剛剛過去的2020年，受到疫情影響，我國汽車市場整體遭遇“寒冬”，但商用車產銷量卻實現了“逆勢上揚”。據中國汽車工業協會最新數據顯示，2020年，我國商用車全年完成產銷分別為523.1萬輛和513.3萬輛，首超500萬輛，創歷史新高，產銷分別同比增長20%和18.7%。中汽協分析稱，商用車市場從4月開始率先恢復增長，且增速明顯，連續9個月產銷刷新當月歷史產銷紀錄。

受到多種市場利好因素推動，面向商用車開展的融資租賃業務也“節節開花”。《金融時報》從專注于商用車金融市場的獅橋集團了解到，2020年初，雖然受到疫情影響，但3月以后，獅橋全業務鏈條迅速恢復并實現反超。重卡新車更是創下單日投放629單、月度投放超30億元等新高。

商用車租賃市場前景廣闊

隨著汽車金融在汽車產業鏈中滲透率的逐步提升，汽車融資租賃近年來已成為汽車金融市場的一個重要分支。在業內人士看來，商用車金融市場是值得融資租賃公司深耕的業務領域，未來發展前景廣闊。

“商用車是一個10萬億元級別的市場。”某租賃公司從業人員告訴《金融時報》記者，這個市場包括了4000萬貨主、3000萬卡車司機、40萬個運輸公司。據預測，商用車全生命周期服務和金融的市場總量將從2019年的9.9萬億元增長到2025年的13.5萬億元。新車購買將從2019年的7400億元增至2025年的1.1萬億元。此外，2019年，貨車運輸中僅公路運輸市場量為6.2萬億元，若按照年化4.3%的增長率，2025年將達到8萬億元;車輛運維，即油、路、保、胎等各種基本的運維資料，將從2019年的2.4萬億元增加到2015年的3.9萬億元。

但同時，由于商用車市場內包含眾多小微企業和個體農戶，客觀上存在小、散、亂的特點，金融供給的覆蓋面還有待于擴大，需融資租賃公司深入耕耘。

值得關注的是，2020年年底，銀保監會官網發布了對十三屆全國人大三次會議第6283號建議的答復，其中在“豐富商用車融資供給服務”中明確提到，目前，汽車金融公司、金融租賃公司以及符合條件的汽車行業集團財務公司等非銀行金融機構和小額貸款公司、融資租賃公司等地方金融組織均可以提供商用車貸款或融資租賃服務。上述機構根據商用車銷售特點及差異化需求，研發創新金融產品，提供專業化服務，積極拓展了輕卡、中重卡、特種車、工程機械車及客車等多類型商用車貸款或融資租賃業務，有力支持了商用車的產業發展。

融資租賃具獨特服務優勢

在商用車領域，融資租賃有其獨特的服務優勢。使用融資租賃工具，可以優化資源配置，提高車輛的運用效率和資金周轉率。一方面，車輛作為消耗品，設備和技術更新快，運輸企業要想生存和發展，就必須不斷更新設備，提高運輸效率。但運輸企業多為中小企業，面向傳統金融機構的融資渠道有限，導致車輛更新需求的后續資金存在缺口，而通過融資租賃模式，企業可以分期付款，按月繳納租金，大大減輕了運營壓力。

另一方面，物流運輸市場上有大量的個體工商戶司機，通過融資租賃形式可以幫助其借助經銷商模式及車輛掛靠形式進行車輛分期，大幅降低其準入門檻，這為市面上的個體工商戶提供了購車融資渠道，享受到更便捷的金融服務。

有業內人士表示，未來，要做好汽車融資租賃業務，租賃公司同樣需要轉變單一地提供融資類服務角色，通過加強業務模式和盈利模式創新，努力拓展增值服務。

在汽車產業鏈條中，商用車二手車市場也是國內目前值得深耕的市場“藍海”。據統計，我國現在每年二手商用車的交易量在250萬臺左右，二手商用車市場潛力巨大。但由于商用車處置的受眾受限，且其價值評估未有成熟的標準，在二手車處置上存在較大爭議，使得租賃物處置難度大，目前二手商用車租賃業務仍處于起步階段。部分租賃公司已開始發力二手商用車價值評估領域，如獅橋，其開發的二手商用車價格查詢平臺，累計估值查詢量已達到40多萬次，覆蓋全國2萬多車商，累計檢測4萬臺二手商用車。

用技術夯實風險防控

目前，汽車融資租賃公司仍需要投入巨大成本來進行風險控制，但由于缺乏全面系統的征信信息支持，騙貸行為時有發生，對于汽車融資租賃業務的快速發展造成一定制約。有業內人士建議，對于車輛租賃的約束性不如其他設備租賃的約束性高，小額的融資客戶可提供的增信措施有限，一旦出現逾期，抵押物處置難度大，且對承租人約束力不大。接入央行征信系統后，可以提高承租人的違約成本，一定程度上可以約束其還租意愿。

而對于租賃公司自身而言，需要搭建一套完善有效、可迭代的風控體系，將圍繞商用車全生命周期的服務真正落地。目前，業內公司已開始注重加強信息系統建設，建立商用車數據庫，批量化處理業務，并設計出全面的風險評估模型。

如獅橋，其基于自有業務模型及數據處理能力開發出“獅橋分”模型。通過對獅橋自有數據、三方征信、LBS/地圖數據、車型庫及產品庫數據、支付/逾期數據、交易/行為數據等進行綜合評估來判定車主的綜合征信等級，可以自動匹配不同的審批政策和產品方案。此外，通過與百度聯手和獅橋歷史積累的海量數據，獅橋利用百度大數據平臺和機器學習等成熟技術進一步夯實現有模型，以大幅提升模型的區分度和風險識別的精準度，以期在縮短融資審批時間的同時令公司為承租人提供更為安全可靠的融資方案。

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