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車貸規(guī)模預(yù)計(jì)年底突破3500億元 行業(yè)整合風(fēng)欲來

發(fā)布時(shí)間:2017-08-07 11:22 編輯:藍(lán)鷹 來源:互聯(lián)網(wǎng)
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在P2P行業(yè)合規(guī)整改的大趨勢(shì)下,越來越多的平臺(tái)將車貸資產(chǎn)作為新的業(yè)務(wù)支撐。據(jù)零壹財(cái)經(jīng)聯(lián)合微貸網(wǎng)近日發(fā)布的《中國(guó)汽車互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展報(bào)告2017》顯示,微貸網(wǎng)、投哪網(wǎng)等車貸資產(chǎn)已經(jīng)超過百億元的平臺(tái)也在繼續(xù)擴(kuò)張,

在P2P行業(yè)合規(guī)整改的大趨勢(shì)下,越來越多的平臺(tái)將車貸資產(chǎn)作為新的業(yè)務(wù)支撐。據(jù)零壹財(cái)經(jīng)聯(lián)合微貸網(wǎng)近日發(fā)布的《中國(guó)汽車互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展報(bào)告2017》顯示,微貸網(wǎng)、投哪網(wǎng)等車貸資產(chǎn)已經(jīng)超過百億元的平臺(tái)也在繼續(xù)擴(kuò)張,由傳統(tǒng)的抵押/質(zhì)押向消費(fèi)金融、融資租賃等細(xì)分領(lǐng)域滲透。零壹財(cái)經(jīng)預(yù)計(jì),2017年P(guān)2P車貸規(guī)模將達(dá)到3500億元以上。

雖然車貸規(guī)模在不斷增加,但是今年以來平臺(tái)數(shù)量卻并未呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)。據(jù)網(wǎng)貸之家研究中心不完全統(tǒng)計(jì),今年7月份P2P網(wǎng)貸行業(yè)涉及車貸業(yè)務(wù)的正常運(yùn)營(yíng)平臺(tái)數(shù)量有554家,占同期P2P網(wǎng)貸行業(yè)正常運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的比例為26.51%。但自今年3月份發(fā)布P2P網(wǎng)貸平臺(tái)車貸業(yè)務(wù)排行榜以來,數(shù)據(jù)顯示,隨著P2P網(wǎng)貸步入存量淘汰階段后,全國(guó)正常運(yùn)營(yíng)的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)數(shù)量有一定減少,車貸平臺(tái)數(shù)也出現(xiàn)下降。

對(duì)于車貸行業(yè)未來的發(fā)展趨勢(shì),微貸網(wǎng)副總裁汪鵬飛在接受《證券日?qǐng)?bào)》記者采訪時(shí)表示,車貸具有周期短、借款額度低、風(fēng)險(xiǎn)較低、收益高、小額分散的優(yōu)勢(shì)。目前來看,涉足車貸的企業(yè)會(huì)越來越多。但隨著監(jiān)管新規(guī)的落地,互金專項(xiàng)整治的火熱,硬性監(jiān)管與軟性約束大大提高了車貸平臺(tái)的整體要求。“首先,借款端和資金端的獲客成本都在上升,收益也普遍降低;其次,風(fēng)控要求越來越嚴(yán),行業(yè)整體的壞賬率有抬頭趨勢(shì)。車貸行業(yè)已經(jīng)摒棄了過去簡(jiǎn)單粗暴的發(fā)展方式,成為了高門檻的行業(yè)。所以未來小型車貸平臺(tái)會(huì)遭遇洗牌被迫退出,規(guī)模大的車貸平臺(tái)也會(huì)陸續(xù)出現(xiàn)兼并整合,競(jìng)爭(zhēng)會(huì)日趨激烈。”

人力成本占門店成本60%以上 車貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)控制各有特色

由于需要驗(yàn)車等流程,線下門店是車貸平臺(tái)的“標(biāo)配”。據(jù)《證券日?qǐng)?bào)》記者了解,車抵貸規(guī)??壳暗钠脚_(tái)線下門店大都超過百家。微貸網(wǎng)已經(jīng)開設(shè)了475家線下營(yíng)業(yè)部,遙遙領(lǐng)先;人人聚財(cái)直營(yíng)門店達(dá)168家,覆蓋全國(guó)26個(gè)省、直轄市,138個(gè)地級(jí)市;愛錢幫的線下門店150家,而更多的平臺(tái)則在“擴(kuò)軍備戰(zhàn)”。

