我在做项目期间，实地考察了杭州、嘉兴、绍兴等地的汽车交易市场，后来出于研究的目的，又走访了北京、温州等地。一方面是和线下有经验的金融公司业务员、车商聊天，一方面是和市场上几乎所有关注汽车金融的VC/PE都有一些联系，所得材料不少。 

我发现投资圈、汽车金融圈对行业的理解都很不一样，走访北京的交易市场，可能和走访温州的交易市场，会得到完全相反的结论。 

去年中旬，我写了一篇在创投圈颇有一些影响力的汽车金融行研，大致包含了汽车金融的现状阐述。陆陆续续的研究，则是直到18年1月份因为一些原因才停止。 

资本的力量如暴风骤雨、迅猛异常，相比于过去的行业性机会，创业团队和大公司之间认知的时间差变得很短。大公司正在以摧枯拉朽的姿态将市场重新翻了一遍土，市场的格局将以一个比我们任何人的预料都快的速度变化起来。 

一切过去的从业者，一切准备进入的新玩家，都必须快速提高认知能力而决定是否被时代弃取。 

以下是我一些研究的概要，对于行业现状的整体阐述，还是参照上文的行研文档较为完整。 

1 
金融行业创业接近尾声 

2018年的金融创新市场（尤指信贷），基本已经形成了固定的「场景-风控-资金」模式，新的模式几乎被探究完毕。除非有重大的数据上的突破（如金税三期数据源），否则我认为不存在模式创新后一轮轮融资走上资本化的道路。我自己听到VC圈一线的炮火声越来越小，看金融的投资经理已经供大于求。 

然而，由于信贷本身的竞争力很大程度上在场景和资金的BD能力，这两个能力未必能规模化赢家通吃，这就使得金融行业不具备投资的机会但具备创业的机会。 

从创业而言，2018也未必是一个好的年景，监管太左，既然能将168元的水果卡定性为顶风违纪，就不会在乎为了风险而扼杀掉多如牛毛的创业公司。从具体政策上来看，主要是对资金端的压制。 

今天信贷无非两种模式，要么自有放贷主体，要么给其他机构做助贷。 

对于自有放贷主体的玩家而言，监管对杠杆率的限制最为致命。过去小贷公司虽然有杠杆率限制，但是通过ABS出表（可以简单理解为债权转让出去），就可规避监管。 

中国国情潜规则多，监管政策不能看条文，BAT的应对是更关键的指标。2017年12月18日，蚂蚁金服为重庆阿里小贷增资82亿，给整个行业带来致命的负面信号。原本重庆阿里小贷一直违规超杠杆做业务，2017年注册资本是20亿却ABS出表了数千亿的业务，早已违规。 

阿里的解决方案是一边增资补足杠杆率，一边将自己放贷改为贷款超市，让银行在背后给消费者通过二类户放贷。对于阿里这样和监管走得很近的机构，尚有沟通的余地，大部分小公司，一旦政策落实下来，可能会因为杠杆率被一帮子打死。 

助贷模式也并非一帆风顺，银监发〔2018〕4号是最大的痛。第九条： 

违规接受未取得融资担保业务经营许可证的第三方机构提供担保、增信服务以及兜底承诺等变相增信服务。 

讲的是，过去往往助贷公司负责获客和风控，银行负责资金。因为前端风控很大程度上是助贷公司做的，所以助贷公司要给银行做担保，银行也更愿意和强担保能力的渠道开展合作，比如万达小贷、360金融、京东金融、小米贷款…… 

这件事造成的问题就是，银行把风险放在资产负债表外了，某银行从08年做汽车金融至今，未出现一笔坏账，但下属助贷公司实际上承担了大量风险，不爆则已，一旦爆发就是大问题。 

