汽車金融市場的格局將以一個比我們任何人的預料都快的速度變化起來。一切過去的從業者，一切準備進入的新玩傢，都必須快速提高認知能力而決定是否被時代棄取。
—— 馨金融
每次和朋友談到汽車金融市場，或者把外延擴大一些到汽車新零售市場，有幾個觀點是大傢幾乎都認同的：
一是市場蛋糕很大，未來也有很大的增長潛力；二是這一市場未來的競爭會越來越激烈，尤其是越來越多的巨頭跨界而來，試圖通過資本的力量改變市場格局。
不過在此基礎之上，還有很多問題其實很難探討出一個令人信服的答案。我和很多從業者交流過，也瞭解過很多公司，但是困擾我的問題不僅沒有減少，反而在增加。
比如，汽車新零售市場的概念外延非常大，到底哪一個賽道、哪一個領域最有潛力？大傢一擁而上進入的賽道就真的市場空間大嗎？所謂的機會到底是對於創業者而言有成為獨角獸的機會，還是巨頭有贏傢通吃的機會？具備什麼樣特質的公司才能把握住這一波風口，而不至於在風口過後就迅速墜落？
我的一個很深刻的感受是，我們所能看到的汽車金融或者汽車新零售行業，有時候是很浮於表面的，作為一個非常註重線下交易、線下體驗、線下渠道的行業，對於這個行業的思考必須是有市場一線的體驗同時又有理論層面的思考。
所以在看到今天分享的這篇文章時，我非常驚喜，這幾天已經反復研讀瞭好幾遍。它解答瞭我對於這個行業的很多疑惑，無論是從金融的角度，還是汽車行業的邏輯，它都解釋得非常清晰。
希望對你們也有所幫助，enjoy~
國內汽車金融的現狀和前景是怎樣的？
文 | 黃席盛
來源 | 我們是 NewMoney
我在做項目期間，實地考察瞭杭州、嘉興、紹興等地的汽車交易市場，後來出於研究的目的，又走訪瞭北京、溫州等地。一方面是和線下有經驗的金融公司業務員、車商聊天，一方面是和市場上幾乎所有關註汽車金融的 VC/PE 都有一些聯系，所得材料不少。
我發現投資圈、汽車金融圈對行業的理解都很不一樣，走訪北京的交易市場，可能和走訪溫州的交易市場，會得到完全相反的結論。
去年中旬，我寫瞭一篇在創投圈頗有一些影響力的汽車金融行研，大致包含瞭汽車金融的現狀闡述。陸陸續續的研究，則是直到 18 年 1 月份因為一些原因才停止。
資本的力量如暴風驟雨、迅猛異常，相比於過去的行業性機會，創業團隊和大公司之間認知的時間差變得很短。大公司正在以摧枯拉朽的姿態將市場重新翻瞭一遍土，市場的格局將以一個比我們任何人的預料都快的速度變化起來。
一切過去的從業者，一切準備進入的新玩傢，都必須快速提高認知能力而決定是否被時代棄取。
以下是我一些研究的概要，對於行業現狀的整體闡述，還是參照上文的行研文檔較為完整。
金融行業創業接近尾聲
2018 年的金融創新市場（尤指信貸），基本已經形成瞭固定的「場景 - 風控 - 資金」模式，新的模式幾乎被探究完畢。除非有重大的數據上的突破（如金稅三期數據源），否則我認為不存在模式創新後一輪輪融資走上資本化的道路。我自己聽到 VC 圈一線的炮火聲越來越小，看金融的投資經理已經供大於求。
然而，由於信貸本身的競爭力很大程度上在場景和資金的 BD 能力，這兩個能力未必能規模化贏傢通吃，這就使得金融行業不具備投資的機會但具備創業的機會。
從創業而言，2018 也未必是一個好的年景，監管太左，既然能將 168 元的水果卡定性為頂風違紀，就不會在乎為瞭風險而扼殺掉多如牛毛的創業公司。從具體政策上來看，主要是對資金端的壓制。
今天信貸無非兩種模式，要麼自有放貸主體，要麼給其他機構做助貸。
對於自有放貸主體的玩傢而言，監管對杠桿率的限制最為致命。過去小貸公司雖然有杠桿率限制，但是通過 ABS 出表（可以簡單理解為債權轉讓出去），就可規避監管。
中國國情潛規則多，監管政策不能看條文，BAT 的應對是更關鍵的指標。2017 年 12 月 18 日，螞蟻金服為重慶阿裡小貸增資 82 億，給整個行業帶來致命的負面信號。原本重慶阿裡小貸一直違規超杠桿做業務，2017 年註冊資本是 20 億卻 ABS 出表瞭數千億的業務，早已違規。
