数据驱动创新，融合引领变革。在征信体系不完善、贷款人资质参差不齐、传统风控难以满足互联网金融发展的条件下，普惠金融的发展对金融产品的风险控制提出一定要求，大数据风控随之出现。

　　图：陈宁迪严格风控汽车金融制胜命门

　　随着互联网金融的发展，互金企业开始服务长尾人群，信贷需求强烈。然而互联网金融不能简单套用传统金融模式，企业需要面临欺诈风险、对征信不足的消费人群进行风险定价等等诸多挑战。解决行业顽疾，关键是核心风控能力的建设。

　　风控是金融业务的核心，汽车金融尤其如此。车贷作为一种可抵押的实物资产，具有小额、可标准化的金融形态，不仅在业务风险上低于小额信贷和大额企业借款，而且非常容易实现规模化。车主可以通过汽车抵押，来解决短时间的现金需求。

图：陈宁迪助理

　　汽车抵押行业中，风险主要分为贷前、贷中和贷后三个阶段。贷前风险主要集中在贷款人信用征信审核和车辆资产信息核查风险，贷中风险则集中在车辆价值及所剩残值的评估不准确风险，贷后风险则集中于逾期还款、车辆转移或再次的抵押以及车辆贬值等不可控风险。

　　区别于银行类的金融业务办理，互联网金融风控需要做到的是时效性和便捷性。汽车金融竞争格局已逐渐明显，在保证审核严谨性的前提下，放款效率成为行业竞争的重要因素。只有控制整个贷前和贷中对车辆的管理体系，将车辆查档、估值、违章查询、车史报告等信息掌握在自己手中，才能对车辆了解的越详细，将风险降到最低。
 

图：陈宁迪先生观望股市

　　最后，合规的催收也是必不可少的。一旦发生逾期，通过实地上门、电话联络等手段进行催收，同步核实通信地址、财产线索、车辆位置等信息，由第三方律所实施诉讼。在执行阶段，通过第三方债权收购模式提前实现清收任务。环环紧扣，相辅相成，实现高度严密的风控。因此，风控好坏成为汽车金融行业中的制胜命门。

　　目前业内不少互金平台都在发力大数据风控系统，基于大数据的风控模型研发成为金融科技企业必争之地。拓道金服自成立之初即着手构建大数据风控系统、打造大数据专业风控团队，在汽车金融赛道上精耕细作，抢占行业发展先机。

　　拓道金服重视大数据风控技术，根据服务客群特色，不断试跑风控模型，保障每笔借款的真实性和可靠性，并运用大数据和信息技术，针对海量的信息数据进行过滤和辅助判断，为出借人资产的保值增值提供安全稳定的驱动力，献力普惠金融。
 

图：陈宁迪提醒防范反欺诈风险

　　大数据风控的核心是风险控制、欺诈防范。以多头借贷这种让业界头疼问题为例，拓道金服大数据风控通过央行征信数据、第三方征信源数据展开二轮交叉验证，进行数据分析。将这些维度加入风控中，便可以抓住多头借贷的倾向与可能性，防范反欺诈风险。

　　大数据风控系统涵盖了贷前审核、贷中信用审批、贷后失联修复三个部分。数据维度越多，越能精准辨别，从而实现控制风险、反欺诈。以领先的信息、科技为中国车主提供更个性化、多样化的金融产品和服务，一直是拓道金服的发展方向。

　　拓道金服同时与多家第三方征信数据机构公司有合作达成合作，结合平台累积的客户数据、销售数据等所有公司数据资产，形成构建风控模型的底层数据基础。

　　大数据风控技术在宏观上对行业局势影响深远，对有借贷需求的用户来说，大数据风控能高效提高审批效率，解决“燃眉之急”。在大数据风控模型作用下，拓道金服进件审批效率也得到大幅度提升。

　　未来，拓道金服将始终把出借人的资金安全放在第一位，继续打造专业的科技团队，在业务合规的基础上，提升平台的风控能力。