2022年上半年，在中國乘用車（包括新車及二手車）總銷量同比下跌1.5%的背景下，國內專業的汽車金融交易平臺易鑫集團（02858.HK）汽車融資交易量同比上升17%，收入同比增長73%。逆勢上揚的背后，除了前瞻性的業務戰略布局，不斷強化的智能風控能力亦功不可沒。

“傳統風控要求證明 ‘客戶履約無風險’，易鑫的風控是要證明‘客戶違約可能性極低’，這中間的差值，是數量龐大的‘長尾人群’，也是易鑫的機會。”易鑫副總裁、智能風控負責人朱亮說：“易鑫目前擁有的競爭優勢，都是長期探索和經驗累積的結果。”

對中間的70%人群，換一種風控思路

(資料圖片)

伴隨著汽車消費的興起，汽車金融業在很長一段時間內保持了高速增長，根據羅蘭貝格的研究數據，從2008-2019年，年均增速達到了24%。即使在2017年之后隨著汽車銷量的震蕩，汽車金融市場的增速有所放緩，其勢頭仍遠遠領先于汽車銷量變化，2017-2020年的年均復合增速約有16.5%。這個過程中，從銀行、汽車金融公司到第三方平臺、融資租賃公司，諸多的參與主體用多元化、差異化的產品和服務，滿足了廣大用戶的汽車金融消費需求。

2016年以后，來自三線及以下城鎮的汽車消費大幅上漲，成為市場主要的拉動力量。星星點點的縣鄉級市場，無論是客戶資質，還是服務渠道，都和一二線城市有著偌大的區別。這個巨大的行業空間，對汽車金融的風控管理能力，提出了更高的要求。彼時，很多縣鄉級市場的征信網絡尚不完善，沒有強有力的風控管理做支撐，任何渠道下沉都可能引發系統性風險。更何況，作為平臺級企業，易鑫還面臨著多資方、多產品、多渠道的挑戰，風控管理的難度可想而知。

上圖：2016年后，三到五線城市購車占比顯著增長

“申請汽車融資的客戶，整體表現是一個橄欖形態：完全符合資質要求的‘好客戶’占頭部20%，完全不符合要求的‘壞客戶’占尾巴10%，中間層要占到大約七成。”易鑫一位風控策略人員說。易鑫采用的是主流的B2B2C展業模式，通過自建的大規模線下團隊和B端的經銷商渠道合作，進而建立起覆蓋全國的服務網絡。“如果用‘一刀切’標準、只保留‘好客戶’。這就意味著渠道辛苦獲得的客流，會被砍掉絕大部分。”

但事實上，對中間的七成客戶難以評估，并不代表這些客戶沒有踐約意愿和履約能力。這個由小微企業、涉農人員、小鎮青年等等組成的“長尾人群”，是一股不容小覷的“消費力量”,也恰恰是最需要普惠金融服務的對象。易鑫很快明確了思路：“傳統風控要求證明‘客戶履約無風險’，我們要證明‘客戶違約可能性很低’，這中間的差值，就是易鑫的機會。”

Vesta項目：自建屬于汽車金融領域的風控模型

基于風控模型評價的“易鑫分”就在這樣的思路中得以誕生。

汽車金融有“人+車+資金”的明確交易場景，多環節疊加，可以融入更多業務和行為變量。“易鑫分”就像“積分落戶”一樣，某些特征上的短板可以通過其他“長處”補足，按照最終結果來評定客戶資質。依托百度、騰訊、京東、易車等互聯網資源，易鑫希望打造出一套適用于汽車金融領域的風控模型，利用模型做精細化審核，預測結果最大程度地排除人為干擾，整個審批進程可以更準確、更快還能更省錢。

難，但具有現實的吸引力。

2017年，風控模型組成立，接到的第一個任務就是和百度聯合建模。但第一批加密測試樣本調取出來后，建模團隊發現依靠傳統統計學方式建立模型，工作量太大，如果有模型平臺輔助數據挖掘和分析，將大大提高建模效率。公司考察了市場上成熟的平臺，從汽車金融場景適用性和數據安全角度考慮，最終選擇自建。2018年，易鑫將開發建模平臺列為公司頭號項目，內部代號Vesta。

Vesta源自于古代羅馬女灶神，易鑫內部將建模工作類比為中央廚房：來自業務和外部的樣本數據是原材料，在“廚房”建模和分析，再做出“美味佳肴”。對比通用的商業化產品，Vesta立足于易鑫汽車金融平臺業務本身，可根據實踐經驗對參數和配置進行更加細致的區分；還提供了靈活且直觀的操作界面，就算不太懂代碼的業務人員，經過短期訓練也可以熟練操作。

上圖：易鑫Vesta模型系統（示例）

Vesta有兩個難點待攻克：第一是樣本來源和數據安全性，第二是預測的準確度。

最安全且直接的樣本來源當然是自身業務。彼時易鑫智能數據中心搭建尚不完善，數據“散裝”在幾十個互不相通的系統中。為此，易鑫加快了“智能數倉”的項目進度，實現所有業務數據的統一清理和加密；同時，對外積極尋求與國家級數據中心的合作，要求“絕對合法合規”。“所有來源都是銀行級保密”，一位參與其中的數據采集經理回憶說，印象最深刻的是2019年中秋，因為數據安全抽查有瑕疵，上級要求一個小時內下線某個合作商接口，她只好抱著電腦，在家宴包廂的備餐間完成切斷工作。