因此监管要求，如果一家公司要给银行做助贷加增信，要么是融资性担保公司，要么是保险公司。然而前者受到10倍杠杆率限制，后者牌照极难拿。 

2 
然而汽车金融是信贷行业仅剩的创业机会 

今天信贷创业要选什么方向，我自己归结了两点： 

√ 信贷行业从未出现赛道都赔钱，只有某公司赚钱的情况，更多还是同赔同赚，因此要选择人人赚钱的赛道 
√不要烧钱或者负现金流，最后期望通过资本化变现，很难实现；应当做一家一开始就盈利或者正现金流的公司，即便靠分红也能变现 

汽车金融行业完美的符合了这两点： 

其一，由于市场处于金融供不应求，渗透率快速提升的阶段，市场利率水平还很高，所有玩家利润都非常丰厚。以银行担保系的公司为例，经营得好的，现金流大赚，利润表小赚；经营得不好的，现金流小赚，利润表打平，自己的小金库还贪污一笔钱，总体还是大赚。 

其二，汽车金融行业如果通过助贷模式砍3年的头息，会有非常好的现金流。3年期的二手车分期，基本上可以砍头息11%，扣除运营成本和费用，剩下5%问题不大。即便通过融资租赁模式，也有办法把大部分收益前置。 

3 
二手车消费贷是汽车金融的先锋队

上图是我归纳的汽车金融的机会分布。简单讲，今天汽车金融行业要么自己做交易场景，要么给交易场景做资金批发。 

理论上自己做交易场景是最好的，但是：二手车因为收车定价需要老板做，历来小而散；新车4S店长期经营状况并不好，新玩家如果没有明显竞争优势，很难逆转行业的整体颓势。 

资金批发中，车抵贷格局完成了，不是个大市场；车商贷本质上是给高杠杆的小微贸易企业放贷，大方向就是不赚钱的；消费贷中新车机会归巨头；二手车消费贷利润高，而且创业公司有机会。 

每一个参与汽车金融的玩家，无论从何种赛道切入，都应致力于舔到二手车消费贷这块奶油。以下主要为对二手车消费贷的分析。 

4 
消费端利率下行，提出精细化运营要求 

2018年市场最大的变化，我认为既不是某些银行的资金政策（因为好资产总有人要），也不是某些浩浩汤汤的汽车新零售（因为想做好太难了），而是大资本进入带来的消费者端利率大幅下降。 

以某行卡分期公司在浙江做二手车分期展业为例，利率大约是担保公司收取10%的服务费。之后用户向银行按「本金=贷款额*(1+10%)」偿还，3年等额本息，银行3年共收利息9%，折合年化5.8%。银行利息部分我们不管，金融公司收到手上的砍头息就是11%，包含了运营成本、风险成本、公司利润。 

对于运营的不好的公司，运营成本6%，风险成本4%，实际上利润已经是0了。之所以它们仍赚得盆满钵满，原因如下：

西北等偏远地区服务费可达18%，全国平均可达14%，相比于浙江地区，多了4%的净利 

4%坏账为Vintage峰值，但时间上是滞后的，故没有在现金流上体现 

但这两个盈利手段都站不住脚。第一个，偏远地区的高息本质上是金融供给不足的结果，但是在如今汽车金融大红大紫的背景下，这个窗口期也就1年时间。 

第二个，坏账虽然滞后但还是要显露出来的，对于一个正常的经营者，只赚现金流不赚利润表似乎也没什么意义。 

挑战的背后是机遇，精耕细作的公司可以抢占粗放经营公司的市场空间。 

5 
所谓「大数据风控」 

任何技术传到中国都会被神话，每一家放贷公司都不得不假装自己拥有大数据风控技术，来面对资金端的质疑。说者不明白，听者也未必明白，但是似乎挂上了高科技，能解释一些不能用常理解释的坏账率，于是皆大欢喜。 

实际上，大数据风控更多的就是回归分析，根据大量的历史数据，系统统计出：这些特点的人不还款，这些特点的人还款。至于其中需要使用到的服务器技术和数学模型，我们这些技术白痴没必要关心。 

