马晓威：第1车贷虽然成立不到两年时间，但是已经成为大家市场上蛮熟悉的公司了。我们不想探讨第1车贷是不是一个互联网金融公司，但的确在汽车金融互联网方面意识更强，是互联网探索上面做的更多的公司。海燕总，你们的业务开展当中，无论从资本资金的解决上，还是从风控、设计上怎么样利用互联网设计，怎么样做一些独特的探索？

　　李海燕：第1车贷相对比较特殊一些，因为第1车贷是先做了经销商体验客户，现在在转型到个人客户，也就是个人消费金融。对于金融体系和大数据体系有自己的想法，这些想法是基于一个本质。我们的模式表面上叫互联网汽车金融，他的本质是汽车金融+互联网。也就是说互联网其实只是一种工具或者一种思维的方式而已…如果我们去界定或者划分到底有哪些不同，从两个方面体现。

　　一是工具和形式的体现，因为以前数据取得很多互联网公司是线下获得数据，然后后台人工和地推去录入。第1车贷给我们客户提供了手机移动端，基于B端的销售场景，进行我们一些大数据的整合。第一个不同，应该是我们所使用的工具或者是形式的不同。

　　二是应用的不同。因为之前我们很多大数据更多的应用风险的管理。个人认为因为数据大过于碎片化，所以垂直的数据被高度利用。在这个高度利用里面通过数据所作的不仅是风险的分析，更多的还有行业的数据，包括客户的数据，累计了很多数据的交流。在第1车贷所建立的数据库里面，在应用场景上面不仅仅是应用于风险，更多的是应用整个行业。数据的风险性，是不是取得真实的数据是最核心的。

　　马晓威：下面是王总，我了解到王总是博士，也了解到乐融公司一直致力于风险评估评价模型的搭建上。这样一种模型如何与互联网相匹配，你们的产品是不是像建元或者是第1车贷都是你们的客户？

　　王文阳：我是做风控出身的，当初跟国内的大型的汽车公司合作的情况下，那个时候引进了很多模型、数据理念。现在提到大数据，我个人判断是，个人数据有点像春秋时代，国家大概有上百个，都是碎片化的，真正有价值的你得去挖。只有这种数据的积累，只有通过不同的应用才可能会真正的积累起来。

　　举个例子，有些电商送货地址很多，这个送货地址本身预示着风险偏高还是偏低的，这意味着是可以做的。贷款也是要调征信，包括交易的数据等等其他的各方面的数据要调用起来。我们乐融做的事情就是互联网、大数据的情况下，通过这个行业产业链不同的作用，才能做的更完善更完美。

　　马晓威：现在想向建元资本了解一下，建元资本做汽车金融业务，现在整个征信系统很多公司都在做。建元在这方面也看到了你们便捷融的推广介绍材料，建元资本有什么样的独特的资源，包括有什么方式更高效的完成风险的控制？

　　同睿宁：谢谢马总，大家也看到了我们的资料里面有便捷融，我们统称为两征一卡，其实客户提供的资料已经非常简单了，在我看来就是一个信息，就是身份证信息。通过身份证如何快速给客户进行批复。建元资本为什么可以做到这样，是因为我们建元资本建立了很多的数据。这个数据不是建元资本建立的，是整个行业的数据。

　　建元资本也是行业里面第一家拿到银行征信中心授权的，能够应用央行征信数据的一家企业。我们基于这些数据做什么呢？

　　首先这个两征一卡怎么实现？刚才接了NCIC的数据，接了鹏元征信的数据，包括接了其他的数据来做支撑。所有的数据聚集到一个企业里面你怎么去使用，怎么去应用这个数据，应该是根据企业的发展，包括自己内部的风控模型建立的。我之前确实是对鹏元征信的数据研究比较多，跟鹏元征信结合过程中，他们确实能够给我们非常好的模型，或者非常好的数据体现在行业里面。但是在风控的沟通过程中，也能看到他的数据作为整个行业研究还是可以的，如果作为单独的一家企业来讲，很多方面还需要我们修正。

