发布通知，鼓励金融机构结合新车、二手车、汽车以旧换新等细分场景，加强金融产品和服务创新，降低汽车消费门槛等，丰富汽车金融产品供给。
　　在畅通汽车产业链、促进汽车消费方面，汽车金融无疑发挥了积极作用，那么，面向汽车数智时代的加速到来，汽车金融在插上数字翅膀后，如何释放数据要素的乘数效应？

数据是数字化、网络化、智能化的基础
　　今年以来，国家密集出台多项政策发展汽车金融业务，如2024年4月中国人民银行、国家金融监督管理总局联合印发《关于调整汽车贷款有关政策的通知》，明确金融机构在依法合规、风险可控前提下，根据借款人信用状况、还款能力等自主确定自用传统动力汽车、新能源汽车贷款最高发放比例。
　　近年来，不仅汽车金融公司，大量银行、金融机构纷纷涌入汽车金融市场，提供多元化、差异化的汽车金融产品服务，与此同时，为应对激烈市场竞争，纷纷拥抱金融科技，持续提升自身业务运营与汽车金融产品审批效率。
　　随着涉足汽车金融业务的参与者日益增多，市场竞争压力日益加剧。为抢占市场份额，越来越多汽车企业联合金融机构推出零首付车贷产品，在一定程度上给汽车金融机构和银行机构在信贷风险管理、业务流程风险管控等方面带来新的挑战。
　　同时，受市场竞争日益激烈影响，越来越多汽车金融公司与银行机构面临获客渠道拓展与转化效率提升难、产品差异化创新能力不足、贷后管理与资产处置难、核心系统迭代速度慢等挑战。
　　在业内人士看来，如今汽车金融机构的科技能力，已成为其能否在激烈市场竞争过程中构筑强大业务核心竞争力的关键要素。而2022年12月发布的《中共中央　国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》中指出，数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。
　　由此可见，数据基础制度建设事关国家发展和安全大局，用好数据要素是科技企业发展的重要基础能力之一，也是未来企业竞争力强弱的重要指标。
　　从原始数据到数据产品并非易事
　　在汽车金融领域，数据通常分为交易数据、用户数据、行为数据、信用数据，以及工商、税务、环保、消费、气象等外部数据。其中，用户信用数据和交易行为数据尤其关键，因为其直接关系到用户的信用评估和风险识别。通过整合这些数据，金融机构可以更精准地评估客户的信用风险，从而为信贷审批和产品设计提供可靠的数据支撑。
　　原始数据摇身变成数据产品并非易事，中间要经历数据收集、整理、筛选、加工、脱敏等多道工序。
　　金融壹账通加马事业部DAAS产研团队负责人刘建威向记者介绍，在数据收集和应用方面，企业必须采取严格的合规措施，确保数据处理符合相关法律法规要求。首先，通过多渠道采集数据，包括客户的购车意愿、贷款需求和信用状况等金融数据，对收集到的海量数据进行整理和筛选，结合公开数据和企业内部数据进行用户画像分析等，为企业提供市场定位和产品策划的依据，同时通过数据加工，可以形成业务洞察，辅助决策，并通过专业技术进行脱敏处理，基于不同的场景需求分别支持数据静态脱敏和数据动态脱敏，确保敏感信息保护和隐私数据安全，防止未经授权的访问或泄露；其次，利用机器学习和自然语言处理等技术对数据进行分析整理，形成数据模型，确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性。通过数据清洗、验证和监控来保障数据质量，并建立完善的数据安全管理体系、明确的数据治理流程和规范。最后，这些经过加工的数据被转化为具备商业应用价值的数据产品，服务于风险评估、信用决策、反欺诈等关键领域，并通过数据挖掘与分析、个性化营销与服务、预测与决策支持等实践策略，实现数据驱动，提升业绩和竞争力。
　　目前，金捷盈数智化汽车金融解决方案已落地多家金融机构。数据显示，截至今年6月，金融机构通过金捷盈汽车金融解决方案累计放款逾50亿元，客户经理能效提升10倍，放款时效提升300％。
　　数据开放共享有待规范优化