根据大数据风控本身的特点，很容易判断，什么类型的贷款可以使用大数据风控： 

√ 大量的案例，不仅包括用户提交的变量，而且要有对应的还款情况。因此现金贷这样大量案例的贷款易于做大数据风控，而房抵贷这种期限长金额高的，很难做大数据风控。 

√ 需要获取到真实数据，如果获取的数据可以被包装，大数据风控就完全没有用武之地。 

让我们把汽车金融的风险做一下拆分，看看哪里有大数据风控的机会，大体风险分三类： 

1、真实购车用户违约，大约Vintage坏账在1%，相比于3C和医美分期，买车（豪车除外）的消费行为本身已经筛选出有一定资信的用户。 

2、车抵贷包装成消费贷的套现单，即车的买方和卖方都是一起的人，通过消费贷的方式借到了相当于车抵贷的钱。由于后续会慢慢还款，套现单短期看不出坏账，但后患无穷。 

车抵贷用户本身资质差，借来的现金多半是生意周转或还外债，市场上车抵贷的年化利率都在40%以上，消费贷给消费者的年化利率不到20%，中间的差额就是公司的损失。 

从另一个角度看，虽然做得好的车抵贷公司催回后坏账率可达5%以下，但展期率（另一个角度就是逾期率）却可能高达20%，消费贷公司往往不具备强催收能力，这个问题就会尤其显著。 

3、纯粹诈骗，消费贷购车后将车二抵或者黑车卖掉，一般还款1期以后就再也不还。由于首付比例高，且卖黑车有折价，通过这个方式骗得的金额并不高，而手续却极其繁琐。 

可以认为，一般不会有人准备一套手续仅为了骗一辆车，多半是车商拉一堆白户骗走金融公司大批量贷款，作案时期可能在数周到一个月。 

第一种风险是我们可以接受的，由于市场大环境好，不需要太担心，反而是做了风控容易提高拒单率，得不偿失。 

第二种风险是绝对不能接受的，是容易被很多汽车金融公司总部忽视的隐形炸弹。而第二种风险的发生，一定是车商和业务员的一致配合，车商必然知道买家和卖家是一起的，多半情况业务员也会知道，因为需要包装材料并做高评估价。 

在第二种风险中，大数据风控完全无效，因为传到总部录入系统的数根本就是假的。今天大部分汽车金融公司处理此事的做法是高压线的管理政策，有的直接开除，更有甚者直接让作恶员工吃牢饭。 

第三种风险是整体性的风险，不出事则已，一出事可能就是总AUM的2-5%的坏账。由于利益太大，可以骗一票后出国永不回来，对员工高压线的做法也已经不管用了。今天大部分汽车金融公司处理此事就两个方法，一个是总部电核，一个是巡查制度。 

讨论一下大数据风控的应用：第一个风险可以用大数据风控，但没啥效益。第二个风险都是假资料，根本没法用大数据风控。第三个风险中，大数据风控可以发现一些假单子的聚类，从而给出警告，通知人工核查。但这也属于屠龙之术，出事情之前没人能觉察到效果，也没人会重视。 

总结一下，大数据风控唯一的作用是识别批量造假的单子，但没什么值得神话的。线下放贷的生意，一线的炮火声只有业务员听见，把人管好才是根本。 

6 
三种模式：直营、区域代理、商户代理 

理论上，和任何消费分期市场一样，二手车分期应该也有三种模式： 

直营：自己的业务员在二手车门店蹲着等单子。 

区域代理：区域加盟商负责养业务员并且承担风险。 

商户代理：二手车商作为代理，给自己的客户附加金融产品，并直接给金融公司总部推单子。 

到底哪种方法好，大家一直争论不休。 

直营是最原始也是最靠谱的模式，唯一的缺点就是扩张慢，一旦扩张快就管理事故。 

区域代理解决了扩张速度的问题，但由于区域代理的收入取决于业务量，区域代理天然就有放宽风控甚至帮助包装材料的倾向。为了解决这一问题，很多金融公司要求区域代理连带担保，但是代理商实际不具备相匹配的主体资信，最后的结局就是，一旦不小心出了风险，代理商只能不断扩大业务量搏一把，最后不得不跑路。 

