互聯網汽車金融：防控風險是2017年工作重中之重
☆據不完全統計，2017年以來，互聯網汽車金融平台共完成超21筆融資，融資總額約200億元。其中有13家平台均獲得上億元融資；
☆隨著早期互聯網汽車金融的轉型，包括易鑫金融、美利金融、大搜車、優信等新興的汽車互聯網金融平台開始出現，為了在激烈的競爭中破局，眾多新興平台開始自建渠道、加大線下布局和人員配置；
☆根據第三方機構發布的統計數據顯示，截至2017年3月底，P2P網貸行業正常運營平台數量為2281家，其中，涉及車貸業務的平台超過50%，以車貸業務為主的平台約有40%，只做車貸業務的平台佔30%左右；
☆「控風險、防風險」成為了2017年互聯網金融行業規範發展的重中之重，政府為此出台了多項政策。
隨著互聯網的不斷滲透，各個行業都在嘗試藉助互聯網平台來打破行業的傳統發展瓶頸，尋求新的突破。汽車金融行業也不例外。近年來，高速發展的互聯網金融也滲透到汽車金融領域，吸引眾多企業紛紛涉水相關業務，BAT、P2P平台、二手車電商平台等都相繼切入該領域。但當前的互聯網金融仍遭遇著徵信體系缺失、大數據風控中數據缺失、線上功能有限等發展瓶頸。
大量資本注入新興互聯網汽車金融平台
由21世紀經濟報道中國汽車金融實驗室與尼爾森聯合發布的《2017中國汽車消費趨勢調查報告》數據顯示，從汽車信貸的渠道上來看，銀行、金融公司依然是最主流的渠道，與2016年相比，2017年選擇銀行傳統信貸、信用卡分期的比例有所回升；選擇汽車金融公司和財務公司的比例有回落，而互聯網金融平台仍然佔比很小。
不過，隨著新《汽車銷售管理辦法》的實施，汽車新零售時代已然到來，隨之而來的是整個汽車流通領域的變革。在汽車金融對公領域，傳統廠家金融和銀行仍然佔據主導地位，但第三方非銀機構憑藉專業知識和落地服務能力，逐漸找到自己的位置，形成補位效應。
2017年汽車金融與互聯網的融合程度進一步加深，除傳統的金融、汽車和互聯網領域的玩家外，大量資本注入新興的互聯網汽車金融平台，多家汽車金融平台先後獲得融資。
據不完全統計，2017年以來，互聯網汽車金融平台共完成超21筆融資，融資總額約200億元。其中有13家平台均獲得上億元融資。
據悉，最早期的互聯網汽車金融，依託汽車電商平台，汽車金融扮演的更多是汽車電商的交易和支付手段。
在早期的互聯網汽車金融里，汽車電商平台通過收集買車線索、打折促銷、發放抵扣券等方式，將意向用戶導向特定的汽車經銷商，再由用戶和經銷商之間達成交易協議，汽車電商平台的作用是導流，難以涉入實際交易場景，而汽車金融業務，也是將流量導向提供相應貸款買車服務的4S店。
就連阿里汽車事業部推出的車秒貸，主要模式也是搭建平台，和汽車廠商以及金融公司合作，利用螞蟻金服的大數據評分系統提供相關風控能力。用戶選定車型後，在線申請貸款，短則幾分鐘，長則幾個小時獲得審批結果簡訊，通過後拿著簡訊上面的核銷碼可以到4S店去進行買車流程。
新興平台開始自建渠道加大線下布局
隨著早期互聯網汽車金融的轉型，包括易鑫金融、美利金融、大搜車、優信等新興的汽車互聯網金融平台開始出現，為了在激烈的競爭中破局，眾多新興平台開始自建渠道、加大線下布局和人員配置。
其中易鑫依託母公司易車，不斷拓展線下布局。2017年5月，易鑫收購看車網，通過線下帶看、金融服務，深入到線下經銷商的交易中去。後期易鑫平台在線上除了主打自營的金融產品之外，也加深和其他金融公司的合作，做聯合放款、聯合風控、為其他金融公司做擔保兜底等業務，而不是簡單上線第三方金融產品並導流。據了解，易鑫在全國布局了300多家線下體驗店，作為其切入汽車交易的戰略支撐點。
美利金融從2015年就開始布局線下渠道，並建立自營汽車金融業務模式，通過對接線下經銷商和消費者的交易，為消費者提供汽車貸款服務。美利車金融最新數據顯示，該平台已完成在全國300多個三四線城市的布局，與全國一萬多家經銷商展開合作，2017年初至今已為三四線城市二手車消費者提供了過百億元的二手車分期服務。
優信通過廣泛鋪設收車、買車門店及線下服務、帶看團隊，接入其汽車金融業務，形成了豐富的線下渠道形式。據了解，優信目前已經在全國400多個城市建立了300多家線下門店。而在2017年6月份，優信董事長兼CEO戴琨也正式宣布，到2020年，優信將在全國建立2000家門店。
日前，瓜子二手車正式公布了線下體驗店的布局規劃，擬在2017年年底前開設30家瓜子保賣體驗店，未來一年內在全國開設上百家。來自瓜子二手車的數據顯示，瓜子保賣體驗店已在青島、天津、蘇州、長春、石家莊、南昌等超過11個城市進入試營業階段，全國超過80個城市通過場地模式開通保賣業務。
這就是流通渠道變化所帶來的改變，新車從4S店壟斷銷售逐漸變成多渠道模式。如今，二手車商也可參與新車買賣，大搜車彈個車即是以二手車商為銷售渠道；汽車綜合超市備受關注，巨頭在加緊布局，首家蘇寧汽車超市開業，按照規劃，未來還將開設超過100家。
伴隨著線上加線下模式結合更加緊密，線下銷售門店向電商和行商轉變，同時網上車貸平台也開始走到線下。
