整個格局的變化，互聯網金融、融資租賃、地方性銀行都進入了汽車融資領域，可能產品的方向不太一樣，但是都在往汽車行業里面進入，整個是比較青睞的一個行業。
　　
　　從這幾年的金融機構對品牌的選擇分布上，我們監控了近幾年的數據，我們把品牌分為四類，一是高端品牌，從整個金融風險發生概率上講，高端品牌是0.8%，最低的。終端的風險是2.1%，這兩部分資源是目前金融機構爭奪和保持發展的資源。
　　
　　長久從今年年初跟一些品牌進行整體合作模式的推進。
　　
　　我們把近三年的經銷商中止的發生率，整個發生率占到1.08%，2016年前8個月風險情況降低了，而且從一些數據看，品牌和地域都不是很明顯。但是區域平緩的狀態。雖然這個趨勢是趨好，但是對于眾多的金融機構來講，不管是哪個維度控制的風險還是挺大的。
　　
　　從融資模式下的經營痛點也做了一個羅列，很多廠家的網絡擴張也是屬于維持的狀態，維護它的品牌形象就要盡可能吸引更好的投資人進來，當然有一些終端品牌或自主品牌，他們投資人的能力在慢慢衰減。這樣投資人經營能力的下降導致了管理難度加大。他們以前沒有做過，對整個行業的趨勢沒有特別準的判斷，可能有一些搖擺不定的選擇。
　　
　　從金融機構角度講，由于前端整體品牌、投資人能力的變化，對于金融機構來講，確實出現違約率較高。二網也是力推的方面，但是如何管控？管控的力度和有效性都是金融機構以及監管方不斷突破的課題。當然從一些不良經銷商的管控中，也會利用一些技術手段，成本也是在不斷增高，對于我們來講成本也是不斷上升。
　　
　　對于這些痛點，怎么解決？第一方面，通過物聯網技術來提升監管的有效性，給他犯錯的幾率降低，我們目前是用物聯網去管。還有一些是即便用了物聯網的技術，這一塊我們會用倉儲+物聯網的技術綜合做管理。
　　
　　作為金融機構來講，如何選擇物聯網，這是第一個問題。可能在金融機構的經營當中，我不知道有沒有特別關注過？物聯網是結合一些技術終端去達到目的，但是物聯網的技術終端很多，包括我們在推廣時也有很多金融機構問，你們的設備OBD的終端跟行業內的不同？因為里面有很多核心技術不一樣。
　　
　　如何選擇物聯網？肯定不能選擇純技術的公司，他不知道什么樣的產品去做，說白了是不了解客戶的需求。像蘋果手機在座基本上都人手一機，可能也有人沒用，因為它不僅是技術的領先，是因為它的技術太貼合需求了。如果只是純技術的存在，那業務是沒有靈魂的。因為選擇業務場景+技術這樣來選擇。
　　
　　第二個問題，如何選擇業務+技術的企業？首先有一些技術公司很先進，通過外包的業務能不能做？之前我們也遇到過一些物聯網公司，找一些行業內做相關業務的，整合到一起做，嘗試的結果是失敗的，為什么失敗？是因為金融機構三方模式環節看似簡單，但業務的落地來講，我們作為一個服務商，我們需要跟銀行的幾個環節拆解到210個單元點，這才能支撐這個模式的存在。一個技術公司+外包公司怎么做得起來？第二個，業務+外包技術，它不是不能做，業務是自己的需求，但是業務不是自己的，這時候就不能做到緊密的結合，這一塊不能完全貼合。
　　
　　什么樣的公司才是金融機構來選擇的？就是技術+業務的自有研發能力公司才是我們選擇的合作合辦。為什么選擇長久呢？因為長久不單能向金融機構提供自主的核心業務+技術的能力它還可以為金融機構提供立體化的服務能力。什么叫立體化的服務能力？金融監管只是我們在融合下的環節，或者我們在設計金融產品時，往前延伸，物流的支撐，看到運輸的能力和布局的能力也很關鍵，往后對數據的綜合能力支撐也是要有的。
　　
　　首先從金融機構對長久的委托上說，我們的技術領先，這樣可以快速應變。整個數據鏈條可以形成數據模型，給到金融數據管理支撐，后面都會講到。
　　
　　這是我剛才提到立體化服務，包括人工服務、物聯網技術服務，監控服務、倉儲服務、大數據服務。
　　
　　首先從物聯網技術設備上分了四個部分，全面輻射完畢的PDA+射頻技術，我們通過一些射頻技術跟融合綁定，規定經營風險。
　　
　　第二個設備是OBD技術，這一塊我們可以說一下應該說能夠達到整個行業里面達到40%以上的沒有幾家，但是長久這一塊的技術可以達到一次性識別率85%以上。整個數據延遲上傳率是0，這個能力已經超出了硬件本身的能力，結合了物聯網里面的一些核心算法。
　　
　　第三個終端是結合了OBD的藍牙技術結合在一起，它可以滿足一些監控的需求。最后一個是專屬APP+光學識別，它是靠每一次拍攝來進行識別。
　　
　　風險這一塊要靠人工管理，在這種情況下我們已經鋪設了技術設備，從而規避一些人為風險，能夠時時監控融資車狀態。目前我們已經和一些金融機構合作了，包括一些集團也在用我們的平臺，也是希望分布在全國經銷商的情況。
　　
　　第二個模式是巡庫監管+技術，這主要以廠家的金融公司居多一些，還可以在可控成本下用于二網管理，我們跟一些二手車公司已經合作了，如果希望可以溝通。這一塊加上物聯網的技術，對動態化的管控還是非常有效的。
　　
　　第三部分是倉儲監管模式+技術。我們可以把一部分的融資車輛放在城市的中心哭里面，這樣的一個模式體現出來一個做倉庫監控公司有沒有達到有效的配送。我們也在這邊做了一個展示，長久集團會在明年年底一級城市內設立城市中心庫，設立原則很簡單，200公里要達到3小時配送到達。這一塊我們也在跟幾個廠從源頭開始合作了。
　　
　　最后一部分，我想提一下大數據，因為我們的業務確實也做了十多年時間了，從整個十多年來講，樣本出現了經銷商一百多家，這對我們有一個數據整合的基礎。幾大數據模型，一是顯現的數據模型，一會兒要說的這個，還有一些隱形的數據模型。今天金融公司居多，我先把風險的顯性模式做一個評分，它在哪些銀行、地域容易發生風險，我們把它做一個基礎評分，二是進行一個經營評分，結合到經銷商所在城市里面的保有量、數量以及時間及投資規模，它的經銷商品牌下分布的情況，我們會綜合評分，這一塊是來自于多年的管理經驗。
　　
　　第三塊是做了實踐之后，做的風險評分，比如有沒有預警信息、拖欠工資等信息。這一部分組合到一起，給它一些評分的分布。我在上一次會上也講了，我們已經開始做可視化模型的測試了，正常情況下應該是下個月可以給到金融機構做試用了，這紙一塊對金融機構下分支的查詢，或者對品牌的檢測以及一些風險的預測，還可以根據一些廠商定制化報告服務。