一個精密而可靠的評估過程，從來不是一蹴而就的。“因為業務量大，我們有了在實踐中小步快跑的機會”。風控組模型經理提到，某些客戶會出現周期性的短暫逾期，影響了履約率。經過調查，發現違約是因為扣款銀行會調整支付限額，導致支付失敗，并非客戶主觀因素。“剔除這部分異常后，客戶的履約表現和預測完全一致。”

經過長時間實踐，模型小組發現越是特征不明的客戶，越需要引入更多的特征變量，所采用的模型也從粗顆粒到細顆粒。當單個模型不足以準確評估時，“多級漏斗”概念被引入其中。“多級漏斗”其實是一個客戶分層評估結構。系統初次評估后，會根據客戶屬性和申請產品要求進入不同的評估模型，越是往后，對客戶的評估精細度就越大。數據模型組還開發了“召回”模型，基于對逾期客戶的反向挖掘，在“擬拒絕”客戶中找到條件匹配的新客源，結果發現他們的履約表現甚至要優于整體水平。

“好的風控管理，是盡量做到既不錯失一個‘好’客戶，也不讓一個高風險客戶成為漏網之魚。”

風控引擎：全流程可視的自動化“流水線”

模型評分還只是第一步。

“‘易鑫分’是基于現有客戶歷史表現做出的推演。在實際業務中，情態隨時在改變，風控策略要將過去和現在的變量都考慮進去，才能更靈活地應對隨時可能出現的風險。”朱亮說。

和Vesta同期面世的風控引擎Scutum，便是滿足風控系統性和靈活性設計的“利器”。Scutum原意是“風控之盾”，在開發者團隊心中，更愿意把它看成一個集約化的流水線。“這是一個基礎組件，包括‘多級漏斗’在內的所有策略，可以任意裝配在流水線中，控制人員能夠自如地管理著業務的流向和節奏。”

Scutum最大的優勢在于自動化和全流程可視。易鑫高峰時期并行運營接近一萬條評估鏈，Scutum能讓操作人員更加清晰地看到每條業務流向，根據業務需求更改規則、增減變量，調整順序甚至路徑。這樣的結構，讓易鑫的風控做到了精確化，又有非常高的靈活性。“之前改個策略，要請產品做需求，請技術寫代碼，現在只是調整幾個按鈕或者參數就可以了。”易鑫一位風控策略人員說。

上圖：易鑫Scutum風控引擎“流水線”（示例）

依靠“人”的工作依舊存在，但目標更集中，效率也更高。系統匹配了IRC監控臺，可跟蹤每個風控策略實施后的具體效果。監控到異常數據后，策略人員可通過區域、產品、渠道、人群等數百個字段的篩選，找到風控策略的“病灶”，從而評估策略實施前后的效果。

Scutum中的風險畫像，還能即時從幾千條特征中定位核心風險信息，布局在一個頁面中，讓審核人員一目了然。如果觸及欺詐標簽，系統會直接導入反欺詐審核流程。這些“欺詐標簽”是業務團隊在長期實踐經驗中一點一滴積累而來。比如“某地同一車型同期進件量異常上漲”或者“報單售價與市場價格偏離10%以上”，都可能成為系統監測的目標標簽。

“易鑫系統對標簽的識別不僅包含產品和客戶端，還更深層地接入了對市場、渠道商的洞察，這樣周密的體系，是之前我沒經歷過的。”易鑫反欺詐組組長說，她負責的小組堪比“偵探”，曾經在二手車抵押證中，通過同姓客戶抵押痕跡調查出親友間套現操作；還循著離婚判決中的蛛絲馬跡，看出了客戶造假的證據。

上圖：易鑫系統中的客戶風險畫像（示例）

SaaS服務：用金融科技賦能產業鏈

到2021年，易鑫全平臺已擁有數百個資方、兩千多款產品的資源儲備。如此擁擠的“貨架”，即使有系統輔助，前端銷售經理推薦產品時也會出現選擇困難癥。對此，風控策略組和產品部合作，對產品進行分層化管理，根據產品屬性劃分等級，再配合不同的風控和產品策略包。這樣梳理，進一步縮短了易鑫研發和推出新產品的周期。面對新的合作伙伴時，產品組也能更精準地對需求進行定位和設置。

這種“化繁為簡”的能力，幫助易鑫在區域市場的網格化競爭中有了更清晰的產品布局；在向外推廣汽車金融產品解決方案時也更具說服力。

實際上，憑借在汽車融資領域的豐富經驗，易鑫已組建金融科技團隊，著力將這些內部開發的系統、技術和運營能力產品化，成為一整套可貫穿客戶獲取、風險評估、融資審批及融后監控的汽車融資業務全流程解決方案，并開始在產業鏈上下游推廣，以協助機構客戶拓展業務、提高效率并降低風險。根據公告，2022年上半年易鑫已和10家銀行、3家主機廠及3家第三方科技公司達成戰略合作，通過技術服務及透過金融科技系統促成的交易，實現收入4291萬元。

“過了紅利期，比拼的就是能力。汽車融資市場的整體規模已經超過了2萬億元，行業的競爭也更趨激烈。”朱亮說，易鑫成立八年來的經歷告訴他，業務發展沒有捷徑，只有專注于業務實踐，不斷提升包括智能風控水平在內的綜合管理能力，才能更好地服務于汽車產業、服務于每一位消費者。

未來，易鑫還將繼續通過提供汽車融資業務解決方案，尋求戰略合作伙伴以擴大業務規模，并通過科技和技術輸出激活整個汽車融資行業。 “如何來滿足長尾人群對普惠汽車金融服務的迫切需求，光靠易鑫一家的力量還不夠。通過科技賦能，我們想搭建起一個技術平臺，可以讓更多的金融機構、廠商和消費者取得對接。這是易鑫，對行業的責任，更是對社會的責任。”

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