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汽车金融与大数据

发布时间:2016-12-13 分类:交通百科

大数据应用在汽车金融的获客、风险控制、二手车评估,甚至很多延伸领域等都能起到至关重要的作用。以风险控制为例,通过大数据对个体大量信用行为进行收集、整理、分析,将人的信用立体化,从而甄别出价值客户。这种方式在规避风险的同时, 也能针对不同资质客户设计不同的金融产品以获得收益最大化。

汽车金融与大数据 

一、外部大数据与企业数据结合相分析

存量客户的信息挖掘是一笔宝藏,目前行业应用的最多的是人行的征信数据,而随着这几年的发展,市面上已经出现了各种信息咨询公司,有的可以提供工商数据,有的可以提供银联消费数据,有的可以提供小额贷款信用数据,所有这些,都是对以人行为中心的外部征信大数据的补充,这部分数据相对稳定,获取的渠道也比较透明,然而对于部分行业诸如商用车行业而言,由于客户购买车辆属于生产资料,行业经验的积累对于客户的盈利水平有明显的影响效果,同时生产资料都有淘汰更新的自然生命周期,而动辄几万,十几万的客户数量,已经把相应行业的朋友圈客户基本固定。这样一来,对于如何发掘重复购买的客户,实现价值营销具有重要的意义。

二、获取动态信息渠道

为了实时获取客户信息,防范客户风险,部分厂商在出厂的时候就预装了GPS设备,除去基本定位导航功能外,越来越多的厂商开始拓展其他功能,比如回传里程数、油耗、工况,实现远程诊断等等,逐步开始搭建自己品牌的车联网平台,但是就目前的实际情况来看,就算应用得比较好的商用车领域,各大厂商的软件系统、硬件设施等仍然存在数据质量差、回传效率低、不防拆等缺陷,出现各大车联网规划都很丰满,但是现实却很骨感的尴尬局面。

当然,行业内也有一些很具有前瞻性的公司,已经悄悄的开展了基于特定行业平台的大数据平台建设工作,通过平台的作用,整合上下游资源,把跟汽车相关的保养、维修、换件、加油、保险甚至餐饮整合至特定平台,通过以人为中心的数据库建立,稳定客户资源,并根据客户在平台上的大数据条件,为客户提供金融贷款等服务。

三、汽车金融大数据建设,待完善后再实现跨行业跨区域的大数据整合

大数据具有低价值密度的特性,在大数据建设的初期,应对数据的使用维度进行规划,重点收集哪几个维度的信息,并把信息根据性质划分重要程度,实现外部信息和内部信息相结合,必备信息和补充信息相交错,静态信息和动态信息相辅相成,客户的相关信息相对固定,收集渠道相对稳定,这样对于汽车金融的数据信息整合提供了可操作性,一旦汽车金融客户的大数据成型,随着规模扩大,即可以与相关行业实现数据共享或交换,在信息得到不断挖掘之后,可以发挥大数据最大化的效益。

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