汽车金融资产的优势主要表现以下几点：

1、市场规模足够大，中国汽车保有量已达2.4亿辆，2018年中国新注册的汽车数量超过2800万辆，汽车金融的渗透率已经从5年前的13%提升至近40%，按照汽车金融渗透率30%估算，市场规模破万亿，中国汽车金融行业的发展有广阔的想象空间。

2、可以抵押担保，对汽车资产可以通过抵押的形式确权，资产风险相对较低。

3、处置变现的速度快。

4、金额相对小而分散。

对于整个资产端来看，持牌金融机构对传统类别的优质资产需求相对增长乏力，在经济下行的环境下，优质企业标的数量在变少，而资金会变的格外的谨慎。

照目前的趋势来看，不止是BATJ这些互联网巨头，银行以及非银机构也越来越关注零售业务，一方面随着大数据的应用越来越广泛，之前表现不起眼的零售业务越来越得到重视。

零售业务主要分为几个大类：

1、消费信贷类。目前消费信贷类，对于互联网体验要求相对较高，属于无抵押小额信贷，有互联网基因的银行或者消费金融公司更加青睐此类资产。

2、房产类。房地产以前一直是银行的主要资产类别，但目前受金融外部环境的影响，风险在集聚，房地产属于投资属性资产，房价因各地差异较大，目前对房市预期普遍看空，房价下行风险较大，目前主流机构普遍看好一线和部分二线城市的房地产类别资产，资产受地域、价格等因素影响，业务推广复制难度在加大。

3、汽车类。汽车类资产一直属于消费属性资产，价格透明，且二手车价格各地差异较小，交易活跃，未来蕴含的潜力十分巨大。综上来看，汽车金融资产受到金融机构普遍青睐也是顺理成章的事。

这一点在2008年美国次贷危机上可以看到，美国两大房地产基金房利美、房地美在危机面前轰然倒塌，反观之汽车金融基金一致表现稳健，相应的市场发展前景是毋庸置疑的。

行业参与者的增加，同时也提升了行业标准和门槛，汽车金融行业未来的发展对于获客效率、体验、风险定价、风控管理，都提出了更高的要求。

行业在初期发展阶段，由于资金的大量涌入，包括大量的互金资金涌入，对于汽车金融资产领域单纯走的是快速扩张、追求资产规模的目标，忽视了其客观发展的规律，包括对于风控前置审批的轻视，而更注重贷后的管理与获利，从而造成了风险隐患。

与此同时，市场大量泡沫开始出现，资产质量日益恶化，大量资产是围绕着次级客户产生的，对于客户贷后的任意压榨及存续能力产生了极大地影响，在外部环境开始严峻的形势下，如资金面收紧，特别是在2017年下半年开始的宏观调控，去杠杆，去泡沫、银行缩表、降准的情况下，这种危机风险随时可能爆发。

在2018年调控依然严峻的形势下，市场开始出清，无法满足市场需求的企业和平台纷纷退出了汽车金融市场，这是对前期快速扩张后果的买单，也是无法适应市场环境的表现。

市场环境的变化促使着企业要主动顺应这种变化，做顺势而为的事情，要想尽办法提高获客效率，降低成本，严抓风控等。我们看到未来汽车金融市场的前景还是很广阔的，市场的需求依然很旺盛，但是门槛会变的越来越高，对于体验和风控的要求会变得更高了。

汽车金融未来的趋势发展要围绕着服务体验以及科技化水平以及数据表现这些重点。汽车金融服务，能否在短时间内形成一套标准化的操作体系这是很重要的。

首先获客，可以通过完善自身业务体系，建立起一套完善的渠道获客网络。增加渠道的服务粘性是很重要的，首先要清楚渠道的特性，资金的稳定是首位的，市场受利益导向，体验好、收益好固然重要，但稳定是压倒性的。

其次是产品的体验，响应速度和便捷度是对于客户很重要的体验，需要整体科技服务能力体系的建设，给渠道赋能。其次是在平台上可以得到想要的资金和服务。未来的发展路径一定是基于大数据和风控分析建立起一套完整的运营和管理体系，一方面对接好资金端，一方面对接好资产端。

确立好定位，服务好两端，目前对于资金端来说要解决*的顾虑就是资产质量的问题。首先前面所述，汽车金融资产的市场规模是母庸质疑的，但是很难去标准化的做好市场的开拓和获客，因为几乎是每一家资金方都有自己一套相应的风控标准，这是因为其对于风控数据把握上还停留在之前的信审思路和对于风控数据的不确定性上，这点来说造成了产品的差异化，很难在市场上大面积的复制，并且每一家的风控标准不同，也不能说明更复杂的风控要求，就一定可以规避好风险;简单便捷的要求*终数据表现上就是不好。对结果的影响是多方面的，关键能够抓住核心要素，很难说单一的标准对于结果的影响会很大，更多是在贷前、贷中、贷后的完整风控体系上，谁的体系更完善，谁就更能掌握主动。

未来企业比拼的是真功夫，随着数据化、信息化的逐步透明公开，数据的表现就尤为重要，良好的数据表现将会是企业发展的核心生产力!

目前存在的一些问题就是，*，如何能够制定出一套能够让多方信服的风控标准，满足相应的数据要求。第二，能否出现一家对贷后资产管理处置能力强，且可以通过资产包定价的形式，进行资产的收购，进而达到资产相对标准化。

比方说，采用各方都能够接受的风控标准，征信标准，互联网征信的标准等等，将客户等级分类，从而针对不同类别的客户所产生的不良资产进行分类，并按类别进行定价，根据定价进行处置，那么这样就形成了行业的闭环，前端风控标准的定价对坏账产生是有一定预期的，量的规模是可以控制在一个合理的范围内的，同时对于产生的这一部分又可以采用事先定价的原则，对于不良资产进行定价收购，这样就会根据风险定价的标准，来设计产品，并对于产品的收益会产生相对可靠地预期。

对于资金方来说就能够解决掉一大部分对于资产质量预期不确定性所带来的风险定价不稳定、不信任、不透明的情况。这些技术的实现还有一个重要因素，就是信息的追溯和不可篡改性，不管后期到哪个环节，根据实际需要，进行回访查看原始信息，都能够看到真实的原始信息，并且所有信息的逻辑是相通的，这样对于资产处置来说对于标准化的资产包，是可以放心大胆的收购，对于资金方来说，资产的风控信息，贷中管理信息，贷后管理信息都是可查并且可追溯并不可篡改。这个技术目前是可以实现的。

目前的汽车金融所处的阶段大都在1.0阶段，那么未来汽车金融的发展一定是基于场景下的2.0阶段，汽车金融领域服务的核心就是在风险可控的前提下极大的便利性，风险定价和场景应用，相互的配合。

在大数据的基础上，如何能够通过汽车金融这一入口，获取更多的汽车精准用户，通过数据分析加以提炼，发掘出更大的长尾价值出来，我相信这样又会极大的促进汽车产业的发展，为客户带去更多的服务。

相信汽车金融的一定会通过科技引领未来，与汽车领域各个板块相互融汇，相互贯通。

来源：慧聪网