由於金融行業的不斷髮展，對汽車產業鏈有顯著利潤貢獻的融資租賃也逐漸發展起來。與傳統的專用裝置融資租賃相比，汽車是一種消費品，流動性較高、市場潛力較大，相應的盈利空間也很大。
不過因為發展時間較短，中國的汽車融資租賃仍處於發展的初級階段，還沒有形成完備的法律體系和信用體制，加之行業內公司缺乏汽車融資租賃的運作經驗，相應的管理能力也較弱。外因和內因共同影響下，汽車融資租賃行業依舊面臨著較多風險，正因如此，對這些風險的識別和管理對於汽車融資租賃公司和整個行業的未來發展是至關重要的。
1汽車融資租賃主要風險
汽車融資租賃業務流程基本可分為租前、租中、租後三個階段，每個階段都有相應的風險。
租前
汽車融資租賃公司會對承租人的基本資訊、信用情況、還款能力各方面進行了解和分析。由於目前中國的銀行的信用體系和相關的制度仍不是很完善，所以信用風險是租前階段面臨的重要風險。承租人可能會隱瞞或提供虛假的個人資訊、經濟情況，偽造相關的證明，或者與供應商串通惡意不提供或提供價值不符的車輛。
租中
承租人擁有車輛的使用權，所以在這個階段，風險主要來自於車輛，承租人有可能把車輛進行抵押、質押，或者讓車輛涉及到民事、刑事事件之中而被有關部門行政處罰、查封。此外，公司內部的操作流程不規範，整個業務流程的某一環節出現問題也有可能造成一定風險。
租後
汽車融資租賃公司主要面臨的是車輛的處置風險。一方面，如果租賃合同結束，承租人不購買車輛，或者承租人發生違約提前結束合同，那麼租賃公司就要自行處置車輛，由於車輛本身的情況、市場行情、流動性的不確定，可能產生無法或者延遲對車輛處置的風險。另一方面，如果承租人想買下車輛，也存在一些其他問題，比如是否能正常過戶。
目前行業內也有常見的風控手段，租前的徵信查詢、電話核查等，租中透過GPS對車輛進行監控。遇到逾期或者違約，也會進行電催、上門、甚至拖車等行動。但大部分公司可能沒有形成完整的風控管理體系，這裡就針對上述風險，介紹靜態風險管理體系和動態風險管理體系。
2靜態風險管理體系
首先是靜態風險管理體系，這一體系主要是對消費場景進行確認，這塊沒問題，大部分的欺詐風險也就被排除在外。
靜態風險管理體系總結起來就是七點：
人、車、需求，首付、發票、面籤、抵押
人的方面首先要確定有這個人，然後確定這個人不是代購，有民事行為能力，有駕照，符合貸款條件等；車的方面，也要先確定有沒有這臺車，確認VIN碼是否匹配，確認車的配置、車的價格等；需求方面，要了解客戶買車的用途，是日常家庭使用，還是跑網約車，判斷客戶是否真的需要這輛車。
上述風險管理實際上主要依賴規則的建立，圍繞消費場景去確認客戶真實性的問題，防止欺詐風險。這些風險管理從技術上來說要求並不高，也沒有什麼竅門，更多是對汽車融資租賃公司業務流程規範程度的考驗，對渠道、公司員工責任心的考驗。所以這個體系對大部分融資租賃來說都適用，正因如此，才說這是一種靜態的風險管理體系。
3動態風險管理體系
在解決消費場景真實性和欺詐風險後，就需要評估客戶的信用及後續對客戶管理，這一點就需要公司建立起一個數據化、智慧化風控體系。由於行業中每家公司的情況都不一樣，所以這是一個屬於自己，適合自身發展的動態的風險管理體系。
要建立這樣的風控體系，首先需要海量的資料，外部資料很常見，市場上也有很多公司在賣，包括高法失信、黑灰名單等等，不難得到。但內部資料就需要公司自身不斷的積累，而這些資料最後都會變成風控模型當中的重要引數，成為公司在市場上的核心競爭力之一。
