汽车产业作为我国实体经济中的支柱产业，对推动经济增长、促进社会就业、改善民生福祉作出了突出贡献。但近年来，受经济下行压力、金融“脱实向虚”、市场信息不透明等因素影响，我国二手车市场作为汽车产业的重要组成部分，尽管年交易量持续增长，但背后带来的却是二手车企业融资困难、成本高企、效益明显下滑，以及交易纠纷不断。党的十九大要求“深化金融体制改革，增强金融服务实体经济能力。” 保险业作为现代金融体系的重要组成部分，在服务汽车产业、二手车市场等实体经济中扮演着重要角色，特别是在二手车交易、融资、贷款、风险保障等多个服务环节发挥独特作用。

　　本文从我国二手车市场现状及信息共享服务需求入手，分析了车辆保险（以下简称“车险”）信息在二手车便利交易、保险增信、贷款风险防控、保险产品创新等方面的重要作用，并为如何以车险信息共享为媒，有效提升保险业服务二手车市场发展的质量和效率，积极构筑风险管理保障体系提供路径参考和决策支持。

        一、国内二手车市场基本情况

　　（一）市场发展现状

　　我国汽车保有量已超过2亿辆，二手车市场未来发展空间巨大。2016年，二手车交易量首次突破千万辆大关至1039万辆，累计交易额达5926亿元，交易集中在东部经济发达地区，华东、华北共占交易量的52.73%。2016年新车销量超过2800万辆，按发达国家二手车与新车流通量比例1.5：1以上计算，未来我国二手车交易量有望超过4000万辆，交易额可达近2万亿元。

　　（二）最新政策及发展趋势

　　2014年9月，交通部等十部委联合发布《关于促进汽车维修业转型升级提升服务质量的指导意见》，意见中指出要推进维修行业信息化建设，建立覆盖全国的“汽车电子健康档案”系统；2016年3月，国务院办公厅发布《关于促进二手车便利交易的若干意见》，明确要求加大金融支持服务力度，加快建立包含保险信息在内的汽车全生命周期的信息透明共享体系，并可以通过市场化运作向二手车市场开放数据服务；6月13日，商务部等11部委办公厅就贯彻落实文件下发了《关于促进二手车便利交易加快活跃二手车市场的通知》，要求二手车交易环节需准确采集原机动车所有人和现机动车所有人的身份证号码、手机号码、住址等信息，建立二手车信息联网核查机制，推进公安、商务部门系统联网，加强二手车交易和登记信息实时比对、核查。由此可见，未来二手车市场的信息化建设将日趋完善，各方资源会进一步整合，信息透明共享程度也将逐步提升。

　　（三）参与主体现状

　　二手车交易的主要参与主体有二手车车商、汽车金融机构和消费者。三者间本该形成各取所需，互利共赢的合作关系，事实却南辕北辙，三者陷入相互掣肘，相互制约的怪圈。一是二手车车商想贷贷不到，资金周转率决定着核心竞争力——车源的获取能力，受限迁、税收、产权登记等政策限制，且多数二手车商经营规模较小，无法提供完整的贷款申请材料，即使通过审批，贷款额度也受到限制，同时贷款利率偏高，高昂的融资成本让二手车商只能望而却步。二是汽车金融机构想做做不好，虽一致看好二手车金融市场，但受一车一况一价、评估标准不一等因素影响，难以准确判定车辆价值，缺乏有效的风险识别与管控手段，所以开发的产品偏保守，利率较高不符合市场需求。三是消费者想买不敢买，想贷没得贷。一方面二手车市场鱼龙混杂，车辆以次充好的现象屡见不鲜，另一方面申请贷款人的征信体系不完善，金融机构难以识别申请人的信用风险，消费者对二手车也只能望洋兴叹了。

　　（四）二手车交易存在的问题

　　当前信息不透明、交易不便利阻碍了二手车消费，主要问题体现在：一是买卖双方信息不对称，行业诚信缺失。车商故意隐瞒车辆的真实状况，篡改里程数以次充好，已成为二手车行业的“潜规则”，消费者也无法便利地查询到可靠的车辆历史信息，不敢放心交易；二是评估检测结果无公信力，配套服务保障缺失。二手车的检测评估是交易中最关键的一环，但当前各商家技术水平参差不齐、标准不一，也没有透明的历史车况信息支撑，评估结果不具公信力。导致后续配套的二手车抵押贷款、质保、延保等服务仍需要重新评估检测，甚者索性不提供配套服务，消费者缺乏二手车交易配套服务保障。

