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車貸規模預計年底突破3500億元 行業整合風欲來
2017-08-16
       在P2P行業合規整改的大趨勢下,越來越多的平臺將車貸資產作為新的業務支撐。據零壹財經聯合微貸網近日發布的《中國汽車互聯網金融發展報告2017》顯示,微貸網、投哪網等車貸資產已經超過百億元的平臺也在繼續擴張,由傳統的抵押/質押向消費金融、融資租賃等細分領域滲透。零壹財經預計,2017年P2P車貸規模將達到3500億元以上。
 
車貸規模預計年底突破3500億元 
行業整合風欲來 
 
       雖然車貸規模在不斷增加,但是今年以來平臺數量卻并未呈現增長趨勢。據網貸之家研究中心不完全統計,今年7月份P2P網貸行業涉及車貸業務的正常運營平臺數量有554家,占同期P2P網貸行業正常運營平臺的比例為26.51%。但自今年3月份發布P2P網貸平臺車貸業務排行榜以來,數據顯示,隨著P2P網貸步入存量淘汰階段后,全國正常運營的P2P網貸平臺數量有一定減少,車貸平臺數也出現下降。
 
       對于車貸行業未來的發展趨勢,微貸網副總裁(參配、圖片、詢價) 汪鵬飛在接受《證券日報》記者采訪時表示,車貸具有周期短、借款額度低、風險較低、收益高、小額分散的優勢。目前來看,涉足車貸的企業會越來越多。但隨著監管新規的落地,互金專項整治的火熱,硬性監管與軟性約束大大提高了車貸平臺的整體要求。“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,風控要求越來越嚴,行業整體的壞賬率有抬頭趨勢。車貸行業已經摒棄了過去簡單粗暴的發展方式,成為了高門檻的行業。所以未來小型車貸平臺會遭遇洗牌被迫退出,規模大的車貸平臺也會陸續出現兼并整合,競爭會日趨激烈。”
 
人力成本占門店成本60%以上 
車貸平臺風險控制各有特色
 
      由于需要驗車等流程,線下門店是車貸平臺的“標配”。據《證券日報》記者了解,車抵貸規模靠前的平臺線下門店大都超過百家。微貸網已經開設了475家線下營業部,遙遙領先;人人聚財直營門店達168家,覆蓋全國26個省、直轄市,138個地級市;愛錢幫的線下門店150家,而更多的平臺則在“擴軍備戰”。
 
      但是,對于門店的成本大多平臺則秘而不宣。一家平臺的負責人給本報記者算了一筆賬:在二線、三線城市,按照相對成熟的門店來計算,單店大概需要員工40多人,門店租金、員工薪酬、水電費等各項開支加一起,一個月大概在35萬元左右,如果一個公司有100個門店,每個月的開銷就約需3500萬元。“門店成本構成主要是房租、人力成本、水電雜費等。其中人力成本是大頭,占比超過總成本的60%”,有業內人士對本報表示。
 
      雖然車貸借款額度低,但風險并不小。具體來看,風險分為“人的風險”和“車的風險”——“人的風險”主要有車主無還款誠信、還款能力不足和還款催收三方面的風險;“車的風險”主要有一車多貸、車輛殘值評估以及車輛丟失三方面的風險。因此,各車貸平臺都有各自的風控措施。人人聚財CEO許建文告訴《證券日報》記者,人人聚財的風控流程大體可分為貸前、貸中和貸后三個環節,通過風險識別、風險評估和風險評價優化組合各種風控技術,構建了從初審到抵/質押車處置的全條線風控流程。貸前先進行門店初審、信貸工廠審批;貸中車輛抵質押,集中放款;貸后通過數據監控進行逾期分析,根據GPS軌跡監控,逾期催收或抵押物處置。“同時,人人聚財一直致力于以科技賦能風控,通過搭建風控自動化平臺,在欺詐檢測、自動化審批、貸后風險分級與自動化管理等方面實現金融科技化,提高風控能力和效率。在一系列風控組合拳下,人人聚財的歷史壞賬率僅為1.06%。”
 