　　金融服务企业与车企的紧密合作可以大幅提升数据要素的效能，实现更精准的客户服务。不过，刘建威也坦言，双方合作中可能存在认知和操作上的难点，例如在数据标准和隐私保护方面的理解差异。为此，建议金融服务企业与车企共同制定数据标准、加强数据治理，以提升合作的透明度和效率。同时，推动数据共享和联合创新，将会进一步释放数据的潜力，为双方带来更大的商业价值。
　　除了车企，金融与数据的融合对汽车经销商的经营来说也至关重要。中国汽车流通协会汽车金融分会副秘书长周伟介绍，从汽车金融角度看，2016年至今，我国汽车零售金融渗透率一直保持增长，汽车分期消费金融渗透率达到60％～65％，供应链金融渗透率达到90％以上。另一方面，当前汽车行业正进入结构性调整的深水区，新能源汽车渗透率持续上升，汽车出口量快速增长，同时传统汽车经销商集团面临的亏损压力也越来越大。
　　周伟表示，国家倡导的行业数据公开化在汽车金融领域还有很多工作要做，如果数据能够公开，对反哺行业发展大有裨益。比如，在汽车流通领域，银行作为最大的供应链资金提供方，所提供的库存融资产品，保障了汽车经销商正常的运转。但是以做燃油车品牌为主的经销商集团，在当下遇到较大的资金面压力，银行提供库存融资产品时变得更加谨慎。对于金融机构来说，银行希望通过外部数据加强风控手段，如店端发票数据、交强险数据、社保数据等来掌握经销商集团运营风险，监测经销商的实际经营情况，从而快速调整放款策略。
　　在零售金融方面，当前市场需求更加旺盛，金融机构需要识别客户的信用和欺诈风险，都需要数据的支持。
　　刘建威介绍，金捷盈数字化汽车金融解决方案有效解决了汽车金融业务发展过程的诸多痛点与瓶颈。针对市场激烈竞争所带来的获客挑战，搭建了多元化营销管理平台，实现新车门店、二手车经销商、车抵押合作方的快速引入与有效管理，进一步提高汽车金融业务营销成果，持续提升汽车金融业务精细化运营水准。
　　数据资产价值日益体现
　　数据资产作为经济社会数字化转型进程中的新兴资产类型，正日益成为推动数字中国建设和加快数字经济发展的重要战略资源。2023年12月发布的《关于加强数据资产管理的指导意见》（以下简称《指导意见》）涉及到对数据资产的管理和权责关系等问题。
　　《指导意见》提出，鼓励数据资产持有主体提升数据资产数字化管理能力，结合数据采集加工周期和安全等级等实际情况及要求，对所持有或控制的数据资产定期更新维护。数据资产各权利主体建立健全全流程数据安全管理机制，提升安全保护能力。支持各类主体依法依规行使数据资产相关权利，促进数据资产价值复用和市场化流通。
　　《指导意见》还提出，要健全数据资产价值评估体系。推进数据资产评估标准和制度建设，规范数据资产价值评估。
　　刘建威认为，数据资源作为企业资产的价值已日益显现。对于金融企业，数据资源不只是技术或信息层面的支持，更是战略性资产。通过深入挖掘数据的价值，金融壹账通能够为企业提升风险识别能力和服务质量，并支持定制化产品的开发，从而更精准地满足客户需求。数据资产化推动企业数字化转型，提升数据管理能力，实现数据资产价值，成为企业核心竞争力的关键，助力提升管理能力与竞争力。数据资产“入表”有利于显化数据资源价值，激活数据市场供需主体的积极性，增强企业数据流通的意愿。数据资产化还能帮助企业在市场上形成差异化竞争优势，不断优化产品服务，以实现更高的客户价值和市场回报，为投资者等报表使用者了解企业数据资源价值、提升决策效率提供有用信息。他强调，随着数据治理和数据共享的完善，数据作为无形资产的地位将愈加巩固。

◆延伸阅读

数据要素助推汽车金融机构提升“风控力”

一直以来，在金融领域如何做好风控都是绕不开的议题。恰恰是原始数据所透露出的“蛛丝马迹”，帮助金融机构综合判断出客户是否具备良好的信誉，是否具备还款能力和还款意愿，从而控制贷款风险。可以说，风控的基础就是数据分析。
　　中国汽车流通协会汽车金融分会副秘书长周伟指出，汽车金融领域对数据需求非常迫切，需要以大数据作为开展业务的基础。
　　数据是金融创新的驱动力
