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新能源汽车时代:汽车金融的挑战和机遇在哪里?

发布时间:2022-12-09 12:56:43湛胜韵来源:

导读 21世纪新汽车研究院 何麦冬 报道 尽管有疫情反复、缺芯少电、原材料价格上涨等一系列不利因素,我国的新能源汽车依然保持爆发式增长势头...

21世纪新汽车研究院 何麦冬 报道

尽管有疫情反复、缺芯少电、原材料价格上涨等一系列不利因素,我国的新能源汽车依然保持爆发式增长势头。中汽协数据显示,今年1-10月,我国新能源汽车产销分别完成548.5万辆和528万辆,同比分别增长111.4%和105.4%,产销连创历史新高。同时,1-10月新能源汽车累计渗透率达24.7%。

由于2022年是新能源汽车补贴的最后一年,补贴完全退出后新能源汽车能否继续保持如今的高速增长态势,是业界关心的热点问题。行业分析认为,在补贴退坡后,要更多依赖更好的消费环境、更完善的产业生态拉动新能源汽车消费,比如便捷的充换电服务,汽车金融服务等。

目前来看,新能源汽车不保值,是消费者对于新能源汽车的一大顾虑。由于新能源汽车技术日新月异,尤其电池技术快速迭代,导致新能源汽车二手车保值率偏低。

新能源汽车为汽车金融服务带来哪些挑战和机遇?新能源汽车保值率偏低、残值难以估算等行业难点、痛点,又有哪些破局之道?

12月8日,由21世纪经济报道主办的2022中国汽车产业峰会,以“新消费 新金融”为主题的2022中国汽车金融年会作为峰会主论坛率先开场。在中国汽车金融年会的圆桌讨论环节,一汽汽车金融有限公司总经理张巍、易鑫集团副总裁郭纯、数鼎科技创始人蓬蕾、一汽丰田销售有限公司客户发展部部长王金伟、广汽集团数字化专家郭海涛五位重量级嘉宾,围绕“新能源汽车时代的金融引擎”这一话题展开深入探讨。本场讨论由中国汽车流通协会副秘书长郎学红主持。

以下是访谈实录,有删节:

新能源汽车的金融产品“新”在哪里?

郎学红:和传统燃油车的金融产品相比,新能源汽车的金融产品有哪些不同之处?

郭纯:通过跟蔚来、理想等造车新势力的合作,我们发现,首先,在销售场景和销售模式上,新能源汽车跟传统燃油车有差异,新能源车的主机厂更推崇直销的销售模式。这意味着消费者不再需要或依赖线下场景来获取金融服务,可以直接通过新能源主机厂的线上渠道获取金融服务。而过去传统燃油车的金融服务,主要依赖线下服务,由B端来提供给C端。传统的汽车金融产品,更多的是面向汽车经销商,都是B端的用户。新能源汽车的金融服务,则要在产品设计上更侧重C端,设计成直接面向个人用户的产品,让客户能够自主、便捷地申请、选择汽车金融产品。

其次,和燃油车相比,新能源汽车消费者购买汽车金融产品时,首次支出的门槛更低一些,一是因为新能源汽车免购置税,二是因为新能源汽车的首付比例可以低到15%,而燃油车的首付比例是20%。这就倒逼汽车金融公司提升风控水平,甄别能力更强一些。

而且,主机厂对于新能源汽车的贴息力度,比传统燃油车也更高一些。有些新能源汽车的金融服务几乎是零利息的。为了进一步降低新能源汽车的购车门槛,我们还与一些主机厂合作,推出车电分离这样的购车金融服务,把电池转化成租赁产品。

总的来说,新能源汽车消费者对于汽车金融服务的需求,更加旺盛也更真实一些。

王金伟:汽车金融其实是大金融的概念,不只是分期付款购车这一项服务,其实还包括融资租赁、保险、二手车、新车置换、售后维修保养等众多服务。新能源汽车,又多了动力电池的回收、租赁等业务。我们认为应该从用户买车用车的整个生命周期来考虑、设计金融产品与服务。

一汽丰田的用户已经过千万,我们通过开展线上业务,与用户互联互通。做好线上业务,我们认为主要做到三方面:一是社交化的连接,不是只有简单的买车买金融保险服务,而是要让用户有内容可看,有社交化的连接;二是社群化的运营,用户有不同的兴趣不同圈子,要按照不同圈子来运营;三是社区网格化的管理,精准了解用户的需求,及时响应,贴心服务。

围绕这三方面目标,进行汽车金融产品的创新,主要有两方面:一是我们针对旗下新能源车型推出了3年6折的保值回购服务,降低消费者购车门槛的同时,还打消其后期顾虑,3年后可换新车;第二,我们推出先试后买的服务,提供深度试驾,更好地打消一些消费者对于新能源汽车购买和使用过程中的顾虑。

此外,我们也在和租赁公司等合作伙伴探讨,如何针对物理上做不到车电分离的车型,在金融服务上实现车电分离,通过金融产品的创新,更好地推广新能源汽车。

郎学红:新能源汽车的汽车金融消费场景与传统车有很大不同,应该如何进行金融产品的创新?

