摘要:如何在汽车金融同质化竞争中脱颖而出?

狮桥杨爱华:以技术和数据赋能,狮桥挖掘商用车全周期多场景价值 | 爱分析活动-ifenxi

近日,2018爱分析·中国汽车科技高峰论坛在北京成功举办。爱分析邀请狮桥副总裁杨爱华进行了科技赋能,重构商用车的全生命周期价值主题演讲。

杨爱华介绍,商用车目标市场分为金融市场、车后市场、干线和城配物流市场。狮桥搭建了服务于金融机构、经销商、物流公司、司机/车主四类客群的平台,围绕数据打造车、人、物的全生命周期管理体系。

现将狮桥副总裁杨爱华的主题演讲实录与大家分享。

演讲实录

杨爱华:各位专家、各位同行,大家早上好。非常荣幸有这个机会跟大家分享狮桥在商用车领域的一些做法、见解和思考。

我本身是技术出身,现在在狮桥集团主要负责互联网中心和IT部分,所以我的内容更偏向技术一些,今天我分享的主题是科技赋能,重构商用车的全生命周期价值

渗透商用车全生命周期,以科技赋能业务创新

狮桥集团成立于2012年,在过去6年里,我们始终围绕商用车,为金融机构、车企经销商、司机/车主、物流货主等四类相关方提供金融产品及服务。我们考察商用车全产业链整个生命周期,包括商用车的研发、材料提取、生产、销售、使用、回收的各个环节发现,金融产品及服务可以渗透到每一个场景。

但从现在的情况看,可能很多汽车金融公司,包括乘用车和商用车,在金融服务的产品形态或服务模式上都有趋同性,大家越来越相似。在这种同质化竞争比较激烈的情况下,怎么能够脱颖而出?

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其实作为汽车行业的金融公司,特别是第三方金融公司,也需要考察。一方面需要结合整个市场汽车行业的发展趋势,另一方面也要根据每一家公司自己的特长,统一做分析评估,以选择切入具体的细分领域进行深耕和细作。

从目前中国市场上汽车行业的发展趋势来看,刚才咱们几位专家都聊到的,包括新能源、自动驾驶、无人驾驶、车联网,都是非常热门的方向,其实每一个方向都可以找到切入点。

比如说车联网行业的发展促使车与人的互联互通,以及车与车之间的互联互通变得更加成熟,在这种趋势下我们会有很大的想象空间,包括对智能驾驶、安全驾驶、自动驾驶以及车后市场的O2O服务都有很多发展契机。

对金融公司而言,怎样把自己的业务渗透到这些环节里做业务上的创新,再加上技术赋能就变得更加重要。狮桥在过去6年已经为超过12万名商用车车主和司机提供普惠金融的服务,我们已经建立了一支非常成熟的线下销售团队和金融风控的团队,我们地面团队覆盖了全国绝大多数的省市包括县级市,这都是我们的优势。

深耕商用车领域,推出一二三四战略布局

结合狮桥自身在金融领域,特别是风控领域的积累和优势,以及汽车行业发展趋势,我们在今年做了一个战略布局的规划即一二三四战略。

是一个使命或者愿景,把狮桥打造为中国领军的商用车智慧服务平台。

代表我们依托于两个技术的基础。立足于移动互联技术和大数据技术,这是最底层的技术基础。上面可以延伸出其他人工智能相关的技术,都嵌入在里面。

是我们的三个目标市场。第一是商用车的金融市场,狮桥专注于商用车领域,并选择在这一领域持续深耕,所以商用车的金融市场是我们的重中之重。

第二个业务方向是商用车的车后市场,在商用车的车后市场中,我们更多是为商用车运营、维修、置换、退出等提供一整套解决方案。

第三块是物流市场,为快递、快运、零担专线等运力需求方提供运输外包服务,狮桥目前的运力能力在全国公路干线运输领域位居前三。

是四类相关方,包括金融机构、商用车经销商、个人的车主或司机,还有物流货主。

针对这四个相关方我们分别赋予不同的价值,狮桥从商用车买卖、租赁、养护、运营、货运为切入,为司机/车主提供买车无忧、养车不愁的综合解决方案;为车企经销商提供业务管理、客户引流等综合解决方案,为金融机构提供渠道下沉、风控模型等领先的联结产融解决方案,为物流货主提供高效安全、降本增效的智慧物流解决方案。这是狮桥整体大的一二三四战略布局。

以技术和数据驱动,打造商用车智慧服务平台

围绕我们一二三四的战略布局,以及技术+数据为驱动力的新模式,我们狮桥在内部组建了一支强大的IT队伍,有大概200人左右的规模。我们的使命是从软硬件搭建以数据为中心的商用车智慧服务支撑平台,也要求我们需要有相关的软硬件的IT基础设施的支撑。

从图上我们可以看到这个平台的核心是一个大数据平台,我们在最底层是通过端的形式,我们有车载的各种智能设备,商用车上各种智能设备包括数据会接入到我们的系统里来。

还有我们为各个相关方打造的手机应用数据、公开数据,以及第三方的数据或者其他相关联的数据,通过通用数据接入层把这些数据统一接入到我们的大数据平台。

我们会统一对这些数据进行清洗、转换、分析、关联存储,最后会统一存储到我们的大数据平台上来。在这个基础之上我们可以做各种分析,包括离线的分析建模或者是实时的分析处理,我们有自己的机器学习的框架,可以做任务的编排和学习。

