車好多集團金融風控VP楊明:汽車交易生態閉環中的金融科技
【獵雲網(微信:ilieyun)北京】7月19日報道(文/王曉坤)
7月19日,「FUS獵雲網2019年度科技金融產業峰會」在北京千禧酒店隆重舉行,近百位知名資本大咖、獨角獸創始人、創業風雲人物和千位業內人士共聚一堂。本次峰會由獵雲網主辦,銳視角、獵雲資本、獵雲財經、企業管家、AI星球協辦。
在主題為《汽車交易生態閉環中的金融科技》的演講中,車好多集團金融風控VP楊明認為,金融業務已經完全服務於二手車的交易場景。而汽車金融科技領域的不斷創新,可以推動中國的汽車金融行業不斷的前進,使中國的汽車金融服務更廣大的客群。
AI在汽車交易生態的智能應用
據楊明介紹,車好多目前已經在六個萬億級的市場布局,在全國各個中心城市也開了瓜子二手車嚴選直賣店。此外車好多集團在汽車後服務領域也有了布局,包括養車、保險和金融業務,目前,金融業務完全服務於瓜子二手車的交易場景,包含評估了超過990萬車輛信息,以及3億車主和潛在買家基因圖譜信息。
在智能應用層面,車好主要的模塊就是車好多自己研發設計的集合AI設計、軟體和智能應用的車好多大腦,這個基礎設施包括大數據平台、機器學習平台、人工智慧引擎的部署、專家規則還有傳統和深度學習的機器模型。
其中,智能層的大腦還包括能夠做文本、語音、圖像識別和VR、AR技術的感知、認知、推理等功能,它為集團的商業決策提供了強大的數據支持,並且可以應用到很多實際的業務場景中。
在數據層面,G3基因庫已經整合所有的歷史交易數據、用戶行為數據、智能硬體採集數據和外部採集數據,以及整個業務中產生的中間數據。楊明認為,這些海量數據在車好多大腦經過預設的演算法可以應用到一系列的應用裡面,包括人員調度、智能檢測、金融管理、後服務預判。
AI在汽車交易生態的智能應用
在這次大會上,楊明重點介紹了車好多的交易業務閉環。比如,當用戶從線下在瀏覽,產生了線上瀏覽行為數據,車好多就可以通過IM或者電話邀約客戶到線下看車,同時根據客戶的偏好推薦合適的金融產品。客戶如果選定了喜歡的汽車,可以選擇相應的金融服務進行支持,在售後客戶可以到指定的瓜子養車門店進行維護和保養。當然,如果客戶想有更高的需求,客戶也可以把這個車在瓜子二手車進行售賣,同時可以換購更高檔的二手車或者是新車。
同時,車好多也可以在線上可以收集客戶的信息、瀏覽行為數據,如果客戶有金融需求並且是授權車好多查詢,車好多也可以查到客戶的信用數據。在線下可以通過邀約客戶數據看到客戶的意向,包括選車的偏好,在售後客戶選擇養車的服務,相應的養車交易服務。如果用戶是金融客戶,也有長期的貸款和還款數據。
楊明提到,業務環節中所有的數據其實都是車好多開展金融科技的基石,依託好車多大腦和機器學習的演算法,車好多可以不斷的迭代自己風控模型和策略,不斷更新客戶的畫像,從而為客戶提供更精準的金融服務。
獨特的購車場景為特徵工程建設加入獨有數據
楊明還重點介紹了車好多的特徵工程。包括車輛熱度以及成交價格數據,比如說客戶的點擊數、瀏覽人數和成交價格,偏好習慣和行為特徵數據,包括瀏覽的時點、偏好車型和價位,還包括車輛本身的數據,車況、各項指標、里程、發動機情況、車齡和車況。
做為傳統的汽車金融機構難獲得的數據,這些獨特的特徵變數,可以有效用到客戶信用和欺詐等級的評估上面。
其中,反欺詐是國內金融行業的挑戰。根據楊明介紹,車好多的特有的場景可以收集更多維度的客戶數據進行關聯,這些關聯的數據包括車輛遊覽數據、運行軌跡和評估數據,還包括非金融客戶的數據。最後,這些數據可以給反欺詐的關聯上提供更多的廣度和深度,從而更深的關聯用到反欺詐調查中。
在這次大會上,楊明還介紹了車好多的二手車殘值模型-------根據車輛的產權和所有權的信息,不斷的訓練和迭代這個模型,同時根據這個殘值模型畫出不同車型,來設計更加合理的比例。
另外在貸後的預警方面,車好多可以根據客戶風險等級和車輛的殘值和對比來做相應的策略,比如可以根據這個模型識別欺詐團伙對於部分車型的偏好,來提前預警。
最後,楊明介紹了車好多的GPS風險監控平台,在這個平台上,車好多也設計了非常便捷的人工平台、人工界面,使得監控人員,可以非常方便的調動車輛的行使軌跡,分析行使軌跡的特徵,比如有3個不同車輛,車好多可以檢測出什麼是是正常行駛的車輛,什麼是會觸發高風險報警的車輛。
在演講中,楊明提到強大的數據處理能力以及建模能力,閉環的金融優勢可以使汽車服務進入到傳統的汽車金融機構無法服務到的客群,包括沒有歷史徵信信息的客群,還有看重低首付的客群,這些能夠大大降低客戶購車的門檻,實現真正的普惠金融。
同時,在金融領域,車好多通過在數據應用領域的應用廣度和深度,同時針對整個業務的生命周期,為汽車行業搭建了完善的風險管理體系。可以不斷推動汽車金融科技領域的的創新,從而推動中國的汽車金融行業不斷的前進,使中國的汽車金融服務更廣大的客群。
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