1樓：星河系教育
汽車金融是一條產品線，涉及到多個產品。
簡單地說，包括CRM，風控系統，ERP，車務系統和不良資產管理系統。
你說的風控，就是風險控制，就是看貸款買車的客戶，有沒有還款能力。
這個專案看似簡單，但是涉及到的業務比較複雜。在這裡不做長篇大論的解釋，用最簡單的語言告訴你。
對於個人購車（融資租賃叫租車，在這裡不做區分，因為道理一樣），要看一下個人的還款能力高低。主要判斷收入高低，工作是否穩定，社會地位高不高，是否有車有房等等；
對於企業購車，主要看公司是不是有足夠的固定資產，員工規模大不大，有無負債，有無壞賬，有無偷漏稅的行為等等；
對於資質高的客戶，可以放款，甚至多放款；對於資質不好，有可能不還錢的客戶，要少放款或者拒貸。
舉例來說，有錢的客戶，可以零首付；沒有錢的客戶，只能高首付，防止他沒錢還月供；對於一點錢也沒有的人，直接拒貸。因為他們根本無力支付月供；
有人說了特殊情況，比如給資質不好的人放款，為了收取違約金和罰息等等。這種行為是有的，但是要十分謹慎。因為汽車融資租賃約等於信用貸，沒有抵押物。
如果客戶把車開走，又不還月供，那就是「人車兩空」，這是十分危險的。
做風控，還是要謹慎為主。
更多的事情，在這裡一言難盡。
我們的產品經理課程有汽車金融業務線的風控專案，一般需要兩天的時間進行詳細講解。
2樓：2souls
首先要區別風控和審核，風控是整體的風險控制，而審核只是針對業務層面的風險識別。
我理解你想問的是風控，因為審核有業務規範，執行即可。
如果是風控，從學習角度，知識領域方面建議學習FRM（金融風險管理）、CDA（特許資料分析），業務實踐方面建議結合自身公司發展需要，參加一些建立風控模型的專案，或者與外部資料機構合作的專案，也有助於成長。
3樓：天創信用
汽車金融風控樓上說的很詳細了，我來專門說一下風控中的建模，眾所周知，風控的模型非常多，但汽車行業比較適合哪種呢？我覺得常用的機器學習分類器都是不錯的選擇，比如說：便於解釋的邏輯回歸（logistics regression）、決策樹（decision tree），或是對空值，異常值處理比較平滑的bootstrap、支援向量機（svm）等分類器都可以作為核心分類演算法。
所以答主如果想往這個方向發展，這些都是應該要了解的
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