大數(shù)據(jù)進(jìn)軍汽車金融行業(yè) 能否再獲封“制勝法寶” 2016年09月22日09:52 來源：中國智能制造網(wǎng)|
至少需要1~2年的探索，行業(yè)才會找到科學(xué)的方法聚焦到有針對性的數(shù)據(jù)上，并建立起適合汽車金融行業(yè)的模型。
“應(yīng)用在汽車金融的獲客、風(fēng)險控制、二手車評估，甚至很多延伸領(lǐng)域等都能起到至關(guān)重要的作用?！本粮黄嚱鹑诟笨偨?jīng)理劉翔實告訴記者，“以風(fēng)險控制為例，通過大數(shù)據(jù)對個體大量信用行為進(jìn)行收集、整理、分析，將人的信用立體化，從而甄別出價值客戶。這種方式在規(guī)避風(fēng)險的同時，也能針對不同資質(zhì)客戶設(shè)計不同的金融以獲得收益最大化?！?
大數(shù)據(jù)作為互聯(lián)網(wǎng)金融的核心，被眾多互聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)金融平臺視為制勝法寶。而在參與者競相角逐的互聯(lián)網(wǎng)汽車金融領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)到底是否真能為行業(yè)和發(fā)展提供重要參考？
簡單來說，大數(shù)據(jù)就是由海量數(shù)據(jù)構(gòu)建，蘊(yùn)含無限能量的礦藏。在劉翔實看來，數(shù)據(jù)分為強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù)和弱相關(guān)數(shù)據(jù)，強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù)如肇事記錄，能直接判斷駕駛?cè)说鸟{駛習(xí)慣。而看似無用的弱相關(guān)數(shù)據(jù)如駕駛?cè)诵詣e、年齡、急剎車次數(shù)、加速度數(shù)值等，如果通過整合分析，也會對預(yù)判駕駛?cè)顺鲭U幾率起到重要的參考作用。然而很多業(yè)內(nèi)人士卻認(rèn)為，大數(shù)據(jù)概念炒得熱，但是“只聞樓梯響，不見人下來”，大數(shù)據(jù)在實際應(yīng)用層面仍然沒有起到應(yīng)有的作用。雖然支持人士認(rèn)為“數(shù)據(jù)是否有價值，關(guān)鍵看怎么應(yīng)用”，但遺憾的是，目前互聯(lián)網(wǎng)汽車金融企業(yè)對大數(shù)據(jù)的分析運用能力還普遍處于較低水平的摸索階段。
“一方面，如央行征信系統(tǒng)、公安、司法部門的數(shù)據(jù)未對企業(yè)開放，四五線城市大量未上保車輛數(shù)據(jù)無從查詢，導(dǎo)致企業(yè)獲得的數(shù)據(jù)維度不夠廣。”雖然看好大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，但對政府部門掌握數(shù)據(jù)的公開性和其他數(shù)據(jù)來源仍存疑慮的劉翔實也道出了他的擔(dān)憂，“另一方面，部分企業(yè)對所得數(shù)據(jù)的真?zhèn)尾患雍藢崳蛞驗槠嚱鹑诳蛦蝺r成本較高而不敢嘗試，導(dǎo)致無法建立更完善的數(shù)據(jù)模型?！?
“目前企業(yè)普遍認(rèn)為數(shù)據(jù)量越多越好，卻并不知道所得數(shù)據(jù)到底如何甄別使用。至少需要1~2年的探索，汽車金融行業(yè)才會找到科學(xué)的方法聚焦到有針對性的數(shù)據(jù)上，并建立起適合汽車金融行業(yè)的模型，從而使大數(shù)據(jù)真正發(fā)揮效力?！眲⑾鑼嵢缡钦f。
責(zé)任編輯：姚泓澤