郭海涛:传统燃油车的汽车金融消费场景是消费者在4S店里,看着车了解金融产品,然后贷款办手续。传统燃油车的汽车金融服务更多依赖线下进行,但新能源汽车的金融服务,更多转到线上进行。

我们的理解,就是用户+数字化的汽车数字化营销。目前来看,不仅仅是新势力,很多传统车企也都在向这个方向转变,构建数字化营销的业务模式。比如无论是新势力还是传统车企,都在发力用户APP,把这当作重要的业务阵地,通过用户APP开展产品展示、汽车金融、二手车、置换等多种服务。目前,在线看车、客户线上申请金融分期、大额支付直接放款、线上出保单、线上续保这些业务在用户APP上都已提供,实现端到端的拉通。

用户APP等数字化营销业务,它必然是能满足各方利益的,它让用户看车买车用车更便捷。比如疫情影响下,用户到店看车有困难,但可以通过在线看车实现高效便捷地看车,进行产品对比等。

同时,它能为主机厂带来流量与业务的双重提升。主机厂通过用户APP可以和用户实现直联互通,更精准地了解用户画像、用户需求、对产品的反馈等。而且,有些主机厂的用户动辄都是百万量级,甚至千万量级,主机厂以用户APP为入口,围绕用户各种用车场景提供多元服务,打造用户生态,从而实现商业变革。

在我们看来,数字化生态是新时代下的新机遇。作为金融机构,应该牢牢把握这一机遇,将自己的数字化优势或者产品优势,加速融入到主机厂的直营直联生态中。

张巍:新能源汽车带来新的消费场景,比如更多转为直销模式,线下购车转为线上,原来是一次性购买现在在使用过程中不断有OTA升级,原来去店里保养维修现在更多去充换电等,这些消费场景的变化,为汽车金融创新提供更广阔的空间和机遇。

一方面,对于汽车金融公司来说,我们要进行金融系统与主机厂的智联对接,产品上设计更加面向C端,为消费者提供一站式、便捷的金融服务体验,这就涉及内部流程的优化与改善。

另一方面,以往我们更多以车为金融标的开发设计金融产品,以后汽车更加智能化,不断进行OTA系统升级,我们是不是可以考虑新的金融标的,把软件系统包括进来。

第三方面,新能源汽车的后市场方面,也出现新的金融产品需求。比如充换电站,也有金融需求,我们也可以设计一些金融产品。

所以说,汽车金融可以在新能源的生态系统当中发挥连接器的作用。使整个新能源的产业生态更加健康,各方参与者无论B端的企业,还是C端的用户,都能够获得更多的收益。

新能源汽车保值与估值的难题,如何破解?

郎学红:保值率偏低,是目前新能源汽车的一大痛点。针对这一问题,你们作为汽车金融公司、主机厂有什么对策?

张巍:新能源汽车保值率其实是汽车金融公司设计金融产品时重点考虑的一个问题。针对车电不分离的充电车型,我们设计汽车金融产品时核心就围绕锁定产值。此外,我们还推出深度试驾这样的服务,让用户真实体验新能源汽车用车的低成本。

针对车电分离的换电车型,我们主要针对电池系统进行灵活的产品设计,比如从电池的整个生命周期来设计产品,考虑退役电池的梯次利用,综合设计动力电池的残值,降低用户的购车门槛,同时实现电池的可租可换。

郭纯:新能源二手车保值率偏低是暂时的。近两年新能源汽车的二手车保值率其实有了大幅的提升,尤其是主流品牌的新能源汽车,二手车保值率已经接近传统燃油车了。我们预计,1-2年后,主流新能源汽车的二手车保值率,就会向传统燃油车二手车保值率的平均水平看齐。宏观层面,社会群体对新能源汽车的认知度与接受度也在逐渐提升。

作为汽车金融交易平台,我们一方面与新能源主机厂加强沟通,因为新能源汽车在迭代升级上比传统燃油车更快,确实会带来残值上的风险。另一方面,与二手车专业平台开展合作,它们也需要更多的车源保障。另外,我们也尝试引入残值风险的合作,对车辆进行残值的兜底。

王金伟:作为主机厂来说,我们认为新能源汽车发展初期,不能把风险都让消费者来承担。一汽丰田有自己独有的电池管理技术,一汽丰田bZ4X的动力电池是以10年电池容量保持率90%为目标进行开发,电池衰减几乎可以忽略不计,打消消费者对于电池系统衰减的顾虑。同时电动车用户最关注的电池安全是一汽丰田一直以来的优势,毕竟混动领域25年电池零安全事故的出色成绩让消费者高度认可。真安全,不衰减,可以说是一汽丰田电池的口碑。同时,我们推出的三年60%回购,不仅仅是金融产品,同时也是保险产品。主机厂联合金融机构、保险公司等合作伙伴,一起承担风险,做好新能源汽车的残值管理。

郎学红:新能源汽车残值的估算也是一个行业新问题,它带来哪些挑战?我们如何准确估算新能源二手车的残值?

蓬蕾:中国汽车市场有几个特点,一个是汽车型号非常多,第二是地区差异大。因此二手车的估值,挑战更大更复杂。具体到新能源二手车,一方面它的保有量跟燃油车相比还比较低,基数小,对二手车评估带来挑战。同时,二手车智能化技术和配置快速发展,给消费者带来新体验,如何把这些新体验体现在二手车估值和预测中,也是新能源二手车估值面临的问题。

对于我们数鼎来说,主要是通过数智化技术的深度融入来做新能源二手车的评估。第一是迁移学习技术的应用。就是借助燃油车丰富的数据,推导出电动车和燃油车之间的共性因素,把这些共性因素迁移电动车评估模型中。第二方面,利用人工智能的NLP(自然语言处理)技术,对大量的消费者对于新车的评价,消费者的口碑、评论、文章等非结构化的数据,进行结构化的转化和处理。由此可以判断出车型和具体配置的受关注程度、以及是否有明显的缺陷等。

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