筆者從汽車金融的市場規(guī)模出發(fā)，對具體的風控場景、反欺詐策略等進行了系統(tǒng)的分析，希望通過此文能夠加深你對汽車金融反欺詐的認識。

我們今天說的汽車金融相關(guān)內(nèi)容，主要是針對的是汽車消費金融板塊的業(yè)務。

汽車金融板塊潛在規(guī)模及與汽車保有量、新車每年新增銷量、二手車每年銷量及新車二手車的金融貸款滲透率上升空間有關(guān)。而駕駛證人數(shù)與汽車租賃金融場景是相關(guān)的。所以可以簡單了解以下數(shù)據(jù)。

公安部交管局近日公布了上半年全國機動車和駕駛?cè)俗钚聰?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)顯示，截至2019年6月，我國機動車保有量達3.4億輛，汽車2.5億輛；機動車駕駛?cè)藬?shù)量達4.22億人，汽車駕駛?cè)藶?.8億人。

2019年1月14日，中國汽車工業(yè)協(xié)會在新聞發(fā)布會上發(fā)布的初步數(shù)據(jù)顯示，2018年中國新車銷量同比下降2.8%，至2,808.1萬輛。全年產(chǎn)量也同比下滑4.2%，至2,780.9萬輛。其中，2018年乘用車銷量為2,371萬輛，同比下降4.1%。相比之下，商用車市場保持增長勢頭，去年銷量同比增長5.1%，至437.1萬輛。

2018年全年，全國二手車累積交易1382.19萬輛，累計同比增長11.46%，累計交易金額8603.57億元，同比增長6.31%。

截至目前，歐美國家的二手車金融滲透率在50%左右，中國市場則不到30%，而新車金融滲透率則在50%左右，歐美國家基本都在70%以上。金融滲透率泛指通過貸款等金融方式購買的車輛數(shù)量占總銷售車輛數(shù)量的比例。這些都代表了汽車金融市場的潛力所在。

一、汽車金融主要參與者

汽車消費金融這一塊主要的參與機構(gòu)類型，包括我們現(xiàn)在熟悉的商業(yè)銀行，商業(yè)銀行里做的相對較好的平安銀行。根據(jù)平安銀行去年的用戶統(tǒng)計，產(chǎn)險用戶有六千多萬，車管家有錄入車輛信息的注冊用戶已經(jīng)有三千多萬。在整個行業(yè)的活躍車輛數(shù)據(jù)來說，應該算是頭部規(guī)模了。

銀行汽車金融主要還是新車貸款，同時支持信用卡分期實現(xiàn)新車貸款的需求，新車貸款主要是為汽車廠商新客戶提供購買新車的貸款業(yè)務，然后信用卡分期付款，主要針對這個客戶，客戶如果是有能力去申請貸款的，銀行直接就給客戶放款或者讓客戶在本行開個信用卡賬戶，凍結(jié)里面的資金實現(xiàn)購車貸款，同時把信用卡指標做了。

有些已有本行信用卡的，就直接在這個卡上提高臨時額度，用于支付車款。這樣的風控壓力就轉(zhuǎn)移到了信用卡風控部門。

除了銀行的那個客群要求相對比較高之外，一般都是要求是本地的，額外擔保等，其他汽車金融公司，P2P，典當行，融資租賃公司基本上要求都不高，只要有一些新的記錄或者是收入相對穩(wěn)定的，這些客戶均為放貸對象。

貸款期限，主要也是從12期到36期，最長不會超過60期，最短的可以一個月。新車首付最高的話還是銀行。然后最低的話是那個典當行，尤其租賃公司最低可以做到零首付。

利率方面，最高的話是典當行，P2P這些機構(gòu)，其次是融資租賃。汽車金融公司和商業(yè)銀行的貸款利率相對比較低一點。

然后這里補充一點，商業(yè)銀行和汽車金融公司，已經(jīng)占了整個汽車金融板塊85%以上的市場份額，這兩類機構(gòu)針對車相關(guān)的貸款業(yè)務的風控和反欺詐的需求是非常大的，是金融科技或數(shù)據(jù)公司后續(xù)可以重點關(guān)注的一個板塊。

二、汽車金融傳統(tǒng)風控流程

汽車金融的傳統(tǒng)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(diào)查、部門復審、總部終審、簽訂合同、線下抵質(zhì)押登記、發(fā)標放款（非P2P則直接放款）及貸后催收等十個步驟。