阿裡的解決方案是一邊增資補足杠桿率，一邊將自己放貸改為貸款超市，讓銀行在背後給消費者通過二類戶放貸。對於阿裡這樣和監管走得很近的機構，尚有溝通的餘地，大部分小公司，一旦政策落實下來，可能會因為杠桿率被一幫子打死。
助貸模式也並非一帆風順，銀監發〔2018〕4 號是最大的痛。第九條：
違規接受未取得融資擔保業務經營許可證的第三方機構提供擔保、增信服務以及兜底承諾等變相增信服務。
講的是，過去往往助貸公司負責獲客和風控，銀行負責資金。因為前端風控很大程度上是助貸公司做的，所以助貸公司要給銀行做擔保，銀行也更願意和強擔保能力的渠道開展合作，比如萬達小貸、360 金融、京東金融、小米貸款 ……
這件事造成的問題就是，銀行把風險放在資產負債表外瞭，某銀行從 08 年做汽車金融至今，未出現一筆壞賬，但下屬助貸公司實際上承擔瞭大量風險，不爆則已，一旦爆發就是大問題。
因此監管要求，如果一傢公司要給銀行做助貸加增信，要麼是融資性擔保公司，要麼是保險公司。然而前者受到 10 倍杠桿率限制，後者牌照極難拿。
然而汽車金融是信貸行業僅剩的創業機會
今天信貸創業要選什麼方向，我自己歸結瞭兩點：
✔ 信貸行業從未出現賽道都賠錢，隻有某公司賺錢的情況，更多還是同賠同賺，因此要選擇人人賺錢的賽道
✔ 不要燒錢或者負現金流，最後期望通過資本化變現，很難實現；應當做一傢一開始就盈利或者正現金流的公司，即便靠分紅也能變現
汽車金融行業完美的符合瞭這兩點：
其一，由於市場處於金融供不應求，滲透率快速提升的階段，市場利率水平還很高，所有玩傢利潤都非常豐厚。以銀行擔保系的公司為例，經營得好的，現金流大賺，利潤表小賺；經營得不好的，現金流小賺，利潤表打平，自己的小金庫還貪污一筆錢，總體還是大賺。
其二，汽車金融行業如果通過助貸模式砍 3 年的頭息，會有非常好的現金流。3 年期的二手車分期，基本上可以砍頭息 11%，扣除運營成本和費用，剩下 5% 問題不大。即便通過融資租賃模式，也有辦法把大部分收益前置。
二手車消費貸是汽車金融的先鋒隊
上圖是我歸納的汽車金融的機會分佈。簡單講，今天汽車金融行業要麼自己做交易場景，要麼給交易場景做資金批發。
理論上自己做交易場景是最好的，但是：二手車因為收車定價需要老板做，歷來小而散；新車 4S 店長期經營狀況並不好，新玩傢如果沒有明顯競爭優勢，很難逆轉行業的整體頹勢。
資金批發中，車抵貸格局完成瞭，不是個大市場；車商貸本質上是給高杠桿的小微貿易企業放貸，大方向就是不賺錢的；消費貸中新車機會歸巨頭；二手車消費貸利潤高，而且創業公司有機會。
每一個參與汽車金融的玩傢，無論從何種賽道切入，都應致力於舔到二手車消費貸這塊奶油。以下主要為對二手車消費貸的分析。
消費端利率下行，提出精細化運營要求
2018 年市場最大的變化，我認為既不是某些銀行的資金政策（因為好資產總有人要），也不是某些浩浩湯湯的汽車新零售（因為想做好太難瞭），而是大資本進入帶來的消費者端利率大幅下降。
以某行卡分期公司在浙江做二手車分期展業為例，利率大約是擔保公司收取 10% 的服務費。之後用戶向銀行按「本金 = 貸款額 * ( 1+10% ) 」償還，3 年等額本息，銀行 3 年共收利息 9%，折合年化 5.8%。銀行利息部分我們不管，金融公司收到手上的砍頭息就是 11%，包含瞭運營成本、風險成本、公司利潤。
對於運營的不好的公司，運營成本 6%，風險成本 4%，實際上利潤已經是 0 瞭。之所以它們仍賺得盆滿缽滿，原因如下：
西北等偏遠地區服務費可達 18%，全國平均可達 14%，相比於浙江地區，多瞭 4% 的凈利
4% 壞賬為 Vintage 峰值，但時間上是滯後的，故沒有在現金流上體現
