汽車融資租賃亂象:風控缺失 騙貸者如影隨形
在汽車融資租賃行業,從來都不缺騙貸者。
攻與守的博弈大戲正在上演,風控把關任重道遠。
而作為正義一方的我們卻有些許的無奈,請看下文:
風控缺管 亂象滋生
隨著汽車產業進入存量競爭時代,融資租賃成為激發行業發展的動力。然而,在車融資租賃機構如雨后春筍般涌現的同時,亂象與風險也在逐步凸顯,也必然應更加引起重視。
目前,國內的汽車融資租賃行業還處在初級階段,注冊的公司近10萬家,但真正經營的只有3萬家,而這些公司共同的特點是小、散、亂。正是因為如此,各家機構都獨成體系,互不融通,風控環節的缺失,讓許多騙貸者有可乘之機,亂象橫生。
但是目前,融資租賃公司在與租車人面簽時,只審核駕駛證、身份證,以及信用卡等信息。再深入一步,租賃公司還會審查一下租車人征信報告。一家汽車融資租賃公司工作人員透露。
這樣可以提高業務操作效率,有效及時地控制操作風險,能完成規定的標準流程操作,行業專業人士稱。
一些小型的融資租賃公司還處在原始階段,只是將租車人的信息進行簡單的記錄。經過這樣流程審核下來,融資租賃機構審核的通過率大約在60%-70%。甚至某些融資租賃機構為了眼前利益,刻意放寬了條件,將車租給了“黑戶”,這就滋生更多的騙貸者。
在沒有管制的情況下,一人多租成為行業普遍的現象。騙貸者可以在一條街上,騙走多臺車。其中,有一個人曾騙走過百余輛車。專業人士指出,現在許多騙貸者都是所謂的“槍手”,年齡在23歲-30歲之間,他們一般會將車抵押給其他收車機構。因為車的利潤很高,像30萬的奧迪,收車機構10萬就可以拿到,從而就可賺取高額的差價。”
騙車大戰 追車大隊
有人偷車,自然就會有人追車。在汽車融資租賃行業,諸多中大型租賃機構都會成立追車團隊,其中包括諸多互聯網平臺。
而對于小型的機構,由于資金及能力有限,它們都會求助于第三方平臺。
作為追車大隊的一員,高升(化名)成立了一家第三方追車公司。當有人問及,為何成立這樣的一家公司時,高升都會說,“因為租賃行業太亂了。”
從2015年成立至今,已有兩年時間,高升成立的追車公司已成功追回上千輛車,有1.6萬租賃商戶會員,網絡已覆蓋31個省。
據高升講述,他的朋友曾開過4S店,因車不太好賣,就轉做租賃行業。在加盟了一家融資機構,不到3個月的時間,他的一輛車被騙了。“在給他找車過程中,我發現租賃機構之間并不想建立起聯系。因為同行是冤家,這個人騙了我,我要是不告訴你話,或許他明天就可能去騙你。”高升稱。
數據分析顯示,如果投放3000臺的話,可能有近30臺車被騙。而這個時候,就需要追車大隊“出馬”。在追車的過程中,有困難與障礙,斗智斗勇的大戲時常上演。
難防騙局 攻守博弈
騙貸者在得到車后,首先會將車上的GPS拆掉,讓車“潛行匿跡”。而高升就會啟動全國追車系統,發動各地融資租賃公司幫忙找到并追回這臺失車。
不過,這個過程并非一帆風順,一些騙貸者負隅頑抗,甚至跟追車人員耍起了心眼。據高升回憶,在成立追車大隊早期時,一位騙貸者曾將車藏在大貨車。而追車人員也只會盯著小車,幾經輾轉,跨越湖南、四川、甘肅等省,浪費了大量的人力、物力。“在貨車到目的地后,追車人員才知道,這是個煤炭中轉站,而車被他們藏在了煤堆之中。”目前,絕大部分車已經被找回,也會存在落網之魚。
組建追車團隊是減少一定損失的重要手段,而防控風險更是首要前提,每一個疑點的排除,建立一套完善的風控體系成為融資租賃行業的重中之重。
如今,一部分大型的租賃平臺通常會有一套風險控制管理系統,可以有效避免“一人多租”“一租即逃”的現象。而小型的融資租賃公司則會將數據交給第三方平臺管理。
車貸欺詐類型五花八門:套現交易、代購申請、虛假交易、組團騙貸、代辦包裝等,而且欺詐已經產業化運行,他們分工明確,收贓消贓一條龍,多地區團體聯合欺詐,手段高明隱蔽。我們需要層層擊破這些團伙的防護,才可以打擊到他們,追回車和款,整個過程非常復雜耗時。
但是,高升也說到,目前,已有80%以上租賃公司接入到團隊開發業務系統中,共收集了7.3余條騙租信息,及約1.5萬輛失車信息。租賃公司只要輸入身份證信息,就可知道這個人是否存在騙租的情況,大大提高了規避欺詐風險的效率。
在一些互聯網金融平臺,風控更為嚴格,會實質性地實行業務輪崗交流學習,每一環節都嚴格把控。可見現如今汽車金融如此火爆,這一大片藍海還有待更加完善地去開發,很多人也看到其中機遇,與此同時,風險也伴隨其中。
目前,風險可以通過商業模式和先進的技術手段控制。大數據的把控,風控從業人員的專業化,風控體系的完善都可以帶來更大的改善。“做好風控是第一步,要不然壞賬一旦提高,一切都是白扯。”專業人士稱。
汽車金融的風控需要有一個抓手去不斷地往前推進,和迭代業務鏈。平臺要著重掌握用車的線下消費場景,在場景內可以把控交易的真實性,以及審核購買者身份的真實性,甚至還可以更多維度上劃分數據,根據消費者個人特點、消費地域特點、消費時長、消費價值上的分布,做有針對性的風控。
來源:IF觀察
來源:IF觀察
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