一般來說這種模型體系分為三卡
1A（Application score card）2B（Behavior score card）3C（Collection score card）
A卡為申請評分卡，是租前的風險管理。主要包括過濾、客群分層、策略授信等環節。所謂過濾，實際上就是對內外部資料做一個整合，形成不同的風險因子，這些風險因子有的是加分項，有的是減分項，最簡單的情況，客戶工作穩定是加分項，反之為減分項。當然，風險因子也會有複雜的，比如五六十年紀的人要買頂配的奧迪，或者一個男生非要買紅色的賓士，這些從消費行為上看，屬於人車不匹配，不能說客戶一定有問題，但毫無疑問，這些是減分因子。
這些因子的提取，每家公司都不會一樣，因為資料來源不同，公司情況不一，而透過這些因子的積累，就能形成一張資料網路，風險模型。每個客戶從這張網路中過一下，生成不同的分數，選擇不同的處理方式，分數特別高的，可以直接透過，特別低的，就直接拒絕。
對於中等分數的客戶，可以透過電核和策略授信，根據他所選擇的車型、車價、貸款金額再做決斷。比如一箇中等分數的客戶，想買10萬左右的車和想買50W左右的車，肯定有不同的處理方式。
B卡為行為評分卡，是對車輛行為、客戶行為的監控。目前行業內大部分公司都會在車輛上裝上GPS，對車輛進行監控，檢視行車軌跡，以便在追車時有跡可循。但實際上對車輛、客戶的監控遠不止行車軌跡，監控資料種類繁多，包括GPS基本情況、平均行車時間、平均行車裡程、常去的行駛區域、停車點等等。
根據這些監控資料還可以進行二次分析，判斷分析。例如客戶的停車點多半是公司和家的地址，如果停車點突然改變，很長時間內停在了二手車市場或常見的抵押場所，那必然有較高的風險。
同樣的，客戶的行駛區域一直在市內或省內，突然出市、出省也有一定風險，需要相關工作人員確認客戶是否有出差等情況。此類異常情況還有很多，比如客戶的行駛里程突然增加，平時一個月200公里，這個月增加到1500公里；比如客戶常去的地點改變，經常不去公司和回家；比如GPS的訊號突然斷了，停在某個地點不再發生改變……
對監控資料的記錄分析以及對風險的敏感度是B卡的關鍵所在，根據這些資訊，也可以對客戶進行二次分層，調整監控力度。畢竟客戶在一段時間內發生什麼事情都有可能，六個月前的優質客戶，六個月後情況就不一定了。所以對於異常情況多的客戶要加強監控，電話聯絡甚至實地考察。車輛無異常，每月按期還款的客戶可以適當減少關注。監管人力是有限的，不可能真得盯住每一個客戶，還要把有限的能力和精力放到重點客戶上。
C卡為催收評分卡，基於A、B卡的資料和分析，制定智慧化催收策略及行動，以提升催收效能，精準催收。例如當客戶出現逾期時，汽車融資租賃公司應該先催誰，或者哪些使用者不用催，就自動會把錢還回來。什麼樣的客戶採取什麼的催收手段最有效是其核心之一。
因為汽車融資租賃公司的客群很多是三四線城市的，他們的還款習慣不一定好，也可能存在僥倖心理，裝傻充愣，但只要公司催一下，他們很大機率會還款，這種型別的客戶就需要識別出來，透過簡單的簡訊催收，催收有效性就很高。同樣的，如果客戶還款意願較低，則需要採取其他的催收手段，電話催收或專員家訪等。
至於如何辨識判斷分類，自然是靠前面A、B卡的模型分析，而C卡體現出來不同客戶的催收效果又可以反饋到A、B卡的租前風險管理和客戶監控，實際上也說明A、B、C三卡的資料鏈是打通的，存在聯動機制，從而形成一個動態的風險管理體系，以此提高汽車融資租賃公司整體風險管理能力。