但這兩個盈利手段都站不住腳。第一個，偏遠地區的高息本質上是金融供給不足的結果，但是在如今汽車金融大紅大紫的背景下，這個窗口期也就 1 年時間。
第二個，壞賬雖然滯後但還是要顯露出來的，對於一個正常的經營者，隻賺現金流不賺利潤表似乎也沒什麼意義。
挑戰的背後是機遇，精耕細作的公司可以搶占粗放經營公司的市場空間。
所謂「大數據風控」
任何技術傳到中國都會被神話，每一傢放貸公司都不得不假裝自己擁有大數據風控技術，來面對資金端的質疑。說者不明白，聽者也未必明白，但是似乎掛上瞭高科技，能解釋一些不能用常理解釋的壞賬率，於是皆大歡喜。
實際上，大數據風控更多的就是回歸分析，根據大量的歷史數據，系統統計出：這些特點的人不還款，這些特點的人還款。至於其中需要使用到的服務器技術和數學模型，我們這些技術白癡沒必要關心。
根據大數據風控本身的特點，很容易判斷，什麼類型的貸款可以使用大數據風控：
✔ 大量的案例，不僅包括用戶提交的變量，而且要有對應的還款情況。因此現金貸這樣大量案例的貸款易於做大數據風控，而房抵貸這種期限長金額高的，很難做大數據風控。
✔ 需要獲取到真實數據，如果獲取的數據可以被包裝，大數據風控就完全沒有用武之地。
讓我們把汽車金融的風險做一下拆分，看看哪裡有大數據風控的機會，大體風險分三類：
1、真實購車用戶違約，大約 Vintage 壞賬在 1%，相比於 3C 和醫美分期，買車（豪車除外）的消費行為本身已經篩選出有一定資信的用戶。
2、車抵貸包裝成消費貸的套現單，即車的買方和賣方都是一起的人，通過消費貸的方式借到瞭相當於車抵貸的錢。由於後續會慢慢還款，套現單短期看不出壞賬，但後患無窮。
車抵貸用戶本身資質差，借來的現金多半是生意周轉或還外債，市場上車抵貸的年化利率都在 40% 以上，消費貸給消費者的年化利率不到 20%，中間的差額就是公司的損失。
從另一個角度看，雖然做得好的車抵貸公司催回後壞賬率可達 5% 以下，但展期率（另一個角度就是逾期率）卻可能高達 20%，消費貸公司往往不具備強催收能力，這個問題就會尤其顯著。
3、純粹詐騙，消費貸購車後將車二抵或者黑車賣掉，一般還款 1 期以後就再也不還。由於首付比例高，且賣黑車有折價，通過這個方式騙得的金額並不高，而手續卻極其繁瑣。
可以認為，一般不會有人準備一套手續僅為瞭騙一輛車，多半是車商拉一堆白戶騙走金融公司大批量貸款，作案時期可能在數周到一個月。
第一種風險是我們可以接受的，由於市場大環境好，不需要太擔心，反而是做瞭風控容易提高拒單率，得不償失。
第二種風險是絕對不能接受的，是容易被很多汽車金融公司總部忽視的隱形炸彈。而第二種風險的發生，一定是車商和業務員的一致配合，車商必然知道買傢和賣傢是一起的，多半情況業務員也會知道，因為需要包裝材料並做高評估價。
在第二種風險中，大數據風控完全無效，因為傳到總部錄入系統的數根本就是假的。今天大部分汽車金融公司處理此事的做法是高壓線的管理政策，有的直接開除，更有甚者直接讓作惡員工吃牢飯。
第三種風險是整體性的風險，不出事則已，一出事可能就是總 AUM 的 2-5% 的壞賬。由於利益太大，可以騙一票後出國永不回來，對員工高壓線的做法也已經不管用瞭。今天大部分汽車金融公司處理此事就兩個方法，一個是總部電核，一個是巡查制度。
討論一下大數據風控的應用：第一個風險可以用大數據風控，但沒啥效益。第二個風險都是假資料，根本沒法用大數據風控。第三個風險中，大數據風控可以發現一些假單子的聚類，從而給出警告，通知人工核查。但這也屬於屠龍之術，出事情之前沒人能覺察到效果，也沒人會重視。
總結一下，大數據風控唯一的作用是識別批量造假的單子，但沒什麼值得神話的。線下放貸的生意，一線的炮火聲隻有業務員聽見，把人管好才是根本。
三種模式：直營、區域代理、商戶代理
理論上，和任何消費分期市場一樣，二手車分期應該也有三種模式：
