自金融诞生以来，金融行业就与数据和科技密不可分，金融行业的科技应用走在各行各业的前面。汽车金融作为金融行业的重要一环，在中国的发展虽然只有短短20多年，但在金融科技的应用上并不输于其他金融行业。

汽车金融的科技应用涵盖贷前、贷中、贷后整个汽车金融链条，形成闭环。

贷前：优化贷款流程、提高风险控制

汽车金融贷前的科技应用包括贷款线上流程优化和信用信息采集。

面部识别、OCR识别等技术提升了面签和审核效率，电子面签、电子合同实现贷款流程的全线上化。对于汽车购买者而言，贷款线上流程优化使得汽车购买者可以实现远程贷款，免去到店成本，提高贷款体验。对于提供资金的汽车金融机构而言，贷款流程优化降低了人力成本，有利于汽车金融机构进行低成本扩张。

汽车金融传统的信用评级使用的是央行征信数据。2017年10月，央行、银监会修订《汽车贷款管理办法》（以下简称“办法”），新版办法引入外部信用评级，完善了汽车金融的征信体制。互联网在中国经过20余年的发展，积累了大量如社交数据、运营商数据、电商数据、消费信贷数据等非传统征信数据。传统央行体系下征信数据的完善和非传统数据的补充优化了风险模型，不仅使得信用模型更加全面，还使得不在央行体系下的“征信白户”也有机会获得汽车金融服务。

贷中：提供附加服务、提前风险预警

在汽车金融贷中环节，人工智能等技术和大数据将继续发挥作用，为汽车购买者提供附加服务，为资金方提供提前风险预警。

机器学习和大数据使得汽车金融贷款的“千人千面”得以实现，差异化的购车需求和信用情况使得购车贷款方式、额度和价格更加多样化。金融科技使消费者能够享受更多个性化的附加服务。

在发放贷款后，金融科技持续为汽车金融机构进行客户信用追踪和客户管理，对客户的车辆使用情况和信用情况进行实时监控，对可能出现的逾期提前预警，提高汽车金融机构的风险管理能力。

贷后：优化催收方式、形成信用闭环

汽车金融贷后面临的主要是贷款逾期的问题。对于逾期贷款，汽车金融机构需要对贷款催收，融资租赁的汽车还有可能需要追回汽车。金融科技的引入优化了催收方式，使用没有情绪的机器人进行提醒和催收反而更加“人性化”；GPS风险控制平台的应用使得逾期汽车的定位和追回更加可靠。

无论贷款是否逾期，汽车金融贷款后的一次完整流程就已经完成了新一轮的信用信息采集。汽车金融贷后，金融科技还将继续为汽车金融公司进行客户管理，形成可循环使用的客户数据库。金融科技的引入在优化客户使用汽车金融服务的体验的同时，还为下一轮汽车金融业务保留了新的信用数据，形成信用闭环。

亿欧智库认为，金融科技是汽车金融行业发展必不可少的润滑油和催化剂，不仅为汽车金融行业解决现有的客户需求和风险控制问题，还将继续推动汽车金融多样化发展。

来源：亿欧