由於金融行業的不斷髮展，對汽車產業鏈有顯著利潤貢獻的融資租賃也逐漸發展起來。與傳統的專用裝置融資租賃相比，汽車是一種消費品，流動性較高、市場潛力較大，相應的盈利空間也很大。
不過因為發展時間較短，中國的汽車融資租賃仍處於發展的初級階段，還沒有形成完備的法律體系和信用體制，加之行業內公司缺乏汽車融資租賃的運作經驗，相應的管理能力也較弱。外因和內因共同影響下，汽車融資租賃行業依舊面臨著較多風險，正因如此，對這些風險的識別和管理對於汽車融資租賃公司和整個行業的未來發展是至關重要的。
1汽車融資租賃主要風險
汽車融資租賃業務流程基本可分為租前、租中、租後三個階段，每個階段都有相應的風險。
租前
汽車融資租賃公司會對承租人的基本資訊、信用情況、還款能力各方面進行了解和分析。由於目前中國的銀行的信用體系和相關的制度仍不是很完善，所以信用風險是租前階段面臨的重要風險。承租人可能會隱瞞或提供虛假的個人資訊、經濟情況，偽造相關的證明，或者與供應商串通惡意不提供或提供價值不符的車輛。
租中
承租人擁有車輛的使用權，所以在這個階段，風險主要來自於車輛，承租人有可能把車輛進行抵押、質押，或者讓車輛涉及到民事、刑事事件之中而被有關部門行政處罰、查封。此外，公司內部的操作流程不規範，整個業務流程的某一環節出現問題也有可能造成一定風險。
租後
汽車融資租賃公司主要面臨的是車輛的處置風險。一方面，如果租賃合同結束，承租人不購買車輛，或者承租人發生違約提前結束合同，那麼租賃公司就要自行處置車輛，由於車輛本身的情況、市場行情、流動性的不確定，可能產生無法或者延遲對車輛處置的風險。另一方面，如果承租人想買下車輛，也存在一些其他問題，比如是否能正常過戶。
目前行業內也有常見的風控手段，租前的徵信查詢、電話核查等，租中透過GPS對車輛進行監控。遇到逾期或者違約，也會進行電催、上門、甚至拖車等行動。但大部分公司可能沒有形成完整的風控管理體系，這裡就針對上述風險，介紹靜態風險管理體系和動態風險管理體系。
2靜態風險管理體系
首先是靜態風險管理體系，這一體系主要是對消費場景進行確認，這塊沒問題，大部分的欺詐風險也就被排除在外。
靜態風險管理體系總結起來就是七點：
人、車、需求，首付、發票、面籤、抵押
人的方面首先要確定有這個人，然後確定這個人不是代購，有民事行為能力，有駕照，符合貸款條件等；車的方面，也要先確定有沒有這臺車，確認VIN碼是否匹配，確認車的配置、車的價格等；需求方面，要了解客戶買車的用途，是日常家庭使用，還是跑網約車，判斷客戶是否真的需要這輛車。
上述風險管理實際上主要依賴規則的建立，圍繞消費場景去確認客戶真實性的問題，防止欺詐風險。這些風險管理從技術上來說要求並不高，也沒有什麼竅門，更多是對汽車融資租賃公司業務流程規範程度的考驗，對渠道、公司員工責任心的考驗。所以這個體系對大部分融資租賃來說都適用，正因如此，才說這是一種靜態的風險管理體系。
3動態風險管理體系
在解決消費場景真實性和欺詐風險後，就需要評估客戶的信用及後續對客戶管理，這一點就需要公司建立起一個數據化、智慧化風控體系。由於行業中每家公司的情況都不一樣，所以這是一個屬於自己，適合自身發展的動態的風險管理體系。
要建立這樣的風控體系，首先需要海量的資料，外部資料很常見，市場上也有很多公司在賣，包括高法失信、黑灰名單等等，不難得到。但內部資料就需要公司自身不斷的積累，而這些資料最後都會變成風控模型當中的重要引數，成為公司在市場上的核心競爭力之一。