在这个大数据平台基础上,我们可以针对所面向的三个主体市场开发不同的应用。举几个简单的例子,在金融领域我们有二手车的智能估值服务,我们面向车后市场规划了精准营销服务、推荐系统,在运营或者物流领域我们有一些商用车的智能监控、智能调度的服务。

刚才谈到我们依托的两个基础或驱动力,一个是移动互联技术,一个是大数据技术。移动互联技术我们更多强调的是不同相关方以及相关设备之间统一接入,包括我们个人与企业之间的对接、司机与货主之间的对接,以及车辆与货物之间的对接。

我们为所有的相关方都提供了相应的业务入口,这些入口有可能是APP的形式,有可能是其他形式,所有这些形式会统一接入到我们的业务平台中来。整个业务执行流转的过程中,所有的数据会沉淀到我们的大数据平台上。

从数据的角度来看,我们不只是有业务数据,还留存了包括交易数据,还有贷后还款记录,以及商用车运营过程中的运营数据。

典型应用分享——二手商用车在线估值

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基于技术和数据这两个最基础的驱动力,我们针对三个主体市场打造了一些非常先进的应用,借这个机会挑几个最典型的应用给大家介绍一下。

第一个是二手商用车的在线估值系统,相对于乘用车而言,商用车的配置更加复杂,有可能一个车型会对应上百种配置。过去6年的积淀,帮助狮桥建立了一个非常完善的车型库,包括各种详细配置信息。

基于我们完善的车型库以及车辆配件信息库,结合我们积累的新车市场行情、市场区域、二手车的成交价格,把这些数据归结在一起,通过机器学习建模的方法建立了二手车评估模型。同时我们结合线上专业团队的经验规则,对所建模型进行评估、修正,最终让我们二手车评估模型更加完善。

我们只需要输入一些最基本的信息,通过OCR扫描车辆证件,包括车辆照片,通过图像识别的机制输入系统,通过系统评估就可以输出一份商用二手车的估值报告。这是一个非常成熟的体系,并经实践验证,是一个非常精准的系统。

典型应用分享——商用车金融风险管控

第二个例子是我们商用车的金融风险管控。因为风控本身是狮桥的优势,经过6年在商用车金融领域的深耕细作,我们积累了大量的行之有效的风控规则,并且拥有一个非常成熟的风控团队。我们结合大数据的技术重新梳理,把管控的体系进行了升级和完善。

现在我们的金融风控管控主要包括三个相关联的环节。

第一个环节是主动式的风控,我们一方面通过一个成熟的线下团队,同时结合线上的舆情系统,结合各大社区信息、各大媒体信息主动发现风险预警信息,定期生成风控情报,这是主动探索的方式。

第二个环节,在贷前、贷中、贷后的风险管控,主要是借助数据模型、规则引擎或复杂网络分析等进行反欺诈和用户的信用评分、信用评级。

第三个环节,我们定期对问题进行复盘和分析比较,分析结果会反馈到我们的规则和模型里。这三者是互相配合、互相完善的,形成了一个有机的大数据金融风控体系。

具体在贷前环节,主要是这样几个步骤:第一个步骤会采集一些基础的借款信息,但显然只以这个为基础做风控肯定是远远不够的,我们最重要的一环是做数据的补全。结合相关人的历史业务数据、公开数据、线上线下行为数据,以及第三方数据进行补选和关联,在这个基础上我们进行建模分析,做欺诈的排查、风险的评级,最后对每个客户输出我们狮桥的信用分值。

这里想说明的是,我们在欺诈排查环节引入了基于知识图谱的欺诈发现,基本思路是我们把各类数据融合在一起,建立个人企业之间的知识图谱,分析各个实体之间的关联关系,通过已知欺诈的风险点发现未知的风险点,这一块是我们已经验证的、行之有效的方法。

贷中和贷后,我们会对客户的基础信息,包括债务信息、信用信息,还有一些行为做实时监测,涉及到大数据的实时处理,主要是偿付能力和偿付意愿的监测,还有车辆的监测。

典型应用分享——大数据精准营销

另外想和大家分享的一个案例是大数据精准营销。我们在车后市场探索了几个点,有大数据的精准营销还有推荐系统,主要是为司机在运营过程中提供相关O2O服务,或是帮O2O服务提供商找到他们自己的客户群体。基础还是大数据,经过多方数据的融合,我们对司机或车主及车辆、位置等进行画像,并建立了一个特殊的行业标签库。

服务商、车后服务或产品提供商可以根据广告投放策略,基于我们的标签体系进行人群筛选,最终触达用户,这其实是广告投放之前的核心环节。同时我们也使用机器学习算法对客户和某一个具体产品之间的匹配度和购买意愿做概率测算,互相配合使用,这是我们在大数据精准营销方面的探索。

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典型应用分享——TMS赋能干线与城配物流

除此之外,我们在物流行业也建立了自己的TMSTMS就是运输管理系统,其中也包含前面提到的智能调度或路径优化这样一些比较有趣的应用。从整个系统大面上来讲,TMS几个核心功能我们都有覆盖。希望有机会和大家展开详细分享。 谢谢大家。