车贷是如何通过大数据进行风控的，为什么一点要查大数据？

随着互联网的发展，汽车金融行业的加入，汽车金融得到了飞速发展，汽车借贷业务的规模也不断在扩大。但汽车金融行业的风险问题却日益突出。例如用假身份进行贷款、团伙作案欺骗贷款、恶意违约等。如何有效解决欺骗类风险和信用类风险成为整个行业迫切需要解决的问题。

所谓的车贷风控，就是将风险系数控制在最低范围内，也就是无限趋近于零，但是又不等于零，因为那样就很容易没有借款客户了。车贷行业面临的风险有：

信用评估风险：自身建立的信用体系不完善，信用评估报告不科学，同时实际考察个人信用状况、工作及经营状态、家庭稳定性、负债状况、有无恶习等信息没有落实到位。

车辆多次抵押风险：这个是车贷行业的常见现象，因为贷款人的急需用钱，在抵押一次后仍然无法满足其需求，通过再次抵押来获得更多贷款。一旦车贷公司碰到客户无力偿还的情况，做二抵的公司往往损失惨重。

贷后风控管理风险：很多机构贷后跟踪管理不到位，对贷款不能按规定进行贷后检查，应该对于借款人出现的一些预警信号比如手机关机、逾期支付利息、车辆行驶轨迹异常、存在其他负债等情况要及时发现和评估，并采取相应措施。

车贷风控的策略

车辆的评估：车辆查档、估值、违章查询、车史报告、VIN码解析等等信息掌握，对车辆了解的越详细，对于金融的风险将会降到最低，最后可以合理的估出车辆的价值。

征网信大数据：充分利用第三方大数据征信机构，根据需要选用重要的反欺诈或大数据风控产品。

监控平台的选择：平台可通过丰富的预警机制，可以科学的预测整个周期内的风险。根据车辆停留点分析、常用地址比对、敏感区域数据库等大数据分析，对车贷行业的功能场景进行针对性设计，能有效的遏制资料欺诈、二次抵押等不良现象发生。

GPS安装和监控：10万以上现场评估车辆安装2个甚至更多GPS，安装时要当场检测设备上传信息是否准确，安装位置要隐蔽，不能轻易被找到。日常做好监控信息，24小时有专人查看，对预警信息处理要及时，有异常情况及时作出判断和上报。