首頁熱門文章
汽車金融與大數據
發布時間：2016-12-13 分類：交通百科
大數據應用在汽車金融的獲客、風險控制、二手車評估，甚至很多延伸領域等都能起到至關重要的作用。以風險控制為例，通過大數據對個體大量信用行為進行收集、整理、分析，將人的信用立體化，從而甄別出價值客戶。這種方式在規避風險的同時， 也能針對不同資質客戶設計不同的金融產品以獲得收益最大化。
一、外部大數據與企業數據結合相分析
存量客戶的信息挖掘是一筆寶藏，目前行業應用的最多的是人行的征信數據，而隨著這幾年的發展，市面上已經出現了各種信息咨詢公司，有的可以提供工商數據，有的可以提供銀聯消費數據，有的可以提供小額貸款信用數據，所有這些，都是對以人行為中心的外部征信大數據的補充，這部分數據相對穩定，獲取的渠道也比較透明，然而對于部分行業諸如商用車行業而言，由于客戶購買車輛屬于生產資料，行業經驗的積累對于客戶的盈利水平有明顯的影響效果，同時生產資料都有淘汰更新的自然生命周期，而動輒幾萬，十幾萬的客戶數量，已經把相應行業的朋友圈客戶基本固定。這樣一來，對于如何發掘重復購買的客戶，實現價值營銷具有重要的意義。
二、獲取動態信息渠道
為了實時獲取客戶信息，防范客戶風險，部分廠商在出廠的時候就預裝了GPS設備，除去基本定位導航功能外，越來越多的廠商開始拓展其他功能，比如回傳里程數、油耗、工況，實現遠程診斷等等，逐步開始搭建自己品牌的車聯網平臺，但是就目前的實際情況來看，就算應用得比較好的商用車領域，各大廠商的軟件系統、硬件設施等仍然存在數據質量差、回傳效率低、不防拆等缺陷，出現各大車聯網規劃都很豐滿，但是現實卻很骨感的尷尬局面。
當然，行業內也有一些很具有前瞻性的公司，已經悄悄的開展了基于特定行業平臺的大數據平臺建設工作，通過平臺的作用，整合上下游資源，把跟汽車相關的保養、維修、換件、加油、保險甚至餐飲整合至特定平臺，通過以人為中心的數據庫建立，穩定客戶資源，并根據客戶在平臺上的大數據條件，為客戶提供金融貸款等服務。
三、汽車金融大數據建設，待完善后再實現跨行業跨區域的大數據整合
大數據具有低價值密度的特性，在大數據建設的初期，應對數據的使用維度進行規劃，重點收集哪幾個維度的信息，并把信息根據性質劃分重要程度，實現外部信息和內部信息相結合，必備信息和補充信息相交錯，靜態信息和動態信息相輔相成，客戶的相關信息相對固定，收集渠道相對穩定，這樣對于汽車金融的數據信息整合提供了可操作性，一旦汽車金融客戶的大數據成型，隨著規模擴大，即可以與相關行業實現數據共享或交換，在信息得到不斷挖掘之后，可以發揮大數據最大化的效益。
