消费金融这个近几年很火的行业，其实已经存在了十几年。

那个时候消费金融市场规模小，整个行业发展迟缓，其中一个很大的原因就是当时的人民银行个人征信信息覆盖范围有限，经营消费金融业务的机构只有商业银行，提供的产品只有个人消费借钱，能够办下来的人则属于人群中的少数。

而大数据的出现打破了这个瓶颈。

随着大数据、云计算技术的成熟和在金融行业的广泛应用，人民银行个人征信数据的局限性被结合了社交、网购、通讯、出行等多维度的大数据产生的个人信用数据所补充并完善，使消费金融的门槛极大降低，目标用户迅速扩大，市场规模快速增长。

与大数据在消费金融行业的成功应用相比，大数据在汽车金融领域的应用和表现也毫不逊色。汽车金融发展时间较长，从业机构类型多样，行业准入门槛较低，当消费金融行业在新技术的带动下突飞猛进时，汽车金融行业也在快速发展，更是一直在创立。

目前，国内汽车金融行业对大数据的应用主要在四个方面。

一是准确营销。即大数据分析找到汽车金融用户，将金融产品准确推荐给潜在用户。在获客成本不断高企的今天，准确营销能够帮助汽车金融从业机构快速获得客户，降低业务获客成本。

二是控制。即大数据分析和建立风控模型识别汽车金融用户的潜在违约，控制业务整体不良水平。这是目前大数据在汽车金融行业应用上成熟的方面。以易鑫的大数据风控平台为例，易鑫机器学习、网络爬虫、指标体系、规则引擎、流式计算等核心技术，整合线上线下多维度数据，能够满足汽车金融业务反欺诈、信用评分、贷前审批、贷中监控、贷后追踪等多方面风控需求。

三是改善用户体验。由于大数据技术可以帮助从业机构从更多维度、更丰富的信息源中获得更全面的用户信息，因此用户本人所需要提供的业务材料被简化，借钱等待时间缩短，有的机构甚至能够实现实时反馈审批结果、审批后两小时内完成放款。用户体验极大改善。

四是提高金融服务效率。科技便利金融、提高服务效率的例子很多，比如大搜车依托支付宝的流量平台和芝麻信用分推出的“弹个车”产品模式；灿谷与滴滴针对网约车司机提供的金融产品模式等。

随着大数据技术自身的发展和在汽车金融行业应用的不断深入，大数据在解决汽车金融行业痛点、重塑业务流程方面的表现将更加不凡。同时，大数据自身的特点也将反过来深深影响汽车金融行业的未来发展。由于大数据具有的规模效应，未来汽车金融的市场份额将会越来越集中到少数几家数据积累充分、数据质量较好、算法科学、性高的公司手中。诞生于汽车金融行业的金服百家-比比买车公司已经在路上。