      汪鵬飛則表示,除了傳統的風控流程外,微貸網還通過金融科技大數據的應用來對風控進行更好的管理。尤其是風險定價這塊,微貸網做了六年的汽車金融,已經累積關于用戶個人、關于汽車的兩大維度海量數據。借鑒機器學習的“隨機森林”思想,微貸網建立“決策森林”車貸風控體系,實現最優客戶風險定價。據其介紹,在微貸網特有的“智能決策森林”風控體系中,“車的信息”和“人的信息”是相對獨立的板塊。智能決策森林致力實現寬幅風險定價,分別先基于“車的信息”得出對車的判斷,基于“人的信息”得出對人的判斷,再綜合人車的決策結果,得出最優客戶風險定價的決策結果。
 
車貸蛋糕將進一步擴大 
平臺發力創新擺脫行業同質化
 
      對于車貸行業未來的發展,網貸之家研究員劉美茹在接受《證券日報》記者采訪時認為,根據今年3月份以來數據,雖然目前車貸業務成交量處于一個相對穩定的狀態,但是由于車貸業務滿足小額分散的監管要求,以及汽車廣闊的市場空間,相信未來規模會進一步擴大。“在目前的行業環境中,車貸平臺首先應該緊跟監管腳步,加快合規進程,在此基礎上,拓展具有獨特優勢的車貸業務模式是車貸平臺未來發展的要點。”
 
      許建文則認為,在網貸借款限額規定下,車貸資產具有天然優勢,是行業公認的優質資產。然而互金行業對車抵貸的用戶群體長期存在誤區,即認為車抵貸的潛在客戶群體是車主群體。實際上這只是一個模糊式判斷,車抵貸所服務的群體特征十分鮮明,他們是中國2000萬的私營企業主和6000萬的個體工商戶。這8000萬自雇人群是車貸真正的客戶群體,但由于缺乏相應的征信數據,他們長期處于金融服務空白區。因此,目前要做的是解決好車貸核心客群的服務覆蓋能力,行業蛋糕還將進一步做大。另一方面,車貸行業發展至今,“馬太效應”顯現,車貸規模前十的平臺貢獻了超過一半以上的車貸份額。這說明隨著網貸行業的良性洗牌,車貸平臺的成交量正在趨于集中,贏家通吃的局面正在形成。
 
      “車貸業務的競爭還遠未達到近身搏殺的程度,長期來看,如何構筑真正的競爭壁壘成為當下車貸行業角逐的關鍵”有業內人士對《證券日報》記者分析道,當前車貸在產品上、品牌上、服務上都處在相當初級的發展階段,平臺之間是同質化競爭,被迫要靠價格戰來生存。而實際上車貸資產端的各個環節都有相當大的優化空間,車貸的各個流程鏈條嚴重依賴人力,且標準化程度較低,這不但存在效率、成本上的浪費,也滋生道德風險和操作風險的發生幾率。
 
      在這個階段針對這些問題,車貸平臺也有自己創新的思考。汪鵬飛對本報記者表示,隨著車貸業務的競爭日趨激烈,微貸網正在從以下三個方面進行創新,包括在車貸這個核心業務基礎上,切入車貸細分空白領域,同時微貸網也在消費金融等領域展開探索;其次,擴大資產端的獲取,如通過和自帶大流量的平臺進行業務合作,在現有的龐大用戶群體基礎上,切入提供分期等金融服務來進行獲客等;再次,微貸網正在通過金融科技的應用降低金融效率,提升用戶體驗。“當前,微貸網還在信貸領域進行人工智能的應用探索,嘗試開發基于自然語言對話的自動視頻面審系統、智能電核機器人和智能還款提醒機器”,汪鵬飛說道。
 
      “人人聚財選擇的是聚焦車貸資產端建設”,許建文表示,同時采取的戰略是品牌化+科技賦能,“通過精細化升級提升獲客、定價和服務能力,從車貸同質化競爭的泥淖中掙脫,最終車貸資產端將實現從典當邏輯到授信邏輯的轉變。
 
來源:證券日報
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