提交申請。有線下分公司業(yè)務員邀約，或者線上客戶自行申請，提交貸款申請材料，主要包括身份證、機動車登記證、行駛證和工作證明等其他資信材料。業(yè)務初審。由業(yè)務員對借款人的證件和資料進行簡單核實，業(yè)務團隊長簽字確認，交給風控專員。風險評估。風控專員通過網(wǎng)絡查詢、電話審核對客戶資料風險點進行披露，并由車輛評估師對車輛進行估價，最后出具車輛評估報告。盡職調(diào)查。對于以上環(huán)節(jié)暴露出的風險點，如有必要，派出盡調(diào)專員進行上門查訪，確保資料真實，資產(chǎn)安全，風險可控。部門復審。將全部資料上報審貸會，由風控部門和業(yè)務部門相關(guān)人員進行評估授信，并將結(jié)果上報總部。總部終審。總部審核全部資料，和相關(guān)業(yè)務人員進行復議并給出終審意見。簽訂合同。商談放款條件，簽訂合同，客戶同意將車輛抵押給平臺指定的債權(quán)。抵質(zhì)押登記。由債權(quán)人陪同借款人去車管所進行抵押登記，如果是質(zhì)押，將車輛保存在指定車場，如果是抵押，在車輛隱秘處安裝多個GPS。發(fā)標放款。按照客戶的風險評級，在平臺上發(fā)標融資，滿標后把資金打給借款人。貸后催收。由專人負責監(jiān)控GPS系統(tǒng)運行情況，或者檢查停車場車輛情況提醒客戶到期還款和輔助催收。三、汽車金融各場景欺詐特點

汽車零售信貸場景，包括信用卡分期、新車按揭、二手車按揭。車抵貸場景包括押證貸款和押車貸款的業(yè)務。汽車融資租賃直租與回租業(yè)務。

汽車零售信貸場景常見的欺詐行為：資料造假、多頭負債、信用惡化、內(nèi)外勾結(jié)、殘值造假、團伙欺詐、還款來源不足、用途不明等。

汽車抵貸場景常見的欺詐行為：資料造假、高估車價、多頭負債、團伙欺詐、信用不良、人車失蹤、還款來源不足、用途不明等。

汽車融資租賃場景常見的欺詐行為：資料造假、多頭負債、合同詐騙、人車失聯(lián)、還款來源不足、用途不明等。

四、欺詐黑產(chǎn)市場現(xiàn)狀

通過金融黑產(chǎn)現(xiàn)狀，側(cè)面看汽車金融欺詐情況及可能帶來的損害。

根據(jù)網(wǎng)上的公開數(shù)據(jù)，黑產(chǎn)2018年造成了4000億的經(jīng)濟損失，假設這4000億里面有20%，是汽車金融的一個損失，那就有800億的損失，怎么通過做好風控防范，然后把這個風險降下來，是風控們需要關(guān)注重點。

右邊的欺詐客群分布圖體現(xiàn)汽車金融這個場景的欺詐客群，相對來說，比消費分期，現(xiàn)金分期，這樣通用的一個場景的占比相對更低，已經(jīng)接近了信用卡。

非銀行的汽車金融100個申請用戶里面可能有三到四個人，是有欺詐行為的。然后銀行場景的汽車金融貸款產(chǎn)品可能只有一到兩個有欺詐行為。

這里其實體現(xiàn)了，場景是具有天然欺詐防范的功能的（汽車金融這個領域是否還有可以更深入細分的場景，會有更好的欺詐防范效果？例如貨車汽車金融、網(wǎng)約車租賃金融？）

五、常見兩大欺詐場景

1. 不良中介欺詐

分享兩個普遍案例，一個是不良中介的欺詐，這里主要包含好幾個場景。

第一種情況：這個客戶，就是沒有車的，想買新車或二手車。但是，他不知道去哪申請貸款，然后通過網(wǎng)絡渠道找到了中介，這個中介，就想坑他一筆錢。

本來客戶資質(zhì)只夠買個5到10萬的車，但是中介覺得這樣沒有錢賺，就幫他美化資料，買了20萬的車。這樣就導致這個客戶本來只有能力還5萬到10萬的車的貸款，但20萬的車的負債卻超出了還款能力范圍，產(chǎn)生不良。

第二種情況：依然是沒有車的客戶，也沒貸款資質(zhì)，但是他想要錢，找到這個中介。中介幫忙資料造假后把那個車貸款騙下來，然后這個車中介把車拿去黑市變現(xiàn)之后，分部分的錢給到這個客戶，剩下大部分的錢的話就裝到自己的口袋，這個客戶也不可能還款了。

第三種場景：這個車主，他有車，找到這個中介把車價估高，想抵押貸款額度可以做的更高，他這個車本來只值10萬塊錢，他想要個9萬，但是正常的一個抵押流程可能只能放個5、6萬；

中介勾結(jié)內(nèi)部員工做高車輛的評估價，獲取更高的貸款金額，然后由于貸款金額基本可以覆蓋汽車折舊后價格，導致車主后續(xù)就不想要車，拒絕還貸了。

