時下，網際網路金融對汽車行業帶來了新的機遇，同時也帶來了不可估量的風險，汽車金融的高風險，如市場風險、操作風險、信用風險、違規經營風險等存在於汽車金融服務的各個環節，客戶欺詐、身份盜用、車輛估值不準、車輛二抵、還款拖延等汽車金融風險行為頻出，甚至已成為汽車金融行業不容忽視的痛點。
富勤金融利用小啟控車風控系統，打造汽車金融智能風控服務平臺。依託強大的人工智慧技術與海量基礎數據，運用精準策略模型，完善的大數據風控和場景化風控，實現汽車金融持續、高效、可靠、穩定的風險控制。在貸中、貸後通過精準風控模型實現反欺詐、防拆、設備分離、危險區域、離線報警、停車異常等風險預警；大數據智能分析則利用全渠道接入數據，敏捷性數據分析，對用戶行為和車輛行駛軌跡做實時分析，全面預警貸後風險。物聯網+SaaS雲平臺聚合各方數據，綜合評估風險。
以精準風控模型，識別異常行為
在過去，大部分汽車金融平臺處於初級風控模式，就是以GPS監控作為貸後的主要風控手段，監控車輛在線、離線情況，了解車輛實時位置；但在車上安裝的GPS定位器被盡數拆除後，或者GPS安裝在另一個車輛上，那麼車輛就相當於脫離掌控，風險係數隨之飆升；同時車輛還會伴有二次抵押或者直接轉賣的風險，所以一個專業的針對貸後車輛監控與管理的汽車金融風控系統對於汽車金融平臺就顯得尤為重要。
富勤金融的小啟控車系統利用精準風控模型，全面識別異常行為；當同車設備之間定位距離較大時，系統會立刻進行設備距離異常報警；監控發現車輛長時間未回家或未回公司，系統會進行預警，風控人員立即核實是否有信息作假欺詐的行為；如果車輛出現停車異常報警，風控人員會依據停車地點以及線下核實情況判斷車輛是否存在二抵；如果車主出現逾期問題，系統會立馬向監控人員發送逾期報警消息，通知風控或「催收」人員進行緊急處理；另外小啟控車系統精準風控模型還包含了危險區域駛入、駛出、停留報警，以及GPS設備本身提供的報警（防拆報警，低電量報警，主電源掉電，定位模塊故障等報警）。
大數據智能分析，還原報警現場
令汽車金融風控最為頭痛的無非是無法監控到車子的位置，車輛丟失；在車抵貸行業，車主製造虛假身份，用事故車、套牌車、租賃車、查封車進行騙貸問題也屢見不鮮；同時，放貸車輛在無任何精確數據分析的前提下，人車消失現象也層出不窮，並且車輛找回的概率極其渺小。
富勤金融小啟控車系統利用大數據智能分析，全渠道接入數據，敏捷性數據分析。通過對歷史行駛軌跡分析，可以判斷出用戶駐停地點，以及不同時段停留的概率，同時也可以通過軌跡分析來輔助評估車主信用。小啟控車系統會保存車輛所有的行駛軌跡，並可在系統裡查詢車輛任一時段的狀態和位置，風控人員可通過系統在地圖中看到車輛的行駛軌跡，以及停車情況，報警情況，真實還原報警現場；如車主有不良嗜好，車輛長時間停留會所、KTV、賭博、酒吧等娛樂場地，則小啟控車系統會根據這些行為特性分析該車主是否存在惡習或不良的行為嗜好，以對車主進行信用評估增分或減分分析。
物聯網+SaaS雲平臺，聚合各方數據綜合評估風險
數據互通成為行業可視化的風控依據，行業發展也在不斷呼籲建立資源數據生態圈。富勤金融小啟控車通過物聯網+SaaS雲平臺，集成行業信息化管理數據，建立客戶及車輛檔案；同時可以按需隨選，把聚合的數據實現平臺內部數據系統互聯互通，建立車輛和車主的網際網路立體化全息畫像，加上完善的信用評估系統，聚合各方的數據，進行綜合評估風險，全方位識別高風險用戶，進而減少可能的潛在損失。
小啟控車系統目前採用行業內最全面最嚴謹的人控+車控模式，通過大數據對借款人的行為分析以及車的行為分析進行風險把控，在貸中、貸後管理中，小啟控車系統聚合各方車輛檔案數據，進行綜合評估風險。並且，小啟控車系統已向國家申請自主智慧財產權專利。
風控是汽車金融立根之本，如何提高風控效率，控制風控成本，始終是業內每家平臺思考和注意的問題。這些都是要進行不斷的反覆驗證去進行迭代更新。小啟控車在富勤金融平臺的應用，不僅保證了平颱風控，同時提高了企業的信息化水平，從根本上有效的避免風險。
責任編輯：科邦1
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