汽車金融公司如何解決客戶問題

❶ 干貨 | 如何應對汽車金融貸款中的3種風險

汽車金融火了。

汽車金融滲透率低、購車群體的年輕化以及超前消費觀念陪爛的普及，加之資本的青睞和互聯網的加持，使得汽車新零售新金融迅速成為了互聯網金融領域的新風口。

那蘆好漏么問題來了！汽車金融企業或平台如何在新零售新金融模式下立於不敗之地，又該如何運用大數據技術建立核心競爭力？本文主要針對汽車新零售的三種模式，以及面臨的三種主要風險，提出如何通過大數據來化解風險。

 01 數據驅動下的汽車新零售模式 

商業模式好壞與否或競爭力的強還是弱，關鍵都在於是否能有效解決用戶的痛點。那麼在購車這個場景下，用戶最關心的問題可以歸納為兩個： 一個是能不能貸款購車；一個是在可以貸款的情況下能否提供一個適合且利率公允的產品 。為了解決以上問題，汽車金融企業或平台可以利用大數據在如下幾個方面進行發力。

1. 建立純線上的自動化授信體系

融合業務數據和互聯網大數據， 利用先進的機器學習技術打造純線上自動化汽車金融大數據風控體系，從而改變傳統汽車金融依靠線下提交材料人工審核的方式，給用戶以更優質的購車體驗。 同時以授信為主，也可以提前鎖定一個潛在購車用戶，因為一個肯在線上提交資料進行授信的用戶肯定比只是APP上瀏覽車型的用戶需求更明確。

2. 以用戶為中心進行授信

以用戶為中心的授信就相當於在你的平台上給用戶發放了一張汽車領域的信用卡，只要不超過相關額度和使用期限，可以隨便購買平台上任何車。也就是 授信弱化了對車型和車價因素的干擾，從而極大提高了用戶的體驗。 試想下，如果你每改變一款車型或車價發生了改變就需重新走審批流程，這種體驗會有多糟糕。

3. 動態風險定價，提供靈活多變的金融配套方案

互聯網是為了消除信息不對稱，如果利用用戶不夠專業、信息不對稱而匹配給用戶貴的產品或者對平台有利的產品，遲早是殺雞取卵，得不償失的。根據用戶的實際情況利用數據進行動態的風險定價策略，提供適合用戶的金融配套方案，將有利於提高用戶對平台的忠誠度和粘性，也更利於企業的長遠發展。

 02 汽車新金融存在的主要風險 

在中國的汽車金融業務中，最主要的參與方有四大類：商業銀行、汽車金融公司、融資租賃公司和互聯網汽車金融平台。其中，銀行和汽車金融公司無疑是最主流的玩家，銀行有資金優勢，汽車金融公司的主體則往往是整車廠或經銷商，有渠道優勢，這倆已經占據了95%的市場份額。

作為汽車新金融代表的融資租賃公司和互聯網汽車金融平台均選擇差異化競爭的道路：渠道下沉，針對銀行、汽車金融公司無法覆蓋的人群，以及產品、服務的持續深化。 目前各企業基本都是瞄準二三線以下甚至農村地區缺乏購車資金的年輕人，他們消費意識超前，對金融產品接受度比較高，同時也熟悉互聯網 。

與此同時，汽車金融業務在低線城市的滲透，客戶質量還明顯低於銀行、汽車金融公司，因此其中的風險是顯而易見的。在擴大業務規模的同時，有力的風控能力，將成為新興汽車金融機構在這一輪競爭中的決勝點所在。

首先我們來分析下汽車融資租賃業務（這里主要討論直租）中存在的主要風險，可歸為如下三類：

1. 信用違約風險

信用違約，即通常我們說的償還能力不足導致的違約，這襪液類違約人群均是真實購車意願用戶。 這類風險主要是由於申請時材料造假導致，比如虛高收入等，或者後期由於某些原因導致的，如失業等。

2. 車輛套現風險

這類風險主要是承租人出於現金周轉的需要，而選擇將車子去進行套現處理。汽車租賃過程中因為車輛的所有權不在承租人，選擇這種方式去進行變現的代價過大。這類人一般都是在正規渠道（包括網路借貸平台）已經無法借到錢或者已經是信貸黑名單客戶。

3. 詐騙風險

汽車金融欺詐可以分為個人欺詐和團伙欺詐（中介欺詐）。可以認為， 個人欺詐的概率很小 。假定10萬元的車，按1成首付加上保險等費用差不多需小2萬元，正常二手市場買差不多可以7-8萬元，但因租賃車輛承租人無所有權，只能進入黑市轉賣，大概在3-4萬元，因此通過這個方式騙得的金額並不高，而手續卻極其繁瑣，代價很高。肯冒這個險的人其實都可以歸為上述第二類風險人群裡面。

 03 汽車新金融的大數據風險控制 

對於第一類風險， 一方面建立多渠道交叉驗證機制，避免用戶信息的造假；另一方面，融合業務數據和互聯網大數據，利用先進的機器學習技術，全面評估用戶履約能力；再者就是建立貸中監控機制，如發現用戶異常（如工作單位經營異常、最近出現多平台借款行為等），則可提前主動介入，最大程度降低企業損失。

對於第二類風險， 可以建立黑灰名單模型。黑名單數據深得各家互金公司的寵愛，幾乎是來者不拒。但因數據污染等問題的存在，市面上各家黑名單的質量參差不齊，而且整體質量有不斷下降的趨勢。因此如果還是按照命中黑名單就拒絕這種強規則邏輯肯定不適合，且會將很多本質上是優質的客戶拒之門外。