商户代理貌似比区域代理好一些，商户本身了解业务场景，也具备主体资信可以提供担保。 

直营和区域代理相比，毫无疑问，直营更好。但今天二手车消费金融市场做全国展业的公司，没有真正做直营的，直营因为扩张速度的原因顶多做到2-3个省份。 

大量号称直营的，实则区域代理。这两者本无优劣，无非数量与质量的权衡问题。我相信，小而美的区域性直营公司，大而全的全国区域代理公司，将在很长一段时间内并存。 

商户代理模式就有更多可探讨的空间，参考最为成熟的3C分期市场的经验，最大的两家，捷信和买单侠是直营模式。 

闪银是区域代理模式，是因为当时希望快速占领市场的权益之计，选择的代理商并不要求行业背景，而清一色是当地有水电站、大型超市等产业的老板，主要考虑到代理商的担保能力。在3C分期领域，商户代理模式从来没有成功过，基本以商户骗贷告终。 

3C分期中商户代理不可行，对比二手车分期是否也不可行呢，有几个情况差别： 

3C市场，风险都集中在用户的还款能力；而二手车市场，风险都是欺诈问题，如果商户配合，可以有效降低二手车分期的风险。 

3C市场，都是连锁店面，每个单独店面的员工不具备风控能力；而二手车市场，都是老板常驻一家核心店面，具备风控执行能力。 

3C市场，金融收入只占总商户总收入很小比例，商户没有动力管理金融业务；而二手车市场，金融收入占比极高，每一个老板都有兴趣参与金融业务。 

总结一下： 

从业务扩张速度看，区域代理>商户代理>直营。在2018年，业务扩张速度再怎么强调都不为过。 

从风控水平看，直营>区域代理=商户代理。值得一提的是，第二种客户骗贷的风险，商户代理模式或许可以完全杜绝；但对于第三种整体跑路风险，因为商户代理模式给了商户更大的权限，很容易在商户代理模式下出现。 

7 
资金从哪里来 

今天二手车消费贷公司获取资金主要是银行担保系（助贷）和融资租赁两大模式，具体产业链结构可以见我下图的总结。

一条路是助贷，即银行担保系准入。缺点是资金不稳定，优点是高杠杆率且砍头息。CEO清一色60后和70后，没有80后的。大公司和小公司拿资金的能力不会有特别大的差距，我认为担保系的大公司不应该享受超额溢价。 

另一条路是自己放款，理论上可以有融资租赁、保理、小贷、消金等牌照，但由于融资租赁可以占有物权方便催收，且牌照便宜，所以融资租赁成为主流模式。融资租赁先放款，形成资产包后再转让给资金方。优点是鲁棒性更强，不依托任一资金方，而是打包成现金流资产后，可以卖给任何机构。但资金方实际上还是无法看清资产包内的资产，缺点是依然要依靠资产端主体资信来决定融资能力。 

曾和一个CEO聊起，什么事情都能靠BD，只有找资金不能靠BD。看的案子越多，这句话我越认同，找资金这件事，不是新经济，而是旧经济，是传统金融。 

如同某知名汽车金融公司，CEO原本主机厂金融高管出身，一开始做银行助贷，再抱大腿联合成立融资租赁，最后通过几轮股权融资，让公司真正具备了主体资信。在做汽车金融早期投资的时候，我们应当致力于发现具备这样潜质的CEO，并给予超额溢价。 

8 
车源问题 

上面讲的都是资金批发中风控、展业、资金的细节，除此以外，很多人在思考，是否有资金批发以外的方式和车商建立关系？大约探索了如下模式： 

1、SaaS：属于附加物，工具类产品的竞争壁垒是有限的。 

2、保险：属于另一摊生意，不同保险经代在不同时间能拿到不同价格提供给渠道方，有比价和出单平台的机会。车险本身已经是没有利润的生意，除非保险公司违规变相补贴，否则很难有玩家在这个领域具备规模化竞争优势。 