2. 經(jīng)銷商欺詐

這個主要是一個內(nèi)外勾結(jié)或者就是經(jīng)銷商自行欺詐的一個問題。經(jīng)銷商庫存太多了，車子首付大多客戶付不起，所以經(jīng)銷商為了將車賣出去，找一些想要車或者做低首付廣告吸引一些客戶過來，然后通過虛開發(fā)票價格，做高車價拿到更多的貸款，實現(xiàn)客戶買得起車。

經(jīng)銷商把庫存清理了，而這些客戶還不還得起錢就不是經(jīng)銷商要考慮的事情了。

六、欺詐場景信息造假方式

這個是互聯(lián)網(wǎng)金融常見的欺詐手段，包括假冒真實用戶的活體識別破解手段，假冒真實用戶的身份證信息、銀行卡信息（黑產(chǎn)或收購回來的），偽裝新用戶的改機工具（通過IMEI/IMSI/手機型號/MAC地址/GPS等），模擬真實用戶使用手機的行為。

在汽車金融場景，主要是團伙欺詐針對線上的行為所作出的應對手法。

很多的汽車相關(guān)的貸款產(chǎn)品都需要車主或者這個賣車的車主，提供相關(guān)的資質(zhì)證明包括流水證明，工作證明或者收入等，這些造假非常簡單，包括掛靠電話，造假收入證明，掛靠社保及代發(fā)流水或工資流水等，造假水電費可以通過去小區(qū)樓下的郵箱拿那些用戶的費單即可。

對于一些大額的車貸詐騙，中介通過把其擁有的高價車臨時過戶給客戶，造成客戶資質(zhì)非常良好，客戶騙貸完成后，再把車轉(zhuǎn)回給中介。

七、反欺詐數(shù)據(jù)維度探討

這個四象限圖是為了區(qū)分技術(shù)及基礎要素與垂直場景下的數(shù)據(jù)維度的造假成本及造假難易度。

例如駕駛證數(shù)據(jù)，高速數(shù)據(jù)，違章數(shù)據(jù)，車輛數(shù)據(jù)等，都是權(quán)威的同時難篡改，造假成本很高。那些設備數(shù)據(jù)、工作流水、工作證明等數(shù)據(jù)，都相對容易修改，造假邊際成本也不高。

八、汽車金融有效風控等式

這里提出一個概念：有效風控。有效風控需要有明確的垂直場景，加上國有數(shù)據(jù)及傳統(tǒng)的反欺詐手段，這樣能夠更好的實現(xiàn)風控。

這里用汽車金融舉例，汽車相關(guān)的金融場景，類似新車金融、二手車金融、車抵貸、車輛融資租賃及網(wǎng)約車金融等。雖然這些金融場景的風控其實比較難做，但這其中的欺詐占比其實比無場景金融都少的多。

而國有數(shù)據(jù)指的是記錄在各個部委里的數(shù)據(jù)，例如車輛配置相關(guān)的數(shù)據(jù)在工信部，車輛證件及車輛過戶抵押等數(shù)據(jù)記錄在車管所，社保數(shù)據(jù)在社保局，公積金數(shù)據(jù)在公積金局等等，這些部委不會串改相關(guān)數(shù)據(jù)，比市場上大部分通過采購或自有場景產(chǎn)生的數(shù)據(jù)相對更權(quán)威。

因此使用過程，無論是覆蓋面、準確性、時效性等都是比較優(yōu)質(zhì)的，合規(guī)性就更有保障了。

而傳統(tǒng)的技術(shù)手段，包括設備指紋、關(guān)聯(lián)圖譜、復雜網(wǎng)絡等技術(shù)能力其實是很好的團伙欺詐識別，機器人操作識別的防范工作。

場景+技術(shù)+國有數(shù)據(jù)=有效風控——汽車場景+技術(shù)+汽車相關(guān)國有數(shù)據(jù)=汽車金融有效風控。

九、新車及二手部分風控場景要點分享

獵人在這里主要針對新車及二手部分車風控場景及應對點做最后的分享總結(jié)。針對新車場景分購車與租車場景，而購車場景分有意購車及無意購車。

有意購車主要有5大風險點

（1）通過中介、經(jīng)銷商或自行包裝資質(zhì)

（2）負債過高的風險

這個風險主要看2塊，一個是多頭借貸情況、另一個是有無擔保過渡的行為。其中多頭借貸的接口還相對比較豐富，但擔保的查詢接口比較稀缺。

（3）信用不良的風險

通過查詢央行征信、互聯(lián)網(wǎng)金融信用及公開的法院訴訟及被執(zhí)行情況，公安對外的不良名單接口識別信用不良的風險。

（4）貸后用戶其他風險識別

貸后需要觀察短期及長期的年檢到期續(xù)期情況、是否出現(xiàn)多頭借貸及逾期情況、有無車輛抵押風險、用戶違章長期不處理是什么原因等。這些都是壞賬發(fā)生前的征兆。