近年來，車企紛紛下沉渠道謀求新車增量，面對與新車渠道下沉相應增長的新車金融需求，傳統汽車金融機構受制於網點布局少、運營成本、管理受限等因素，渠道下沉不足，反而讓互聯網新車金融平台搶得先機。車享、一貓汽車、花生好車等互聯網公司紛紛開始向下開設自營門店，其中，一貓汽車2016年已建立了1000家線下店，經銷商網路覆蓋283個地級市、925個區縣級城市，2017年加快在全國三四五六線城市的網路布局，預計落成3000家線下店，以2S形式為主；花生好車前期投入鋪設直營門店近200家，大部分採用街邊小門店的展廳形式，門店成本在幾十萬，遠低於4S店成本。
而在不斷鋪設線下渠道的同時，新興的互聯網汽車金融平台也在構建自己的風控系統和運營團隊，這是他們破局的重要一步，他們一邊干著傳統金融機構不願乾的活，一邊試圖用技術、服務和效率，在這條賽道上跑得更快。
附：2017年部分新興互聯網汽車金融平台線下布局情況
P2P車貸市場成競爭焦點，發展備受關注
在瓜子二手車、優信、人人車、易車為代表的二手車電商不約而同進軍「金融業務」的同時，P2P網貸公司也越來越多的參與到融租、庫容、新車消費分期市場當中。
2015年5月，理財范宣布攜手中碩集團涉足汽車金融，開啟了網貸行業進軍汽車金融的序幕。隨後，人人貸、陸金所、拍拍貸等都不同程度地表態將重點拓展汽車金融。根據第三方機構發布的統計數據顯示，截至2017年3月底，P2P網貸行業正常運營平台數量為2281家，其中，涉及車貸業務的平台超過50%，以車貸業務為主的平台約有40%，只做車貸業務的平台佔30%左右。
自從銀監會、工信部、公安部、國家互聯網信息辦公室在2016年8月24日聯合發布《網路借貸信息中介機構業務活動管理暫行辦法》，對網路借貸機構的借款人作出了 「同一自然人在同一網路借貸信息中介機構平台的借款餘額上限不超過人民幣20萬元；同一法人或其他組織在同一網路借貸信息中介機構平台的借款餘額上限不超過人民幣100萬元」的限額規定以來，在各類細分消費金融資產逐漸飽和的情況下，汽車金融資產逐步引起民間資金、非銀金融資金甚至是銀行資金的關注。
政府、企業均著力防控風險
在各平台積極布局互聯網汽車金融業務的背後，互聯網汽車金融領域的風險也隨之呈現。2017年的政府工作報告中再次提及「互聯網金融」，這是自2014以來，「互聯網金融」連續四年被寫入兩會政府工作報告。 「控風險、防風險」成為了2017年互聯網金融行業規範發展的重中之重。政府為此出台了多項政策。
2017年6月，中國人民銀行等國家十七部門聯合印發《關於進一步做好互聯網金融風險專項整治清理整頓工作的通知》，原定於2017年3月份完成的互聯網金融專項整治工作，將延期一年左右，2018年6月將作為最後的監管驗收期限，屆時未完成整改的平台將被直接取締。根據「時間服從質量」原則，延期則說明整治要更細、要更全面，大大小小的互金企業都要逐個排查。
2017年8月24日，銀監會印發的《網路借貸信息中介機構業務活動信息披露指引》提出，網路借貸信息中介機構應當向公眾披露如下信息：網路借貸信息中介機構備案信息；網路借貸信息中介機構組織信息；網路借貸信息中介機構審核信息。這有利於互聯網金融行業走向正規，不好的平台將會逐步被淘汰；杜絕了以前投資人不了解投資項目等情況，保證了平台無法私自捏造項目從而形成資金池的問題。而由中國互金協會成立的互聯網金融行業信用信息共享平台，更是旨在整合各互金機構借貸數據，實現行業多頭借貸及欺詐數據共享。
2017年10月13日，中國人民銀行和銀監會正式印發的新《汽車貸款管理辦法》即要求各金融機構加強汽車貸款全流程管理和風控，監管部門強化風險監控。2017年，多地金融辦、地方金融工作局等還加掛了地方金融監督管理局的牌子，深圳市金融辦職責中將融資租賃、保理、典當等類金融業務劃入其負責監管範圍，為類金融機構劃歸銀監會統一監管做準備。
回到互聯網汽車金融企業本身，除了同行之間的競爭外，還需面對車輛估價難、線下模式資本過重、二押、騙貸、資金成本高等問題。每個入局者，都無可避免面對這些「老大難」問題——風控。
種種問題，除了需要行業自身的發展和完善，更離不開每家企業的革新發展。
比如，由微貸網發起，聯合國內多家車貸平台共同成立的車貸聯盟，目前正在致力於建立一抵和二抵之間的協調機制，包括車貸行業的數據共享和內控管理等。未來衝突的處理、利益的分配都會通過協商處置，一抵和二抵的趨勢會越來越好。
而且，隨著人臉識別技術、電子簽名技術的創新和應用，原先在線下進行的借款操作，在保證風險控制的基礎上都將通過互聯網快速完成。
據了解，美利金融是已經接入央行徵信的汽車金融平台，並與徵信機構合作接入了20個數據源以及30個以上的數據模塊，將新車金融的整體壞賬水平控制在1%以內。未來，車貸行業的風控管理會從圍繞汽車這個物權為中心慢慢轉變到圍繞借款人本人信用為中心。這將得益於大數據和徵信系統的完善，得益於車貸行業大數據累積的成果。這些大數據一旦聯繫起來，對於提高收益、控制風險大有裨益，很值得期待。
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