但是,對(duì)于門店的成本大多平臺(tái)則秘而不宣。一家平臺(tái)的負(fù)責(zé)人給本報(bào)記者算了一筆賬:在二線、三線城市,按照相對(duì)成熟的門店來計(jì)算,單店大概需要員工40多人,門店租金、員工薪酬、水電費(fèi)等各項(xiàng)開支加一起,一個(gè)月大概在35萬元左右,如果一個(gè)公司有100個(gè)門店,每個(gè)月的開銷就約需3500萬元。“門店成本構(gòu)成主要是房租、人力成本、水電雜費(fèi)等。其中人力成本是大頭,占比超過總成本的60%”,有業(yè)內(nèi)人士對(duì)本報(bào)表示。

雖然車貸借款額度低,但風(fēng)險(xiǎn)并不小。具體來看,風(fēng)險(xiǎn)分為“人的風(fēng)險(xiǎn)”和“車的風(fēng)險(xiǎn)”——“人的風(fēng)險(xiǎn)”主要有車主無還款誠(chéng)信、還款能力不足和還款催收三方面的風(fēng)險(xiǎn);“車的風(fēng)險(xiǎn)”主要有一車多貸、車輛殘值評(píng)估以及車輛丟失三方面的風(fēng)險(xiǎn)。因此,各車貸平臺(tái)都有各自的風(fēng)控措施。人人聚財(cái)CEO許建文告訴《證券日?qǐng)?bào)》記者,人人聚財(cái)?shù)娘L(fēng)控流程大體可分為貸前、貸中和貸后三個(gè)環(huán)節(jié),通過風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)優(yōu)化組合各種風(fēng)控技術(shù),構(gòu)建了從初審到抵/質(zhì)押車處置的全條線風(fēng)控流程。貸前先進(jìn)行門店初審、信貸工廠審批;貸中車輛抵質(zhì)押,集中放款;貸后通過數(shù)據(jù)監(jiān)控進(jìn)行逾期分析,根據(jù)GPS軌跡監(jiān)控,逾期催收或抵押物處置。“同時(shí),人人聚財(cái)一直致力于以科技賦能風(fēng)控,通過搭建風(fēng)控自動(dòng)化平臺(tái),在欺詐檢測(cè)、自動(dòng)化審批、貸后風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)與自動(dòng)化管理等方面實(shí)現(xiàn)金融科技化,提高風(fēng)控能力和效率。在一系列風(fēng)控組合拳下,人人聚財(cái)?shù)臍v史壞賬率僅為1.06%。”

汪鵬飛則表示,除了傳統(tǒng)的風(fēng)控流程外,微貸網(wǎng)還通過金融科技大數(shù)據(jù)的應(yīng)用來對(duì)風(fēng)控進(jìn)行更好的管理。尤其是風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)這塊,微貸網(wǎng)做了六年的汽車金融,已經(jīng)累積關(guān)于用戶個(gè)人、關(guān)于汽車的兩大維度海量數(shù)據(jù)。借鑒機(jī)器學(xué)習(xí)的“隨機(jī)森林”思想,微貸網(wǎng)建立“決策森林”車貸風(fēng)控體系,實(shí)現(xiàn)最優(yōu)客戶風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)。據(jù)其介紹,在微貸網(wǎng)特有的“智能決策森林”風(fēng)控體系中,“車的信息”和“人的信息”是相對(duì)獨(dú)立的板塊。智能決策森林致力實(shí)現(xiàn)寬幅風(fēng)險(xiǎn)定價(jià),分別先基于“車的信息”得出對(duì)車的判斷,基于“人的信息”得出對(duì)人的判斷,再綜合人車的決策結(jié)果,得出最優(yōu)客戶風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的決策結(jié)果。

車貸蛋糕將進(jìn)一步擴(kuò)大 平臺(tái)發(fā)力創(chuàng)新擺脫行業(yè)同質(zhì)化

對(duì)于車貸行業(yè)未來的發(fā)展,網(wǎng)貸之家研究員劉美茹在接受《證券日?qǐng)?bào)》記者采訪時(shí)認(rèn)為,根據(jù)今年3月份以來數(shù)據(jù),雖然目前車貸業(yè)務(wù)成交量處于一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài),但是由于車貸業(yè)務(wù)滿足小額分散的監(jiān)管要求,以及汽車廣闊的市場(chǎng)空間,相信未來規(guī)模會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大。“在目前的行業(yè)環(huán)境中,車貸平臺(tái)首先應(yīng)該緊跟監(jiān)管腳步,加快合規(guī)進(jìn)程,在此基礎(chǔ)上,拓展具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)的車貸業(yè)務(wù)模式是車貸平臺(tái)未來發(fā)展的要點(diǎn)。”

