银行车贷、汽车金融、融资租赁 是目前国内开展的主要车贷业务市场 其中 近两年来常见的融资租赁 又分直租和回租两种方式，在汽车业务中第一步是要把控的是贷前、贷后的风险。

  直租即直接租赁，也称为“以租代购”。其核心要点在于将车辆所有权和使用权分离，也就是融资租赁公司采购车辆，车辆挂在融资租赁公司名下，再出租给消费者，租赁期结束后，将所有权转移给承租人。

  回租则是车辆登记证写消费者的名字，上消费者个人的牌照。但实际上，不管是车贷还是房贷，只要是分期的商品，在没有完全供完之前，都还不属于消费者，因此就需要对车辆进行抵押。

  而不管是直租还是回租，在车贷过程中都有必要进行风险控制，避免车辆二次抵押骗贷、拖车途中获取定位不及时、无法通过精确分析车辆行驶状况对问题车辆等及时进行预警，防范风险发生，避免重大损失。

  在 汽车直租业 务中客户的业务实际办理一定要通过线下来完成。 单纯依靠自行铺设线下的渠道耗时较长，通过SP获客是行业内的普遍方法，甚至准入或初审也是交由SP来完成。 在业务中 第一步是要把控的是SP的渠道风险， 防止流入团伙性的欺诈风险，并保证进件客户信息真实。

  对于SP渠道的风险把控，主要的手段是通过对SP的进件质量和贷后逾期情况做考核，直接与SP的渠道服务费进行挂钩，从服务费的返还等对渠道商来控制管理。 在渠道商进件中，应重点把控渠道商的销售人员的风险，要求销售人员的进件操作要按照标准执行，杜 绝存在的道德风险。 对于内部的获客渠道，要对销售人员和团队进行风险上的考核，降低进件中存在的风险。 在业务中，出现的代办包装、伪冒申请、用途风险、代购申请等，多数和渠道端人员有很大关系，所以一定要通过有效制度体系来管控各类渠道。

  一般情况下，对于人的风控分为两个角度： 一是个人资料的收集、掌握资料越详细，了解的也越多，对于风控判断准入条件越有帮助； 二是平台风控模型搭建以及大数据处理能力，通过大数据风控模型，建立自身的风控体系，可以轻松又有效的在前期就将高风险用户剔除在外。

  在准入制定上需要将客户的年龄、地区、行业、驾照违章信息、负面信息等作为基本的准入条件。 对于信息真实性的验证能够最终靠身份信息的校验来完成，通过后台集中化视频电审等交叉验证的方法对个人的工作信息、联系方式、生活信息真实性进行核对，排查虚假信息。 汽车直租业务中，车辆多数属于中等偏下的价位，针对的客群主要是具备一定收入，但所处的区域缺乏4S店等服务，但缺乏一次性付款购车能力，且人行征信相对空白的青年群体。 从针对的主要客群来看，因为客户本身缺乏在金融机构的借贷记录，单纯依靠人行征信并不能反映客户的共债逾期等情况。 一定要通过引入外部黑灰名单、网贷共债逾期来增加风控的维度。

  主要从购车人的年龄、婚姻状况、住房情况、供养人口、社会关系、家庭气氛、健康情况等方面做调查。这一部分是资信调查中最基本的部分，通过这些情况的调查分析能够得到购车人目前的状态家庭是否稳定。

  主要从购车人首付款来源、比例、还款期限、有无其他贷款等方面做出详细的调查。通过这一些情况的调查分析能获得购车人自有资金的状况，对其的还款能力也能够直接进行初步的判断，如果客户的资金实力有限，或存在着其他的负债，那么他的还款能力就要受到质疑。

  本人平均可支配月收入、家庭平均可支配月收入、家庭财产状况、月还款占月收入比例、月收益状况预算等方面开展调查。这些指标的考察是对用户能否按时还款最直接的说明，直接体现了这些用户的抗风险能力，用户的家庭负债情况过大、支出过大，那么他的贷款业务仍不能被批准。

  依靠贷后的管理的标准化流程，通过贷后管理系统来做好贷后管理工作。 建立风险预警机制，如果触发预警机制，有明确的目的性的采取措施。 形成贷后评分卡，通过贷后评分卡来分析客户还款意愿和还款能力。 贷后管理主要是对人和车。 针对客户能通过定期回访了解客户的还款情况。 无论是线下走访或者是线上电话走访，与客户在贷后保持一定频率或一定周期的联系，能了解客户当前情况，判断还款能力和还款意愿是否发生大的变化。 同时，后台系统通过外部数据定期查询客户的负面信息和共债情况。 通过车辆轨迹侦测和违章信息来了解客户的行为和车辆状态，并发现存在的风险。