構建、落地、收益，永洪BI汽車金融解決方案

永洪科技

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2021-12-09 14:33

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隨著人們生活水平和消費水平的提高、互聯網的發展，加上新能源汽車產業的崛起，互聯網汽車金融行業步入了快速增長階段，未來將有更多的互聯網平臺入局。基于某咨詢機構分析數據顯示，預計在2021年，中國互聯網汽車金融市場規模將達到7600億元。此外，八成計劃購車網民有使用互聯網汽車金融產品的意愿。僅有54.3%的用戶對互聯網汽車金融產品表示信任，存在隱性收費、審核及放款效率低是潛在用戶最顧慮的因素。在汽車金融互聯網化發展的必然趨勢下，企業品牌建設是未來競爭發展的關鍵。

而品牌建設，不僅僅只包含口碑管理，同樣需要構建包括企業資產、信息化能力、客戶渠道管理等等企業硬實力。只有企業獲得相較于對手更低成本，但卻更高效的管理模式，能夠產出優質的服務，才能獲得長遠發展的核心競爭力。

BI平臺能夠在企業構建品牌力的過程中，明確投入與回報的狀況，隨時根據市場反饋修改戰略。

例如，在提升企業對渠道經銷商的管理能力方面，過去企業會按照業務類型或者金融品牌來對經銷商和渠道進行管理，從未明確重合渠道分類及相應識別規則，就會造成不方便各業務公司針對性的對重合渠道信息進行分析。因此，需要統一的數據分析平臺BI，來明確重合渠道類型及識別規則，以便能夠在BI系統設置相應規則，實現重合渠道的集中展示與分類展示。例如，根據實際控制人、渠道、業務、品牌四個維度將重合渠道分為4類，以實現統一的渠道統計口徑，加強整體管理控制能力。

某一經銷商既做商貸通業務又做零售業務
某一經銷商做零售或商貸通業務的不同品牌業務
同一實際控制人名下的多個渠道開展零售和供應鏈業務
同一實際控制人名下的多個渠道僅開展零售或商貸通業務

在行業發展進程中，隨著入局汽車金融的互聯網巨頭企業，例如阿里巴巴、平安、京東白條先后獲得汽車金融牌照，對于汽車金融行業已經產生深遠的影響，互聯網巨頭的加入，將會加劇市場競爭的激烈程度，例如今年在淘寶和拼多多上的汽車在線銷售業務，雖然直播帶貨被市場認定為一種必然會失敗的營銷方式，投入了很多資源在直播帶貨渠道上，從這件事可以充分看出，各行各業的企業，都想要利用電商、視頻平臺的流量占據一壁江山的決心。

對于汽車金融公司來說，這無疑是一個獲得更高市場滲透率的機會，因為互聯網的屬性，可以極大程度的降低獲客成本。構建從汽車金融產品簽約開始、庫存調車到物流配送、客戶收獲等各個環節得到有效監控和管理，提前打好優質服務的基礎，獲得更好的口碑，在未來的電商平臺市場中，以顯著的服務優勢差異獲得更多客戶的認可。

當然在行業變革機遇的風口上，與機會常伴的通常還有等價的風險，行業在創立初期，或轉型初期，必然存在行業規范不足的問題，在缺少行業規范和制度制約下，就會發生一系列對公司造成嚴重后果的事件。例如某汽車金融公司，被爆出存在暴力催收的問題和總部被調查的問題。以及另一家汽車金融公司風險管控失利，被借款客戶惡意逾期，當平臺對風險管控失利后，容易造成社會對投資人的不信任，以及公司資金鏈斷裂，造成更大風險的蝴蝶效應。面對風險，我們需要詳盡的客戶信用數據、信用資料，完善合同條款，做好風險均攤的工作。

相較于傳統的汽車金融企業，互聯網汽車金融企業通過在線化運營，構建完善的客戶服務體系，主動收集客戶評價信息，明確客戶關注點，以提升服務水平，并助力業務決策，能擺脫傳統金融運營模式的限制，通過在線審核、縮短審核流程，降低審核時間，減免手續費用，按照市場變化，提供合適的利率等方式，切實使客戶獲利，獲得更佳的服務體驗，形成良好的口碑，進而提升自身在市場中的核心競爭力。

