消費金融這個近幾年很火的行業，其實已經存在了十幾年。

那個時候消費金融市場規模小，整個行業發展遲緩，其中一個很大的原因就是當時的人民銀行個人征信信息覆蓋范圍有限，經營消費金融業務的機構只有商業銀行，提供的產品只有個人消費借錢，能夠辦下來的人則屬于人群中的少數。

而大數據的出現打破了這個瓶頸。

隨著大數據、云計算技術的成熟和在金融行業的廣泛應用，人民銀行個人征信數據的局限性被結合了社交、網購、通訊、出行等的大數據產生的個人信用數據所補充并完善，使消費金融的門檻極大降低，目標用戶迅速擴大，市場規模快速增長。

與大數據在消費金融行業的成功應用相比，大數據在汽車金融領域的應用和表現也毫不遜色。汽車金融發展時間較長，從業機構類型多樣，行業準入門檻較低，當消費金融行業在新技術的帶動下突飛猛進時，汽車金融行業也在快速發展，更是一直在創立。

目前，國內汽車金融行業對大數據的應用主要在四個方面。

一是準確營銷。即大數據分析找到汽車金融用戶，將金融產品準確推薦給潛在用戶。在獲客成本不斷高企的今天，準確營銷能夠幫助汽車金融從業機構快速獲得客戶，降低業務獲客成本。

二是控制。即大數據分析和建立風控模型識別汽車金融用戶的潛在違約，控制業務整體不良水平。這是目前大數據在汽車金融行業應用上成熟的方面。以易鑫的大數據風控平臺為例，易鑫機器學習、網絡爬蟲、指標體系、規則引擎、流式計算等核心技術，整合線上線下數據，能夠滿足汽車金融業務反欺詐、信用評分、貸前審批、貸中監控、貸后追蹤等多方面風控需求。

三是改善用戶體驗。由于大數據技術可以幫助從業機構從更、更豐富的信息源中獲得更全面的用戶信息，因此用戶本人所需要提供的業務材料被簡化，借錢等待時間縮短，有的機構甚至能夠實現實時反饋審批結果、審批后兩小時內完成放款。用戶體驗極大改善。

四是提高金融服務效率。科技便利金融、提高服務效率的例子很多，比如依托支付寶的流量平臺和芝麻信用分推出的“彈個車”產品模式；燦谷與針對網約車司機提供的金融產品模式等。

隨著大數據技術自身的發展和在汽車金融行業應用的不斷深入，大數據在解決汽車金融行業痛點、重塑業務流程方面的表現將更加不凡。同時，大數據自身的特點也將反過來深深影響汽車金融行業的未來發展。由于大數據具有的規模效應，未來汽車金融的市場份額將會越來越集中到少數幾家數據積累充分、數據質量較好、算法科學、性高的公司手中。誕生于汽車金融行業的金服百家-比比買車公司已經在路上。