車貸風控GPS流程詳解
分類：衛星技術
發布時間：2017年06月08日
上月底，宜人貸公布的2017年第一季度財務業績顯示，宜人貸促成借款總額69.23億元，同比增長101%。但值得注意的是，因壞賬率的不斷上漲，宜人貸在第一季度中將質保金比例上調了8%。抑制壞賬率的方式只有上調保質金嗎？車貸風控的流程是什么，又是如何控制風險的呢？
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車貸風控GPS流程從時間段上可分為貸前GPS風控和貸后GPS風控。
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貸前風控主要是對貸款申請人進行資料審核，確保提交的資料盡可能地詳盡，電話詳單、銀行流水賬、機動車發票等都可作為資格審核的參照。
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資料提交后交由專業的評估師進行評估，必要時可對申請人進行電審、面審和家訪。簡而言之，貸前資料審核事無巨細都可作為申請人還款能力、還款信用的評估標準，避免壞賬率。
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不過在實際情況中，貸前風控無法將不合格的申請人完全篩選出去，所以依靠GPS技術進行的貸后風控才是挽回經濟損失的最主要的方法。
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熟練的人僅借助GPS風控管理平臺的數據和軌跡就能提前發現違約風險，比如：
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1.想確認申請人所填寫的家庭、工作單位這些個人信息是否是真實的，只需要在風控管理平臺上查看這輛車的歷史行駛軌跡，就能看到在選中的時間段內這輛車都去了哪里，停在了哪里和停了多久，判斷這些停留地點是否是申請人填寫的常用地址，若完全不符合，即有很大可能這個申請人提供的是虛假的身份信息，多為意欲騙取貸款的詐欺類客戶。
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2.有部分申請人前期的歷史軌跡一切顯示正常，但從某天開始就變得不規律起來。如此有可能是因為申請人資金周轉不通，正忙于到處想辦法，不排除會有因籌借不到數額而逃貸、逾期不還的可能。車貸公司能根據GPS風控平臺及時發現，盡早做出防范措施。
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3.若是借款申請人的車輛徘徊或停留在一些可進行車貸或二押行為的敏感地點，風控人員應尤為重視此類人員，不要逢到二押公司已經放款才進行處理。
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上調保質金只能幫助判斷貸款申請人是否能力還清款項，而且這種判斷方式還不能百分百正確，并不能幫助車貸公司降低壞賬率。車貸公司若能形成這種科學的貸后風險管理體系，利用GPS風控平臺，按GPS定位器軌跡分析風險，掌握上述風控流程，靈活應用，舉一反三，及時發現風險，就能降低違約率。