针对贷前的风险，汽车金融类企业须从三个方面著手：

1、关注借款人和承租人的违约记录和信用分数；

2、重点关注现金贷、小贷公司的借款客户；

3、全程监控车辆资产的风险状况。

那么，如何有效又便捷的解决上述问题呢？

运用大数据技术，将申请材料、不良信用记录和多平台借贷记录等信息加以整合，有效识别团伙欺诈、机构代办等高风险行为，帮助信贷机构降低风险、减少资金损失。

贷款人信息核查

从身份验证、手机验证、银行卡识别、负面消息识别等多个维度精准分析贷款人，快速排查异常情况，帮助汽车金融企业节省人力成本，提高风控效率。

信用评估

对个人信用活跃度、履约能力、信用历史等信息进行统计分析，建立数学模型，评估用户信用。车贷保平台的征信功能可高效识别骗贷人或不符合要求的贷款人，进而使企业获得优质的目标客户。

还款能力评估

收集信用消费能力，评估用户还款能力，给金融机构确定贷款额度提供参考，合理放贷将风险有效控制。

反欺诈判断

麦谷车贷保平台的反欺诈核心演算法+行业黑名单，双管齐下的甄别多头借贷信息、黑名单信息，并通过AI大数据深度挖掘分析，标注存在骗贷风险的人群，帮助企业减少资产损失的风险。

反暴力收车政策下，「人车并重」的风控方式，才能有效降低逾期率

麦谷的「硬体+软体+服务」的「一站式」综合运营解决方案。实现车联网「大数据+人工智慧」的落地应用，通过智能风控预警、可视化监控等技术手段，保障企业的资产安全，可有效降低潜在资产风险和减少资产损失。