在這里我們可以 藉助Adaboost演算法思想更好的挖掘黑名單的價值， 集眾家之所長。藉助這個演算法原理，可以把每家黑名單當成一個弱分類器，隨著接入外部黑名單數據源的不斷增加，根據各家黑名單的表現給予各家一定的權重，最終構成一個強的分類器。根據最後模型的得分進行黑灰名單的劃分，從而採取拒絕或者提高首付或降低授信額度等措施。

Adaboost演算法結構

對於第三類風險， 因汽車金融裡面欺詐不同於3C產品或網貸，手續卻極其繁瑣，均是需要專業產業鏈團隊進行操作，而且持續的時間一般較長，涉及的鏈路較長。正是因為這樣的欺詐特性， 可以通過大數據建立關聯知識圖譜同時結合線下人工審核的手段來有效防止團伙的欺詐。

作者 | 第一消費金融  甘華來 

文章來源 | 金融科技安全

❷ 金融銷售如何解決客戶的信任問題

一·首先進行一個提問：

1.如何讓客戶能夠信任公司?

2.信任公司的本質是什麼?

3.公司有什麼優勢?如何激發極致?

4.針對公司的劣勢，如何做改變或隱藏?

5.客戶有哪些其他的理財渠道?它的劣勢是什麼?如何把它的劣勢無限放大? 6.如何用故事包裝公司和產品?

7.如何借力?

8.客戶的消費心理?

9.如何接觸客戶而又沒給他有壓力?

10.如何給客戶提供增值服務?

11.如何利用登門檻方式讓客戶接觸公司?

12.客戶為什麼不存到這里？

13.自己給客戶講解公司還有哪些不到位？

14.自己給客戶講產品還有哪些不到位？

15.自己給客戶聊天樹立的形象有沒有什麼不好的地方？

16.有沒仔細去研究分析下競品和銀行的產品？

17.有沒做出一張表給客戶去對比分析？

18.自己的優勢有沒最大發揮？

19.自己的劣勢有無隱藏？

20.這個事情借力是否不及時？

21.客戶存到其他地方是因為什麼？

二·時刻為客戶著想才是關鍵；

1.要站在客戶的角度考慮，客戶為什麼存銀行，首先是安全，那麼客戶考慮的核心問題就是安全，那麼自己就是要拼盡全力給客戶講安全問題，這個問題解決不了，其他都是浮雲；2. 學會借力很關鍵，在自己能力不足的時候主動藉助領導，能夠起到四兩撥千斤的效果；3. 勤於思考，善於動腦是關鍵，獨立思考，形成一套適合自己的做事方法很重要 ；4. 要抓核心客戶和核心問題急於解決 5. 要經常跑客戶，成為客戶的朋友，客戶信任你，客戶才會遇到需求第一時間就會想起你，這個前提是客戶是有資金的；6. 要想開單，必須苦幹+巧幹，數量級電話和專業必不可少，兩者不可或缺，專業就是子彈，沒有子彈，跟客戶能聊什麼？

三·你跟蹤客戶信任度還沒有充分的建立。接觸頻次不足，信任是關鍵。暫時的不成交並不可怕，客戶這次沒有投資，咱們繼續服務好客戶，只要他們有資金，淡化我們的銷售主張關系的維護是在平時一點一滴去積累起來的；而不是突擊式的去追著客戶跑。定時給客戶發送周末祝福簡訊以及小禮物，那麼時間久了，信任感就強了，最重要的是堅持，堅持很重要，時間能見證一個人的勤奮和抹平一切障礙，也是能見證一個人與另一人的信任。時間在變，你對客戶的感情不變，要讓客戶看到你的勤奮，做任何一個客戶都要有堅持之心，只要確定客戶還有資金的情況下，就要有一萬分的堅持，用堅持感動客戶，用勤奮感動客戶。另外還需要加強學習，把每天學習的及時總結反思，第二天用到工作中，跟同事去講跟客戶去講，最終變成自己的東西，在學習中用，在用中學，實踐是最好的老師，要跟身邊的同事學習，跟客戶學習，你就會成長很快。所以加強專業和多接觸客戶是很關鍵的，時刻要向同事和客戶學習，以此為生，就要精於此道。這也是做好銷售的速成之道！

❸ 針對汽車金融發展存在的問題，我們有哪些應對策略

（一）拓寬汽車金融融資渠道，完善汽車金融公司管理制度

汽車金融業的融資方式，長期局限於銀行貸款這一種方式，而其他方式比較少，這就造成了汽車金融業發展停滯不前的現象。對於這一問題，應該逐漸以開放的心態，去接受其他的金融產品，在加強創新的同時預防風險的發生。這樣融資的渠道就會更多更廣，而客戶也不僅僅只能通過商業銀行來進行貸款，選擇會增加許多。

（二）放寬汽車金融政策，完善我國相關法律法規

綜上所述，汽車產業蓬勃發展，作為的支柱產業，汽車金融的滲透率持續增長，也逐漸走在世界前列。汽車金融的發展為經濟帶來了新的發展動力，提高了的整體工作水平，在促進汽車企業發展的同時，也讓人們對汽車的渴求變高。所以，我們要盡全力為汽車金融市場營造良好的環境，促進汽車金融產業更好更快的發展。同時，由於社會信用制度不夠健全，由此引起的風險也要引起重視。