直營：自己的業務員在二手車門店蹲著等單子。
區域代理：區域加盟商負責養業務員並且承擔風險。
商戶代理：二手車商作為代理，給自己的客戶附加金融產品，並直接給金融公司總部推單子。
到底哪種方法好，大傢一直爭論不休。
直營是最原始也是最靠譜的模式，唯一的缺點就是擴張慢，一旦擴張快就管理事故。
區域代理解決瞭擴張速度的問題，但由於區域代理的收入取決於業務量，區域代理天然就有放寬風控甚至幫助包裝材料的傾向。為瞭解決這一問題，很多金融公司要求區域代理連帶擔保，但是代理商實際不具備相匹配的主體資信，最後的結局就是，一旦不小心出瞭風險，代理商隻能不斷擴大業務量搏一把，最後不得不跑路。
商戶代理貌似比區域代理好一些，商戶本身瞭解業務場景，也具備主體資信可以提供擔保。
直營和區域代理相比，毫無疑問，直營更好。但今天二手車消費金融市場做全國展業的公司，沒有真正做直營的，直營因為擴張速度的原因頂多做到 2-3 個省份。
大量號稱直營的，實則區域代理。這兩者本無優劣，無非數量與質量的權衡問題。我相信，小而美的區域性直營公司，大而全的全國區域代理公司，將在很長一段時間內並存。
商戶代理模式就有更多可探討的空間，參考最為成熟的 3C 分期市場的經驗，最大的兩傢，捷信和買單俠是直營模式。
閃銀是區域代理模式，是因為當時希望快速占領市場的權益之計，選擇的代理商並不要求行業背景，而清一色是當地有水電站、大型超市等產業的老板，主要考慮到代理商的擔保能力。在 3C 分期領域，商戶代理模式從來沒有成功過，基本以商戶騙貸告終。
3C 分期中商戶代理不可行，對比二手車分期是否也不可行呢，有幾個情況差別：
3C 市場，風險都集中在用戶的還款能力；而二手車市場，風險都是欺詐問題，如果商戶配合，可以有效降低二手車分期的風險。
3C 市場，都是連鎖店面，每個單獨店面的員工不具備風控能力；而二手車市場，都是老板常駐一傢核心店面，具備風控執行能力。
3C 市場，金融收入隻占總商戶總收入很小比例，商戶沒有動力管理金融業務；而二手車市場，金融收入占比極高，每一個老板都有興趣參與金融業務。
總結一下：
從業務擴張速度看，區域代理 > 商戶代理 > 直營。在 2018 年，業務擴張速度再怎麼強調都不為過。
從風控水平看，直營 > 區域代理 = 商戶代理。值得一提的是，第二種客戶騙貸的風險，商戶代理模式或許可以完全杜絕；但對於第三種整體跑路風險，因為商戶代理模式給瞭商戶更大的權限，很容易在商戶代理模式下出現。
資金從哪裡來
今天二手車消費貸公司獲取資金主要是銀行擔保系（助貸）和融資租賃兩大模式，具體產業鏈結構可以見我下圖的總結。
一條路是助貸，即銀行擔保系準入。缺點是資金不穩定，優點是高杠桿率且砍頭息。CEO 清一色 60 後和 70 後，沒有 80 後的。大公司和小公司拿資金的能力不會有特別大的差距，我認為擔保系的大公司不應該享受超額溢價。
另一條路是自己放款，理論上可以有融資租賃、保理、小貸、消金等牌照，但由於融資租賃可以占有物權方便催收，且牌照便宜，所以融資租賃成為主流模式。融資租賃先放款，形成資產包後再轉讓給資金方。優點是魯棒性更強，不依托任一資金方，而是打包成現金流資產後，可以賣給任何機構。但資金方實際上還是無法看清資產包內的資產，缺點是依然要依靠資產端主體資信來決定融資能力。
曾和一個 CEO 聊起，什麼事情都能靠 BD，隻有找資金不能靠 BD。看的案子越多，這句話我越認同，找資金這件事，不是新經濟，而是舊經濟，是傳統金融。
如同某知名汽車金融公司，CEO 原本主機廠金融高管出身，一開始做銀行助貸，再抱大腿聯合成立融資租賃，最後通過幾輪股權融資，讓公司真正具備瞭主體資信。在做汽車金融早期投資的時候，我們應當致力於發現具備這樣潛質的 CEO，並給予超額溢價。
車源問題
上面講的都是資金批發中風控、展業、資金的細節，除此以外，很多人在思考，是否有資金批發以外的方式和車商建立關系？大約探索瞭如下模式：
