目前，汽車行業正處于寒冬，銷量連續15個月下降；與此同時，金融監管繼續加強。2020年，汽車金融業面臨前所未有的挑戰。

業內人士稱。“汽車金融行業在經歷了高速增長期后，已經積累了一定程度的風險，現在已經比較集中。”

與發達的汽車市場相比，中國汽車金融業面臨著許多問題和風險。目前，傳統汽車金融公司的業務主要依靠線下經銷商，因此風險控制模式相對傳統。就信用數據量化而言，即風險管理智能化，能力不足，智能風險控制系統不完善。同時，國內信用體系不夠健全，貸款欺詐現象普遍，增加了汽車金融公司的風險管理壓力。在缺乏信用數據的情況下，汽車金融公司的不良率增加，風險成本居高不下，汽車金融的運營成本隨之上升。

作為汽車金融領域的專業風險控制服務提供商，白蓉云創深入汽車金融領域，對汽車金融行業有著獨特而專業的見解。先后發布《汽車融資租賃行業研報》、《2018汽車金融行業研報》、《二手車行業研報》等相關行業報告，為汽車行業和汽車金融行業提供持續發展指導。

在深入、透徹了解汽車金融行業的基礎上，白蓉云創基于先進的人工智能技術和金融行業的大量客戶服務經驗，為汽車金融機構打造了一站式解決方案，幫助汽車金融機構實現從前端渠道管理、貸前風險控制、貸中預警到貸后催收的風險控制生命周期管理。

在貸前階段，白蓉云創結合市場風險、行業風險、客戶風險等方面的大數據分析結果，幫助汽車金融機構從年齡、地址、收入水平、工作行業等維度設計準入政策。確定目標客戶群體，篩選低風險群體，降低業務風險。同時，通過反欺詐模型、信用評估模型和配額定價模型，幫助客戶提高自動審批的準確性。基于以上步驟，可以簡化審批流程，降低人工審批成本，改善客戶體驗，在保證進廠數量的同時降低壞賬率。

由于汽車金融客戶風險釋放周期長，貸款管理對汽車金融業務非常重要。在貸款風險控制策略中，白蓉云創開發了一款特殊的“號碼狀態驗證”產品，利用技術代替人工監控來監控客戶的實時監控號碼狀態是否丟失，從而發現風險。同時，提供基于車輛GPS數據特征的工程數據處理和分析，利用人工智能算法開發GPS預警規則，通過一些線索從眾多車輛中預測可疑車輛，并給出預警，可以減少人工調查的時間和成本，提高風控效率，減少損失。

在貸后管理中，