無論抓住機會還是做好企業風控，都需要能夠時刻洞察到市場中各個要素的變化，無論是政策，還是客戶需求、產品、渠道、經銷商，汽車金融平臺有太多需要深入洞察的信息，那么永洪敏捷BI能夠從數據的角度，時時刻刻獲取市場信息的反饋，分析得出決策利弊，才能夠更好的應對挑戰。在構建品牌力的過程中，如果僅僅追求所謂的口碑，最終結果很可能就會像只有四面墻的網紅店鋪一樣，風過便倒。所以實事求是腳踏實地的做到品牌力的積累，建設起真正的鋼鐵大樓。

目前永洪科技已為多家汽車金融機構提供了一站式大數據分析解決方案，包括世界超一流汽車智造集團，以及數家國內大型汽車制造集團，并順利上線投入生產，配合永洪特色的客戶成功服務，形成了一套完整的服務閉環提供全方位的客戶支持服務。

解決方案所帶來的價值

1、高性價比，低TCO

整個系統架構，摒棄了傳統系統常見的向上升級(Scale-Up)的思想，不管是數據集市還是BI前端，都支持橫向升級(Scale-Out)。隨著企業的業務增長，數據分析需求都會大幅增長，基于X86 PC Server集群的平臺架構十分關鍵。在這種架構下，我們不用采購昂貴的小型機去支撐高并發，去支撐海量數據計算，去支撐數據分析業務的發展，而是采購多臺普通的PC Server搭建集群，建設高性價比的分析平臺。

2、敏捷：快速發布，持續迭代，擁抱變化

數據層敏捷：數據層無需做數據的預先匯總計算。傳統的架構需要將數據提前按照能考慮到的所有維度的組合，以及所需的指標進行匯總，或者通過打Cube的方式預先計算好。但敏捷BI的方式是：只將數據關聯做好，導入的數據還是細節數據，所有的計算都是在用戶點擊時發起實時計算。因此，數據層只需再建立一個輕量模型，導入新需求的細節數據即可。

應用層敏捷：采用靈活的ROLAP機制，每個點擊發起的需求都會實時拼出SQL，送給計算層去計算，比較容易適應業務變化。模塊層次少，建模完就可以直接設計報表和Dashboard，或進行探索式分析。因此對于終端用戶來說也簡單易用。

3、自服務式和探索式多維分析

基于主題的集市，已經將物理表結構在語義上轉義成便于理解的邏輯結構，終端用戶通過拖拉拽的方式可以輕松自定義報表或儀表盤。

前端系統的交互和分析能力：過濾、鉆取、縮放、關聯、變換、動態計算、鏈接等等。用戶通過發現問題，找到答案，做出商業決定，形成探索式的分析。

4、高可用性

離線分析平臺和在線分析平臺都是分布式架構。數據存儲是分布式的，數據的計算也是分布式的，還帶有備份機制和監控機制。當某一臺機器宕機，其他機器會自動承擔所有計算。該分析計算平臺應用廣泛，有的電信級客戶的數據量已經達到了上百T，依舊運行穩定可靠。該分布式數據集市支持對計算和存儲節點進行熱插拔擴展。可以從一個節點擴展到幾十個甚至上百個節點。

5、高并發性

在線分析平臺支持高并發。數據集市作為計算層，支持分布式計算，采用MapReduce架構來提高計算效率。BI前端可直接連Oracle或Hadoop，但是不建議采用Oracle或Hadoop來支撐高并發的OLAP系統。因為，Oracle是行式存儲的，在OLTP系統能支持好高并發，但支持不好高并發的OLAP系統；而Hadoop系統作為高性價比的倉儲系統，也不適合于做實時分析系統。永洪科技的分布式數據集市，是列式存儲的，采用良好的內存計算技術。可基于多臺存儲和計算節點并行工作。非常適合海量數據的實時數據分析。

6、汽車金融行業大數據分析平臺成熟方案

永洪BI助力多個汽車金融公司，構建了大數據分析平臺，通過全域數據的多維關聯分析，充分挖掘出了數據中分散的價值，以數據反映公司客觀真實狀態，洞察以往經驗所無法發現的問題和業務規律，加速公司軟硬實力的穩固增長，加強企業在行業中的核心競爭力。