一般來說這種模型體系分為三卡
1A（Application score card）2B（Behavior score card）3C（Collection score card）
A卡為申請評分卡，是租前的風險管理。主要包括過濾、客群分層、策略授信等環節。所謂過濾，實際上就是對內外部資料做一個整合，形成不同的風險因子，這些風險因子有的是加分項，有的是減分項，最簡單的情況，客戶工作穩定是加分項，反之為減分項。當然，風險因子也會有複雜的，比如五六十年紀的人要買頂配的奧迪，或者一個男生非要買紅色的賓士，這些從消費行為上看，屬於人車不匹配，不能說客戶一定有問題，但毫無疑問，這些是減分因子。
這些因子的提取，每家公司都不會一樣，因為資料來源不同，公司情況不一，而透過這些因子的積累，就能形成一張資料網路，風險模型。每個客戶從這張網路中過一下，生成不同的分數，選擇不同的處理方式，分數特別高的，可以直接透過，特別低的，就直接拒絕。
對於中等分數的客戶，可以透過電核和策略授信，根據他所選擇的車型、車價、貸款金額再做決斷。比如一箇中等分數的客戶，想買10萬左右的車和想買50W左右的車，肯定有不同的處理方式。
B卡為行為評分卡，是對車輛行為、客戶行為的監控。目前行業內大部分公司都會在車輛上裝上GPS，對車輛進行監控，檢視行車軌跡，以便在追車時有跡可循。但實際上對車輛、客戶的監控遠不止行車軌跡，監控資料種類繁多，包括GPS基本情況、平均行車時間、平均行車裡程、常去的行駛區域、停車點等等。
根據這些監控資料還可以進行二次分析，判斷分析。例如客戶的停車點多半是公司和家的地址，如果停車點突然改變，很長時間內停在了二手車市場或常見的抵押場所，那必然有較高的風險。
同樣的，客戶的行駛區域一直在市內或省內，突然出市、出省也有一定風險，需要相關工作人員確認客戶是否有出差等情況。此類異常情況還有很多，比如客戶的行駛里程突然增加，平時一個月200公里，這個月增加到1500公里；比如客戶常去的地點改變，經常不去公司和回家；比如GPS的訊號突然斷了，停在某個地點不再發生改變……
對監控資料的記錄分析以及對風險的敏感度是B卡的關鍵所在，根據這些資訊，也可以對客戶進行二次分層，調整監控力度。畢竟客戶在一段時間內發生什麼事情都有可能，六個月前的優質客戶，六個月後情況就不一定了。所以對於異常情況多的客戶要加強監控，電話聯絡甚至實地考察。車輛無異常，每月按期還款的客戶可以適當減少關注。監管人力是有限的，不可能真得盯住每一個客戶，還要把有限的能力和精力放到重點客戶上。
C卡為催收評分卡，基於A、B卡的資料和分析，制定智慧化催收策略及行動，以提升催收效能，精準催收。例如當客戶出現逾期時，汽車融資租賃公司應該先催誰，或者哪些使用者不用催，就自動會把錢還回來。什麼樣的客戶採取什麼的催收手段最有效是其核心之一。
因為汽車融資租賃公司的客群很多是三四線城市的，他們的還款習慣不一定好，也可能存在僥倖心理，裝傻充愣，但只要公司催一下，他們很大機率會還款，這種型別的客戶就需要識別出來，透過簡單的簡訊催收，催收有效性就很高。同樣的，如果客戶還款意願較低，則需要採取其他的催收手段，電話催收或專員家訪等。
至於如何辨識判斷分類，自然是靠前面A、B卡的模型分析，而C卡體現出來不同客戶的催收效果又可以反饋到A、B卡的租前風險管理和客戶監控，實際上也說明A、B、C三卡的資料鏈是打通的，存在聯動機制，從而形成一個動態的風險管理體系，以此提高汽車融資租賃公司整體風險管理能力。