　　我们两征一卡的实现，包括未来的行业里面更便捷，更快速更好的获得金融的服务，还是基于我们对整个数据的积累、数据分析，最后提炼出我们企业自身发展的一些风险模型来建立的。我想说的是，数据的积累、数据的分析和数据应用不仅仅是因为风险的环节，因为金融行业是一个产生数据量最大，也是应用数据最多的行业。这些数据我们应用起来，从风险的角度把一些信息反馈给前端的销售，由前端的销售进行主动选择客户群体。这就是目前建元在产品战略上面也是这么布局的。也就是说我们会通过之前的一些数据积累，包括行业数据的分析和积累选定一个客户的群体或者目标群体。在这个目标群体下，我们的客户是同质化的，标准是一致的，这样才能提供风险进行标准化标准化、快速化的审批。

　　马晓威：问一下平安银行的徐总，第一车网当时第一家合作的机构是平安银行汽车金融部的前身开始合作，在行业里面，你们积累的时间是最长的。在今天汽车变化过程中，越来越多的企业涌入行业里面做汽车金融的服务，在整体变化过程当中，平安汽车金融业务有什么变化？

　　徐增武：我们发展迅速比较快。第一，过去平安银行是提供新车购车贷款服务的传统业务，后来在新车购车的过程中，我们发现客户有购置税的需求、买精品的需求，包括保养的需求。在这个环节是不是提供融资支持。第二、客户有了车以后可能会置换。第三、客户在使用过程中可能有别的融资的需求，这个时候银行能不能帮助客户提供服务。我觉得都是可以的。

　　平安银行针对客户的需求变化，不断的推动新的产品，市场上建立了良好口碑。在传统意义上有钱人可能不用贷款，我们最近推出了一些产品，即使你有全款的购车能力，我们也能够通过一些产品包装，让客户通过贷款，让经销商把客户锁钉。这是我们产品上的变化。

　　在流程上也做了一些变化，从2013年9月开始试行贷款制度审批的尝试，为什么这样尝试呢？是因为我们汽车金融做了十年的新车贷款，我们对新车贷款积累大量的数据。对数据的挖掘建立了评分卡，评分卡可以识别哪些好的客户，哪些是不好的客户，然后自动的审批。今年持续的优化，上个月的自动审批已经达到了50%，意味着100个客户到4S店购车，我们可以实现50个客户凭一张身份证立马得到审批的结果。这样大大提升了平安银行竞争的能力，同时也因为审批的速度非常快，可以帮助4S店很好的购车成交。

　　这几年除了自动审批的业务上做了很大提升以外，在流程和服务上做了很大改变。比如说可能不能在工作日做交易，他可以在工作日以外做交易。这个时候平安银行能不能提供服务，能不能通过自动审批提供服务，能够提供24小时的服务。通过这些服务能够让客户感觉到平安银行的服务是快捷、便捷的，他就愿意选择平安银行。

　　马晓威：徐总无论是产品的改变上，还是服务流程的改变上，以及对互联网数据的应该上谈的很深入。在我们这样的互联网公司再后市场的服务过程中有很深的体会，可能一天有几百个线索，可能真正成交的线索两位数都达不到。问题在什么地方，客户的需求是存在的，究竟怎么转换真实的客户，这个是汽车金融公司和互联网公司共同探讨的话题。

　　最后的15分钟时间，把提问的嘉宾留给在场的嘉宾，嘉宾如果有具体的问题可以提出来？

　　提问：给海燕总提一个问题，因为在汽车金融服务公司里面，现在有自己P2P融资品牌的为数不是特别多，你们也做了大量的工作，连黄晓明都为你们站台，从资本的获得上，第1车贷有一些有意的尝试。