3、车史数据：可以帮助车商提供检车的辅助，有一定价值，但是车商不会为单笔查询付太多钱。 

4、估价数据：用途比较有限，定价是车商的核心能力，估价数据更多的是用于参考，基本低于实际成交价。 

5、销售：小城市的二手车是如何成交的？首先，二手车市场是一个卖方市场，掌握了优质车源的车商是强势方。 

其次，车商和「拼缝的」（拉客户给车商的中介）一起，一方面找熟人关系杀熟，一方面在58赶集和当地论坛刷帖子，希望碰到肥羊。一般一个车商一个月也就成交2-3台车，都是强销售和信息不透明的路数。为二手车商提供的销售服务无法做到闭环，仅能起导流作用。 

然而，正如访谈的某车商所说「老子有一辆奔驰在手，城里想买二手奔驰的，无论找到哪个车商都会带到我这里。本来就是我的客户，有没有XX平台都会到我们市场里来。」 

6、车源：非常重要的手段，车源是车商的核心生产资料，谁控制了车源，谁就控制了车商。大部分汽车金融行业的投资人和创业者都认为，车源是颠覆行业的关键。 

现有二手车源是怎么来的呢？90%以上都是4S店的置换车。一个车主需要将车子出手，多半是要换新车，于是去4S店买新车的时候，4S店就会找到当地二手车商过来定价收车，车商再返给4S店工作人员一定的好处费。 

如何提高车源效率？一个方法是创新性地拿到车源，一个方法是提高车商串货效率。 

先讲拿车源问题，需要考虑的两个关键要素分别是「流量」和「定价」。 

流量上，从消费者有卖车需求开始，到接触4S店被收车，中间的时间很短，如何在这么短的时间内切入消费者。 

显然互联网营销是不管用的，因为命中率太低。通过做4S店导流，顺便抓取精准流量，是一个方法，难点在于4S店导流本身是个亏钱买卖，没人做好。和4S店集团合作统一收车，也是一个有效的方法，但如果无法做大蛋糕，仅仅是将员工的灰色收入变为4S店集团的收入，还不如直接让4S店做全员降薪，解决不了根本问题。 

定价上，由于「一车一况」，任何数据化的定价方案都只能确定参考价，一旦涉及人来主观定价，委托给任何人都存在权利寻租空间。现有最成熟的方案是优信拍，集中车源在一个场地，买家线下看车线上竞拍，来解决定价问题。但很多时候，优信拍无法做到交易闭环，车商让用户在优信拍上定价后，提高一点儿价格在场外完成交易。 

车商串货问题，彼此相识的车商可以直接微信达成交易，互联网改造这个场景的核心在建立车商信用体系。譬如某些城市车管所建立的当地二手车商联盟（商会），先通过担保制度和邀请制度做好车商准入，再建立一系列的信息发布规范，对于不遵守者进行惩罚，久而久之，建立起各车商的信用体系，大大降低了交易的摩擦成本。 

综上，汽车新零售是二手车车源端改革的机会，车商联盟是解决车商串货问题的有效手段。 

9 
结论 

今天二手车消费贷公司获取资金主要是银行担保系（助贷）和融资租赁两大模式，具体产业链结构可以见我下图的总结。 

总结前述内容的观点如下： 

√ 受限于监管和降杠杆周期，金融行业的创业接近尾声 
√ 但汽车金融仍然处于金融渗透率提升的阶段，至少还有2-3家上市公司的机会 
√二手车消费贷是汽车金融中最肥的肉 
√消费端利率下行，精耕细作的公司可以抢占粗放经营公司的市场 
√大数据风控效果有限，历经时间打磨出来的管理半径是风控核心 
√ 直营小而美，区域代理大而松，号称全国直营的，大部分都还是区域代理 
√ 相比区域代理，商户代理可以防止套现单，但是容易整体跑路，并非好模式 
√资金端能力要靠老板背景，具备强资金能力老板的早期公司是投资洼地 
√ 汽车新零售是二手车车源端改革的机会，车商联盟是解决车商串货问题的有效手段