放款仅需0.16天！大数据解决汽车金融痛点

车辆贷款过程中最让金融机构头疼的征信体系缺失问题，将随着大数据的完善而日渐解决。

　　11月16日，上汽通用汽车金融执行委员、营运总监康伦在21世纪经济报道主办的2016（第七届）中国汽车金融年会上透露，上汽通用金融2016年实现50万笔汽车贷款自动审批，平均放款天数也已经提高到0.16天。

　　消费者购买汽车，都希望尽快放款拿车，然而，由于征信体系不完善，导致贷款周期长，放款速度慢，客户满意率低。

　　不过，随着大数据的完善，金融公司放款的速度提高和审查程序简化。

　　互联网也被称作是高速铁路，根据IDC预测，2020年基于互联网产生的数据，将达到35ZB，而1986年的数据只有8GB，翻了4.375倍。

　　中国大数据呈现了：第一，数据体量大，比如“双11”有非常大的数据体量，比如微信或者其他的来源都有很多的数据；第二，数据类别大；第三，数据处理速度快和数据真实性高。

　　而企业对这些数据采集挖掘，可以加以运用，优化业务。

　　如上汽通用金融利用对大数据分析，更好了解客户需求，进行业务部署，在优化客户体验的同时加强风险管控。

　　“我2004年来中国，没有央行的征信报告，没有任何关于客户的信息，所以那时候我们会敲客户的门，拜访我们的客户，了解客户信息。” 康伦表示，不过，随着大数据的积累，获取客户信息的方式也得以改良。

　　此外，随着大数据的积累，第三方机构，比如芝麻信用、百融金服等等，也不断的涌现，给我们提供更好的服务支撑。

　　“目前40%的客户没有央行征信记录，我们称之为 白户 ，这些由第三方给我们提供资料，完成贷款的审批。” 康伦说。

　　在大数据的有力支持下，汽车金融的客户体验正在越来越好。以上汽通用金融为例，2011年通过自动审批是10%，2016年是40%，平均审批的时间，2011年是0.75天，现在2016年平均审批的缩减到0.16天。

　　不过，美国自动审批率达到85%，相对于此，中国还有很大的提升空间。康伦表示：“随着业务管理能力的提升，包括营销服务，数据挖掘，还有风险控制，在中国有很大的机遇。”