　　李海燕：从本质上来讲，P2P平台也好，我们在行业里叫资金端，另外一端叫资产端，就是创造资产，或者给贷款人做贷款业务的。这两个业务在一个平台里或者一个团队里面完全做到很难的。因为P2P本身是互联网的玩法和手段。而汽车金融本身是金融人才或者他本质是金融。

　　虽然说我们结合的互联网更多，但是可能跟大家更愿意聊的是第1车贷，因为第1车贷才是真正解决行业问题的思路和打法。和投资人聊的比较多，很多投资人问我一个问题，我也想把这个问题跟大家做一个交流。在美国其实是没有第1车贷这样的类型的金融资产服务公司的，所有的金融不管是车商的还是个人的，都是通过银行直接操作业务的。在中国这样像第1车贷这样的公司存不存在？刚才我说到第1车贷没有钱，也就是说我不做杠杆，就是靠管理风险，金融产品设计的一系列能力，也包括大的核心数据库的管理和分析能力，就这个能力而言，我们能不能取得金融机构或者类金融机构对我们的认可和信任。这个问题其实很简单，因为这是在中国，中国有太多的中小微企业或者消费者，他需要有一个更接地气或者落地的服务去做。为什么是创业企业做？因为很需要钱，需要烧钱，需要钱去搭业务的。所以这就需要一个创业团队金融资本去实现。

　　提问：刚才提到数据、信息的碎片化，建元资本是怎么样把这些碎片信息的模型建立了以后有效利用？第二个问题，平安银行是如何在一秒之内把这么多的信息资料整合的。这是非常难的，因为从一些渠道看到一些客户是没有任何征信的，如果通过数据给他们授信？

　　同睿宁：建元资本从事零售的业务才有一年的时间。风险模型的建立，包括我们对客户的认识，这是一个逐渐的过程。可以这么来讲，假设我在资产的批量审批里面，我一个地区出现过风险，那么在这个地区的评分的标准就下降。比如说鹏元征信给我们基本的评分，给我们一些信用的分数进行参考，实际上在模型的建立和认识，以及对公司的整体判断，和基于公司真实的落地业务出来的数据是什么样子的，为什么我们会通过一些数据分析出来主动的影响我们的客户，主动的对客户进行划分。有一些目标群体在整个过程中，他不是我企业里面承受的风险我不会做他。

　　任何一个用户的数据他分为自身业务沉淀的数据，这是内部数据，第三方是外部数据。关于评分大家都很关心，鹏元推出了数据服务角度，放到这个环境里面，通过这个模型运作来看外部数据来看，哪一些可以为你的模型可以做，来加强模型的效果。为什么放到鹏元的大数据里来做呢？因为你的量，你的纬度覆盖的范围可能是业务开展的客群或者是相关的纬度。我们现在鹏元可以一个人有几千个不同的纬度，纬度非常丰富。数据只有在完整性、丰富性，种类多的情况下，发挥的作用才是最大的。这是我们能够为一些初建的互联网公司提供的服务。

　　徐增武：我们的一秒钟是当客户信息录入以后，我可以一秒钟给予批复。我们是做内部建模，当时做模型的时候已经有50万的业务记录，特别是损失记录。我们这样丰富的数据积累才有可能建模，因为数据太少你建不了，时间太短也建不了。建模的时候肯定选择了很多风险的因子不断的试。试出来的时候肯定很多模型当中表现不能作为一个要素，所以就去掉。最终留下来就不太多，可能10个左右。10个数据来判断客户的好坏是没有问题的，基于现在的系统是没有问题的。如果一个人没有征信记录可不可以秒批？我的回答是可以，但是概率不高。

　　马晓威：我们今天这一节的时间已经到了，不让大家提问了，大家听到各位嘉宾的见解，特别能够深刻体会到这个主题和大会的主题“融合与共生”非常符合的。台上的嘉宾也是体验者、使用者，和在座的客户有很多业务合作的关系。真正的互联网、大数据技术和资源如何利用到金融产业当中，利用到汽车产业当中是我们共同探讨和实践的话题。