今年以前，沒有人會懷疑車貸資產的“優質”。
今年以來，車貸平臺們相繼在雷潮中折戟，人們才看到這類資產多年以來被掩蓋在市場繁榮之下的弊端。
但是，仍有不少用戶關心，經此一役車貸資產是否就會走向沒落？在新的行業形勢下，我們又應該如何看待車貸資產？
從寵兒到棄兒的P2P車貸
因網貸行業的迅猛發展而勃興的車貸資產，一直以優質著稱。
憑藉小額分散、抵押物易變現、借款週期短、收益率普遍高於行業水平的天然優勢，過去幾年一度是P2P市場上的“寵兒”。
然好景不長，2018年甫一開年，聲勢浩大的“掃黑除惡”專項行動在全國範圍內開展，一直以來被詬病存在二押、暴力催收、套路貸等涉黑涉惡行為的車抵貸領域首當其衝，成為重點打擊對象。
偏偏還有“P2P雙降”的政策橫亙在前。去年還在招兵買馬開疆擴土的車貸平臺，今年只得偃旗息鼓，線下門店還未收回前期成本就匆匆關張，平臺資金鍊又添了一個更大的窟窿。
在各項政策的圍追堵截下，車貸平臺的戰鬥力已經被削弱大半，後來再面對雷潮中快速傳導的流動性風險時，自然是不戰而潰。
何況這還是一個惡性循環：行業持續震盪，用戶信心受損，資金出逃情緒上漲，線上滿不了標，線下放不了款，業務收入也跟著銳減。
光從數據上看，就可以想見車貸行業所遭遇的這一股血雨腥風。
經過雷聲陣陣的7月、8月，P2P行業以車貸業務為主的正常運營平臺數量平臺已
由2017年的540多家銳減到不足200家。即使是僥倖活了下來的，也遠遠沒有恢復元氣，依然面臨著資金端疲軟、貸後催收受阻、規模化發展受限等嚴峻挑戰。
車貸平臺的突圍之道
車抵貸業務發展中的弱點雖然已經暴露，但車貸平臺並非無計可施。
從當下最棘手的風控說起。
今年由於政策嚴打，車貸平臺催收動作面臨諸多限制，平臺收車屢屢受挫，資產處置週期拉長帶來不良率的急劇攀升，宣告了以催收為核心的車貸風控邏輯的正式失靈，車貸平臺也開始將風控策略由“重貸後”調整為“重貸前”。
與其說是調整，不如說是“迴歸”，貸前審核原就是風控流程中最關鍵的一環。
但是目前車貸平臺普遍面臨的難題是，過於倚重傳統人工風控，無法實現對風險的智能識別和科學管理。
為此，不少車貸平臺都在借鑑互聯網金融領域的創新風控案例，運用大數據等科技創新手段，減少傳統風控對人的依賴，快速提高風控能力。
車貸平臺的另一個突破口是汽車金融。
相關數據表明，2017年中國汽車金融市場規模為1.16萬億元。未來幾年中國汽車金融市場規模將保持25.7%的年複合增長率，2020年整體市場規模將達到2萬億元。
在汽車金融這塊巨大的蛋糕面前，車抵貸業務從來都只是一個入口，大多數車貸平臺都不會滿足於此。
一方面，車抵貸業務的市場需求雖然大，但這畢竟是一種重線下的模式，成本高、人力密集，與網貸的“互聯網”屬性大相徑庭，減負是早晚的事。
另一方面，隨著大數據的廣泛應用，車貸平臺在車抵貸業務開展過程中，已經有意識地積累了相當量級的車主數據。
圍繞這些數據，是否可以進一步挖掘車主需求，例如車險、融資租賃、互聯網養車等，通過線上積累數據、線下打通場景來實現從車抵貸平臺到汽車消費金融的轉型。
最後，再說回車貸資產本身。
對於理財端的用戶來說，車貸資產的小額分散、有實物抵押等優勢依然存在。
火鳳凰根據公開信息對比了車貸部分平臺11月的綜合收益率，大家可以看到，11月網貸行業綜合收益率大約是10.11%，頭部平臺收益率低於行業水平，部分二線平臺收益率略高於網貸行業。
在資產端穩定的前提下，非頭部平臺在收益率上的競爭力還是比較明顯。
此次行業風險的整體釋放，反而倒逼了車貸平臺升級風控策略，推動平臺加強貸前審核力度，從源頭上管控借貸欺詐風險，而對借款人資質的智能審核和風險定價，也將成為車貸平臺的核心競爭力所在。
這樣的進步，不管是對於資產端的規範管理，還是對出借資金的保障來說，都具有十分積極的意義。
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