　　《“数据要素×”三年行动计划（2024～2026年）》特别强调，要提高金融抗风险能力，推进数字金融发展，在依法安全合规的前提下，推动金融信用数据、公共信用数据、商业信用数据的共享共用和高效流通，支持金融机构间共享风控类数据，融合分析金融市场、信贷资产、风险核查等多维数据，发挥金融科技和数据要素的驱动作用，支撑提升金融机构反欺诈、反洗钱能力，提高风险预警和防范水平。
　　多位汽车金融行业人士指出，汽车金融本质是高度依赖数字科技的行业。一方面，在通过数字化技术拓展金融产品获客渠道与提升转化率的同时，还需持续降低业务风险，构筑高效的汽车金融业务全流程闭环；另一方面，在贷前准入、贷中审批、贷后监控等各个环节，汽车金融都需要大量数字化风控技术与智能化风控模型，快速识别众多潜在风险点，为汽车金融业务提供风控全流程闭环管理，进一步提升信贷风控与业务风险管控能力。
　　易鑫金融相关负责人表示，易鑫一直坚持“以技术驱动业务拉升、以数据驱动企业创新”，不断提升智能化、数字化能力。易鑫金融是行业内较早关注并大规模应用AI的企业，目前AI技术已被广泛应用于包括市场营销、视频面审、客户服务在内的整个业务流程，极大提升了运营效率。同时，作为易鑫核心竞争优势之一的智能风控技术，也在AI的支持下不断发展。例如，汽车定价监测预警系统，可以实时覆盖汽车各年款的市场交易价格和趋势，实现了对虚高车价的实时反馈。仅在2024年上半年，就有效避免了超过3.02亿元的潜在欺诈损失，极大地提升了企业的整体风险把控能力。
　　构建数据风险防控体系
　　金融壹账通加马事业部DAAS产研团队负责人刘建威向记者介绍，数据产品广泛应用于汽车金融的信贷业务管理、风险控制，以及客户服务等环节。例如，在信贷业务中，数据产品通过自动化审批流程提升效率，使得客户能够快速获得金融服务。同时，数据产品有助于提升金融抗风险能力，通过数据安全与合规风险管理、数据风险防控体系构建、数据治理与金融监管系统等支持金融机构在反欺诈、反洗钱等方面的努力。以金融壹账通推出的DAAS开放数据平台为例，该平台集合了平安集团多年积累的经营经验、众多先进的AI科技与数据采集分析工具，具备全流程数据管理、数据治理和全方位数据服务、全视角经营管控等功能，为金融机构积极开拓企业的数据价值挖掘和数据驱动精准决策，提供了科技赋能基础设施与数据应用保障。
　　平台通过整合数据仓库的高性能与规范性，以及数据湖的灵活性与低成本，有效解决了金融机构在传统数据仓库和数据湖领域对大数据、多元异构数据管理分析时所遇到的性能瓶颈、实时处理等问题，通过多维度数据的整合分析，有效预防潜在风险，保障金融系统的安全。
　　保险风险研究的核心
　　在汽车保险领域，数据也是最核心的要素之一。中保研汽车技术研究院技术总监曾必强博士介绍，保险的本质是风险管控和风险定价，能够反映风险特征的数据要素是风险量化研究的基础。保险行业是较早系统地通过大数据分析来提取承保标的风险特征的行业，数据要素是保险风险研究的核心。
　　为了更精准地识别风险和更好地为客户提供理赔服务，汽车保险行业通过各种渠道建立了车型库、配件库、价格库、维修／医疗／救援网点库、保单库、理赔库等众多数据要素库，通过这些数据库与承保系统、定损系统等业务平台进行对接，一方面实现了承保风险准确识别和保费定价，为消费者提供了保险产品，另一方面实现了出险后的科学定损理赔，为消费者提供了保险赔付。
　　随着汽车新技术迭代速度的加快，尤其是新能源汽车的广泛推广和智能网联汽车受到市场追捧，给汽车保险也带来了新的挑战，要求风险预估更准、保险产品定位更细、服务及时性更强。保险公司要实现这些要求，则需要在业务中汇聚和联通更多的数据要素。中保研汽车技术研究院为保险行业提供基础性设施，通过对车辆风险数据的测试和挖掘，为上游生产端提供车险定价和理赔所需的数据要素，并推动汽车和保险行业从技术和标准上对话，实现两个行业的融合发展。如果汽车和保险两大行业的车辆设计、运营和承保理赔等数据要素后续能够进一步整合和共享，必将进一步提升社会的汽车消费质量，并为汽车和保险行业的高质量发展提供不竭的动力。