許建文則認(rèn)為,在網(wǎng)貸借款限額規(guī)定下,車貸資產(chǎn)具有天然優(yōu)勢(shì),是行業(yè)公認(rèn)的優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)。然而互金行業(yè)對(duì)車抵貸的用戶群體長(zhǎng)期存在誤區(qū),即認(rèn)為車抵貸的潛在客戶群體是車主群體。實(shí)際上這只是一個(gè)模糊式判斷,車抵貸所服務(wù)的群體特征十分鮮明,他們是中國(guó)2000萬的私營(yíng)企業(yè)主和6000萬的個(gè)體工商戶。這8000萬自雇人群是車貸真正的客戶群體,但由于缺乏相應(yīng)的征信數(shù)據(jù),他們長(zhǎng)期處于金融服務(wù)空白區(qū)。因此,目前要做的是解決好車貸核心客群的服務(wù)覆蓋能力,行業(yè)蛋糕還將進(jìn)一步做大。另一方面,車貸行業(yè)發(fā)展至今,“馬太效應(yīng)”顯現(xiàn),車貸規(guī)模前十的平臺(tái)貢獻(xiàn)了超過一半以上的車貸份額。這說明隨著網(wǎng)貸行業(yè)的良性洗牌,車貸平臺(tái)的成交量正在趨于集中,贏家通吃的局面正在形成。

“車貸業(yè)務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)還遠(yuǎn)未達(dá)到近身搏殺的程度,長(zhǎng)期來看,如何構(gòu)筑真正的競(jìng)爭(zhēng)壁壘成為當(dāng)下車貸行業(yè)角逐的關(guān)鍵”有業(yè)內(nèi)人士對(duì)《證券日?qǐng)?bào)》記者分析道,當(dāng)前車貸在產(chǎn)品上、品牌上、服務(wù)上都處在相當(dāng)初級(jí)的發(fā)展階段,平臺(tái)之間是同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng),被迫要靠價(jià)格戰(zhàn)來生存。而實(shí)際上車貸資產(chǎn)端的各個(gè)環(huán)節(jié)都有相當(dāng)大的優(yōu)化空間,車貸的各個(gè)流程鏈條嚴(yán)重依賴人力,且標(biāo)準(zhǔn)化程度較低,這不但存在效率、成本上的浪費(fèi),也滋生道德風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生幾率。

在這個(gè)階段針對(duì)這些問題,車貸平臺(tái)也有自己創(chuàng)新的思考。汪鵬飛對(duì)本報(bào)記者表示,隨著車貸業(yè)務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈,微貸網(wǎng)正在從以下三個(gè)方面進(jìn)行創(chuàng)新,包括在車貸這個(gè)核心業(yè)務(wù)基礎(chǔ)上,切入車貸細(xì)分空白領(lǐng)域,同時(shí)微貸網(wǎng)也在消費(fèi)金融等領(lǐng)域展開探索;其次,擴(kuò)大資產(chǎn)端的獲取,如通過和自帶大流量的平臺(tái)進(jìn)行業(yè)務(wù)合作,在現(xiàn)有的龐大用戶群體基礎(chǔ)上,切入提供分期等金融服務(wù)來進(jìn)行獲客等;再次,微貸網(wǎng)正在通過金融科技的應(yīng)用降低金融效率,提升用戶體驗(yàn)。“當(dāng)前,微貸網(wǎng)還在信貸領(lǐng)域進(jìn)行人工智能的應(yīng)用探索,嘗試開發(fā)基于自然語言對(duì)話的自動(dòng)視頻面審系統(tǒng)、智能電核機(jī)器人和智能還款提醒機(jī)器”,汪鵬飛說道。

“人人聚財(cái)選擇的是聚焦車貸資產(chǎn)端建設(shè)”,許建文表示,同時(shí)采取的戰(zhàn)略是品牌化+科技賦能,“通過精細(xì)化升級(jí)提升獲客、定價(jià)和服務(wù)能力,從車貸同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)的泥淖中掙脫,最終車貸資產(chǎn)端將實(shí)現(xiàn)從典當(dāng)邏輯到授信邏輯的轉(zhuǎn)變。”


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