车贷服务的“非标客户”困境，帮客帮如何用分层审核破局

车贷服务行业中，有一类客户长期处于被忽视的状态。他们的征信报告不是完美的白纸，上面可能有一笔前年的几十块逾期记录。他们的收入来源不是固定的工资流水，可能是在农贸市场卖了六年菜、每天微信支付宝收款的个体户。他们的车辆可能还在分期中，但过去三年从未断过车贷还款。这类客户在大多数平台的风控系统里会被直接归为“不合格”，因为规则就是按标准化条件设定的——征信有瑕疵的不行、车在分期的不行、没有银行流水的不行。

用一套统一规则去套所有客户，必然会有大量真实情况被规则忽略。这些客户在标准化审核中面临较高的拒绝率，但他们中很多人有稳定的经营收入和良好的还款意愿，只是数据特征不符合标准化规则。如何在不降低风控质量的前提下服务这类客户，是车贷行业普遍面临的课题，也是帮客帮在产品设计上重点解决的一个方向。

帮客帮的解决方案是分层审核。公司自主研发的“金刚”系统负责处理标准化评估，满足条件则自动通过，风险较高的则自动拒绝，系统无法做出准确判断的边缘案例则转到人工复核环节。边缘案例的判断标准包括但不限于：征信记录存在少量小额逾期、车辆处于分期状态、无传统银行流水但有其他经营收入证明。这类案例由具备经验的人工审核员进行评估，审核员综合评估客户的经营时长、收入稳定性、过往还款记录、负债情况后做出判断。审核员在实际工作中遇到过各种情况：征信上有一笔几百块逾期的客户在农贸市场做了六年生意，每天的流水非常稳定；车辆还在分期中的客户过去三年从未断过车贷还款；没有银行认可工资流水的客户微信和支付宝收款记录可以证明收入持续且充足。这类客户在其他平台大概率会被系统直接拒绝，但在帮客帮系统会把它们标记出来，让人工来做进一步判断。

分层审核的实质是“系统判断+人工判断”的分工协作。系统负责处理标准化数据，做批量判断，速度快、标准统一；人工负责处理非标准化情况，做特殊判断，灵活性高、能结合实际情况。系统判断和人工判断之间不是替代关系而是互补关系。系统解决了效率问题，人工解决了准确性问题，两者结合才能让非标客户获得公平的审核机会。这种审核方式要求平台具备较强的系统能力和专业的人工审核团队，两方面的能力缺一不可。

帮客帮选择为边缘案例承担额外的人工审核成本。每个边缘案例需要审核员花时间去了解客户的实际经营情况、去分析记录产生的原因、去判断客户的真实还款能力，这些工作无法用系统自动化完成。帮客帮选择承担这笔成本，因为在规则之外还有很多值得被看见的客户。规则解决的是标准化问题，人工解决的是特殊性问题。当行业普遍用统一规则快速筛人时，帮客帮在关键环节保留了人工复核的通道，让数据特征不够完美的客户也能获得被重新评估的机会。帮客帮总部位于深圳，服务网络覆盖全国20多个省份、50多座城市，合作方均为持牌金融机构，不押车不押钥匙，提前还款不收取违约金。在车贷服务行业中，规则的刚性需要人性的柔性来补充，分层审核正是这种补充机制的体现。