　　二、二手车市场信息共享服务需求分析

　　（一）数据服务需求

　　二手车交易的数据服务需求主要聚焦在三方面：一是车辆基本属性信息。包括车辆VIN码、合格证、款型配置数据、是否抵押查封等信息，应用于车辆识别及合法性校验。二是车辆历史使用信息。包括交易价格、交易记录、使用性质、维修保养记录、保险记录、残值价格等数据信息，应用于全面掌握车况，准确定价。三是车主属性信息。包括个人的银行征信、车辆交易记录、车辆保险记录等信息，应用于二手车贷款人的资格审查、信用评级。以上信息尚无统一官方渠道获取，主要通过以熟人关系或第三方数据服务商有偿购买等方式查询。

　　（二）信息共享制约因素

　　二手车市场信息共享阻碍因素如下：一是资源未整合。汽车全生命周期包含了从生产、销售、售后直到报废的多环节信息，其分散在整车厂、经销商、公安、交管、修理厂、保险公司等多方手中，并未积极有效实施整合。二是信息无共享。尽管各信息掌控方已形成部分数据积累，但信息市场化运作并非其主营业务，故缺乏动力与探索积极性。三是服务有缺位。当前二手车贷款、二手车贷款保证保险、二手车延保等金融配套服务仍处于起步阶段，各主体较谨慎保守，无法满足市场需求。

　　（三）车险数据在二手车交易中的重要价值

　　车险数据主要由承保与理赔两部分数据信息组成。承保信息能一定程度反映车辆关系人（车主、车商）的资产、信用、风险偏好情况，是征信信息的有益补充，可具体应用于二手车消费、库存金融的贷前增信与风险评级、贷中与贷后风险监测和管控。理赔信息能较为全面地反映车辆过往的事故情况，是二手车定价和车辆识别的重要依据，对二手车交易的透明与便利具有基础性的价值，可具体应用于二手车车况评估与定价，以及二手车延保、贷款保证保险、残值保险的风险识别与管控环节。车险数据的透明共享有利于规范二手车交易，改善行业不诚信问题，提高市场交易效率，满足参与主体多层次的服务需求，同时带动保险、银行等相关行业发展。

　　（四）车险数据服务二手车交易存在的局限

　　完整的车险数据目前存储于中国保信车险信息平台，应用于保险行业内NCD系数共享查询，数据应用范围仍较窄，究其应用局限：一是数据价值。仅凭保险单一环节数据价值有限，缺乏汽车维修、保养等数据，只能部分解决二手车信息不对称问题；二是数据归属。数据上传来源于保险公司，数据信息的安全保护涉及客户隐私，因此对二手车市场的数据服务需履行必要的流程，理顺相关法律关系，以合规的方式开展业务。

　　三、保险业以车险信息为媒服务二手车发展的实施路径

　　（一）开放车险理赔信息共享，促进二手车透明便利交易（1）以服务快速落地为目标，选取地区先行开展试点。

　　选取二手车交易发达且地方政府持积极开放态度的地区，如上海、广东、苏州等地可先试先行。通过当地政府部门引荐与具备信息化管理能力的部门或企业开展项目合作，整合资源，优势互补。由中国保信负责提供车辆保险数据，合作方负责其他二手车相关数据资源的整合、市场推广、客户服务、商业合作等工作。双方共同建设、共同运营、共同对二手车市场参与主体提供信息查询服务。

　　（2）以地区范围数据为基础，逐步延伸数据服务链条。

　　服务以满足当地二手车交易的基本信息需求为主，视引入车辆不同数据维度情况，可逐步延伸二手车交易服务链条，把服务做深做透，循序渐进推动业务发展。如引入车辆VIN码、合格证、款型配置、质量召回、电子健康档案、维修保养等外部数据，进行深度整合、加工、挖掘后，可面向更多二手车市场参与主体，在二手车定型、车况、定价、延保等不同主题需求下提供更精准的数据服务。