1、SaaS：屬於附加物，工具類產品的競爭壁壘是有限的。
2、保險：屬於另一攤生意，不同保險經代在不同時間能拿到不同價格提供給渠道方，有比價和出單平臺的機會。車險本身已經是沒有利潤的生意，除非保險公司違規變相補貼，否則很難有玩傢在這個領域具備規模化競爭優勢。
3、車史數據：可以幫助車商提供檢車的輔助，有一定價值，但是車商不會為單筆查詢付太多錢。
4、估價數據：用途比較有限，定價是車商的核心能力，估價數據更多的是用於參考，基本低於實際成交價。
5、銷售：小城市的二手車是如何成交的？首先，二手車市場是一個賣方市場，掌握瞭優質車源的車商是強勢方。
其次，車商和「拼縫的」（拉客戶給車商的中介）一起，一方面找熟人關系殺熟，一方面在 58 趕集和當地論壇刷帖子，希望碰到肥羊。一般一個車商一個月也就成交 2-3 臺車，都是強銷售和信息不透明的路數。為二手車商提供的銷售服務無法做到閉環，僅能起導流作用。
然而，正如訪談的某車商所說「老子有一輛奔馳在手，城裡想買二手奔馳的，無論找到哪個車商都會帶到我這裡。本來就是我的客戶，有沒有 XX 平臺都會到我們市場裡來。」
6、車源：非常重要的手段，車源是車商的核心生產資料，誰控制瞭車源，誰就控制瞭車商。大部分汽車金融行業的投資人和創業者都認為，車源是顛覆行業的關鍵。
現有二手車源是怎麼來的呢？90% 以上都是 4S 店的置換車。一個車主需要將車子出手，多半是要換新車，於是去 4S 店買新車的時候，4S 店就會找到當地二手車商過來定價收車，車商再返給 4S 店工作人員一定的好處費。
如何提高車源效率？一個方法是創新性地拿到車源，一個方法是提高車商串貨效率。
先講拿車源問題，需要考慮的兩個關鍵要素分別是「流量」和「定價」。
流量上，從消費者有賣車需求開始，到接觸 4S 店被收車，中間的時間很短，如何在這麼短的時間內切入消費者。
顯然互聯網營銷是不管用的，因為命中率太低。通過做 4S 店導流，順便抓取精準流量，是一個方法，難點在於 4S 店導流本身是個虧錢買賣，沒人做好。和 4S 店集團合作統一收車，也是一個有效的方法，但如果無法做大蛋糕，僅僅是將員工的灰色收入變為 4S 店集團的收入，還不如直接讓 4S 店做全員降薪，解決不瞭根本問題。
定價上，由於「一車一況」，任何數據化的定價方案都隻能確定參考價，一旦涉及人來主觀定價，委托給任何人都存在權利尋租空間。現有最成熟的方案是優信拍，集中車源在一個場地，買傢線下看車線上競拍，來解決定價問題。但很多時候，優信拍無法做到交易閉環，車商讓用戶在優信拍上定價後，提高一點兒價格在場外完成交易。
車商串貨問題，彼此相識的車商可以直接微信達成交易，互聯網改造這個場景的核心在建立車商信用體系。譬如某些城市車管所建立的當地二手車商聯盟（商會），先通過擔保制度和邀請制度做好車商準入，再建立一系列的信息發佈規范，對於不遵守者進行懲罰，久而久之，建立起各車商的信用體系，大大降低瞭交易的摩擦成本。
綜上，汽車新零售是二手車車源端改革的機會，車商聯盟是解決車商串貨問題的有效手段。
結論
總結前述內容的觀點如下：
✔ 受限於監管和降杠桿周期，金融行業的創業接近尾聲
✔ 但汽車金融仍然處於金融滲透率提升的階段，至少還有 2-3 傢上市公司的機會
✔ 二手車消費貸是汽車金融中最肥的肉
✔消費端利率下行，精耕細作的公司可以搶占粗放經營公司的市場
✔ 大數據風控效果有限，歷經時間打磨出來的管理半徑是風控核心
✔ 直營小而美，區域代理大而松，號稱全國直營的，大部分都還是區域代理
✔ 相比區域代理，商戶代理可以防止套現單，但是容易整體跑路，並非好模式
✔ 資金端能力要靠老板背景，具備強資金能力老板的早期公司是投資窪地
✔ 汽車新零售是二手車車源端改革的機會，車商聯盟是解決車商串貨問題的有效手段
