有數(shù)據(jù)顯示，2016年，我國(guó)乘用車的汽車金融滲透率已經(jīng)達(dá)到38%，但相比于全球汽車市場(chǎng)超過70%的平均滲透率，依然有較大差距，汽車金融蘊(yùn)含了巨大的發(fā)展?jié)摿统砷L(zhǎng)空間。汽車消費(fèi)的快速增長(zhǎng)、消費(fèi)主體年輕化與消費(fèi)觀念的轉(zhuǎn)變、汽車金融市場(chǎng)參與者的增加以及產(chǎn)品日趨豐富、一系列密集的政策出臺(tái)，這些都是我國(guó)汽車金融市場(chǎng)持續(xù)增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)因素。

另一方面，巨大的市場(chǎng)也意味著汽車金融的風(fēng)險(xiǎn)控制和貸后管理顯得更為關(guān)鍵， 以客戶的央行征信判定還款能力的傳統(tǒng)金融風(fēng)控模式已經(jīng)不能滿足新時(shí)代的需求。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，越來(lái)越多的數(shù)據(jù)獲取渠道和數(shù)據(jù)分析方式為汽車金融業(yè)務(wù)提供了新的風(fēng)控手段。借助于新的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，汽車金融行業(yè)能夠不間斷地監(jiān)測(cè)客戶過去的信用表現(xiàn)以及多維度評(píng)估客戶資質(zhì)，更有效地做到貸前風(fēng)險(xiǎn)審查，貸中風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，貸后風(fēng)險(xiǎn)控制，提高汽車貸款的資產(chǎn)質(zhì)量。

深圳廣聯(lián)賽訊就是一家專注于車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)的公司，依托車聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，基于自主研發(fā)的FRMS系統(tǒng)提供“車聯(lián)網(wǎng)+GPS大數(shù)據(jù)風(fēng)控”平臺(tái)，服務(wù)于汽車金融領(lǐng)域。

FRMS是金融風(fēng)險(xiǎn)管理服務(wù)(Finance Risk Management Service)系統(tǒng)的簡(jiǎn)稱，由廣聯(lián)賽訊自主研發(fā)，專為汽車融資租賃公司提供風(fēng)控管理服務(wù)，通過設(shè)備到后臺(tái)的服務(wù)數(shù)據(jù)分析，在貸前、貸中、貸后各個(gè)階段皆提供風(fēng)控保障。有效降低車企金融部門、汽車融資租賃公司在市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)管理中出現(xiàn)的騙貸風(fēng)險(xiǎn)，全方位保證資金安全。

目前，F(xiàn)RMS平臺(tái)在GPS風(fēng)控大數(shù)據(jù)分析上主要從征信大數(shù)據(jù)和個(gè)人大數(shù)據(jù)兩個(gè)基本面出發(fā)，而其中個(gè)人大數(shù)據(jù)分析有常駐地分析，偏移分析，用戶行為分析等等。

廣聯(lián)賽訊是一家大數(shù)據(jù)服務(wù)驅(qū)動(dòng)的的公司，四年多時(shí)間積累了超過60萬(wàn)車主用戶的金融大數(shù)據(jù)，形成了廣聯(lián)綜合信用畫像數(shù)據(jù)庫(kù)，極大地降低了金融公司壞賬率。征信大數(shù)據(jù)庫(kù)從用戶個(gè)人信息到車輛信息的嚴(yán)格匹配、過濾和篩選，再打包到金融業(yè)務(wù)平臺(tái)。金融業(yè)務(wù)平臺(tái)通過大數(shù)據(jù)分析商戶信息，訂單信息，財(cái)務(wù)信息，最終回到風(fēng)控管理平臺(tái)，通過特定的算法得到個(gè)人信用征信畫像、駕駛行為畫像、信用歷史畫像、安全指數(shù)畫像。

舉例來(lái)說(shuō)，通過對(duì)個(gè)人大數(shù)據(jù)的常住地分析來(lái)看，有51.32%的用戶登記地址和最近的常駐地的距離在1km以內(nèi)。這個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)于金融風(fēng)控的用戶信息審核來(lái)說(shuō)是一個(gè)非常重要的參考依據(jù)，F(xiàn)RMS系統(tǒng)采集到車主的用車軌跡，通過對(duì)用車軌跡的大數(shù)據(jù)分析，能找到車主經(jīng)常停留點(diǎn)，而根據(jù)這些經(jīng)常停留點(diǎn)，能去驗(yàn)證車主申報(bào)的家庭地址是否真實(shí)。

FRMS平臺(tái)是如何找到停留點(diǎn)的呢？根據(jù)GPS的軌跡尋找停留點(diǎn)，而這個(gè)停留點(diǎn)的位置就是一個(gè)單位時(shí)間內(nèi)位置沒有發(fā)生變化。用數(shù)學(xué)的方式表達(dá)就是：在任意一段連續(xù)的GPS軌跡中，如果滿足軌跡上的每個(gè)點(diǎn)的速度均小于5km/s，說(shuō)明沒怎么移動(dòng)；每個(gè)點(diǎn)與開始點(diǎn)的距離都小于800米；結(jié)束點(diǎn)B與開始點(diǎn)A之間的時(shí)間間隔大于15分鐘，說(shuō)明停留時(shí)間長(zhǎng)。這種情況下，F(xiàn)RMS系統(tǒng)認(rèn)為軌跡開始點(diǎn)A就是停留點(diǎn)。按照上面停留點(diǎn)的定義，F(xiàn)RMS平臺(tái)對(duì)80萬(wàn)用戶一年的軌跡進(jìn)行了測(cè)試，大概有9億個(gè)停留點(diǎn)。

FRMS平臺(tái)已經(jīng)累積了60萬(wàn)+的車主用戶金融大數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)分析繪制出逾期熱力圖，利用GPS設(shè)備的備案安裝點(diǎn)、激活點(diǎn)和安裝后的常駐位置點(diǎn)等，結(jié)合每月的逾期信息，借助大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)和數(shù)據(jù)可視化工具，繪制出動(dòng)態(tài)更新的逾期追蹤熱力圖，能更細(xì)的掌握逾期分布情況，從而幫助金融公司對(duì)該區(qū)域風(fēng)控做出調(diào)整。

而用戶行為分析涉及更廣，比如車主最近會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)在醫(yī)院，通過大數(shù)據(jù)分析計(jì)算車主有可能出現(xiàn)家庭變故的幾率，對(duì)下個(gè)月還款所帶來(lái)的影響，這樣的預(yù)測(cè)都可以提前預(yù)警回饋給金融公司。又比如車主如果出現(xiàn)在電子圍欄區(qū)域外，平臺(tái)會(huì)立刻預(yù)警反饋，這個(gè)是看得到的直接風(fēng)險(xiǎn)。

GPS大數(shù)據(jù)風(fēng)控所帶來(lái)的最直接效果就是預(yù)測(cè)，提前對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)做出預(yù)警，F(xiàn)RMS平臺(tái)就像一個(gè)大的數(shù)據(jù)容量瓶，隨著容量瓶數(shù)據(jù)的增加，廣聯(lián)賽訊會(huì)針對(duì)GPS風(fēng)控的不同維度對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

大數(shù)據(jù)和風(fēng)控的結(jié)合一定是未來(lái)汽車金融的核心競(jìng)爭(zhēng)力，相信隨著車聯(lián)網(wǎng)的普及，以及越來(lái)越多的大數(shù)據(jù)服務(wù)公司的加入，汽車金融市場(chǎng)會(huì)迎來(lái)蓬勃發(fā)展。