　　（二）增强保险增信作用，助力缓解二手车融资困局（1）完善客户信用画像，提高信贷审批额度。

　　车辆承保记录、理赔记录、车辆信息、违章信息等对银行信贷审查，涉车业务的风险评估都有重要价值。有利于支持银行构建相对全面的信用卡资信审核模型，帮助银行较为全面的为客户进行信用画像。如在信贷审批前，可利用车险信息将客群、车价等级和近一年商业车辆保险缴纳个数三个维度进行结合分级评定，客群依据牌照所在地、过户次数多少、车辆持有时间长短划分，车价越高、投保险种越丰富则风险程度偏低，信用额度越高。

　　（2）支持相关保险产品开发与风控，进一步增强保险增信作用。

　　通过向保险公司提供贷款申请人持有车辆信息查询，获取某一申请人曾经和现在所持有的车辆信息，包括车牌号、车架号、厂牌型号、交易时间等，有效识别高风险群体——二手车“黄牛”以个人名义获得贷款；提供抵押车辆的承保、理赔信息，包括车牌号、车架号、使用性质、厂牌型号、承保险种、险种额度、保险期间、出险时间、理赔金额、出险次数等，准确评估抵押车辆价值，防止低价高贷风险。从而促进二手车贷款保证保险业务发展，在与汽车金融机构合作的过程中实现为贷款申请人有效增信，解决融资难题。

　　（三）提升汽车金融风控能力，完善二手车市场风险管理保障体系（1）实时反馈车险流程节点信息，实现贷款风险动态管控。

　　汽车金融机构通过对信贷申请人相关的车辆保险信息进行综合评估，可应用于个人信用卡、汽车抵押贷款、二手车融资租赁、汽车经销商库存融资贷款等多项业务，实现对该系列业务的风险动态评估，及时调整授信额度，形成动态风险预警机制，可进行贷前、贷中和贷后的风险提示。如银行可通过车辆承保交强险的时间节点判断该车是否售出，进而掌控汽车经销商的车辆库存及售出情况，合理管控贷中风险，防止汽车经销商长期隐瞒销售情况带来的还款风险。以此为切入点，未来依托保单信息共享平台，还可以向银行提供客户保险消费信息，更全面的支持银行信贷审查和风险体系构建。

　　（2）共享黑名单信息，建立联合反欺诈工作机制。

　　通过保险与银行、汽车金融机构间的高风险、黑名单等信息的交互应用，有利于实现反欺诈信息共享，构建打击二手车金融银行卡犯罪和保险欺诈的长效机制。基于海量风险数据和机器学习技术，建立精准风控模型。通过事前预测，事中监测预警，事后关联分析，全程实时监测业务潜在威胁，精准识别二手车骗贷、诈保等欺诈行为。

　　（四）支持延保业务发展，提高二手车保险服务水平

　　车辆延长保修责任险能有效解决二手车消费者对车辆质量的后顾之忧，促进二手车便利交易。但其经营的专业性，对保险公司产品设计、风险管控以及系统建设的要求都很高，单一保险公司无法完成各个环节的建设，为推动保险行业延保业务的发展，可借鉴车险平台数据共享模式，早期以延保数据联盟形式共享数据，缩短数据和经验的积累时间，引导与鼓励上传延保理赔维修清单数据，扩大基础数据量，逐步建设汽车延保信息共享平台，不断提升保险公司延保产品开发的数据基础和专业能力。

　　（1）共享车险数据提升保险公司延保业务的经营能力。

　　车险平台记录车辆的全生命周期的承保、理赔历史记录，车辆事故类型、损失部位、损失金额等信息能够在脱敏后提供给保险公司经营延保业务使用，能够帮助保险公司较为准确识别每辆车的个体风险，提升风险筛查能力，提高保险行业经营延保保险的经营能力和积极性。

　　（2）行业内部形成数据合作生态圈，提升保险行业竞争力。

　　依托保险行业的车险历史事故和理赔信息共享，同时建立行业内部延保业务承保理赔信息共享机制，使保险公司在与车商渠道、第三方延保机构合作或竞争时，能够具备较强的数据和风控优势，提高其竞争能力。

　　（3）加快基础数据积累的速度，弥补保险行业短板。

　　由于车辆个体风险差异大，基础数据积累不足，保险公司目前难以形成有效的精准定价，无法在产品设计和费率厘定上有所突破，借助车险数据，并积极整合行业外数据资源，如维修保养记录、质量召回等信息，在保险行业内形成延保承保理赔数据合作共享，汇聚全行业的数据资源，能够大大加快基础数据积累的速度，尽快弥补短板。

来源：2018-01-21 中国保险报