随着大数据的应用，汽车金融公司也开始利用大数据进行风控，然而大数据风控并非十全十美，其尚存数据孤岛、数据低质和数据泄露等有效性不足问题。整个汽车生态需要一套基于人和车商的信用体系，这套信用体系将会建立在一个去中心化的汽车生态上。
一、汽车生态的黑暗森林
随着汽车越来越普及和经济的不断高速发展，购买汽车已经成为全球消费者生活当中的一个必需品，但是在汽车生态中存在很多黑暗森林。由于汽车是一个大件流通产品，在流通过程中涉及多级交易主体，交易主体的多样性，就给交易过程各方带来了不可调和的问题。
在汽车流通领域，大的经销商往往能获得很好的银行资金支持，而广大的中小型车商因为授信成本高，得不到有效的资金支持，从而失去扩展的机会。在车源交易过程中，因为车商对于彼此的不信任交车纠纷等问题需要额外的第三方担保交易，降低了交易效率，增加了交易成本.消费者在购车过程中；因为对车商的不了解，大部分还是基于原始的熟人关系去车商购车，购车纠纷也时有发生。
汽车金融的本质是获取客户信用并且给予贷款的过程，在汽车金融领域大部分风控手段还处于比较低级的阶段，随着汽车金融的高速发展，存在很多金融乱象——大部分汽车金融机构无法准确预测客户风险，造成坏账率高企。
随着大数据的应用，汽车金融公司也开始利用大数据进行风控，然而大数据风控并非十全十美，其尚存数据孤岛、数据低质和数据泄露等有效性不足问题。
汽车金融公司的贷前贷后数据也无法共享，一个客户在不同平台贷款，需要重复风控审查，逾期客户还可以换平台继续申请贷款,现有的汽车金融公司都把客户信息储存在自己的数据库当中，这样极容易被黑客攻击造成数据泄露，或者被金融公司主动打包进行数据二次转售。
整个汽车生态需要一套基于人和车商的信用体系，这套信用体系将会建立在一个去中心化的汽车生态上（AutoMobile），它的去中心化，不可篡改，保密特性，将承载一个有机的汽车生态，大大提高汽车生态的价值流通效率。
二、什么是AutoMobile？
AutoMobile 通过区块链的分布式核算与存储技术，构建一个全球范围内汽车生态，在这个生态中，每个用户和机构参与者相当于一个节点。在这个生态中，通过数字货币的方式激励生态参与者以人和车商的角度，形成人和车商的数字信用资产。
基于数字信用资产，结合智能合约的方式贯穿整个汽车生态，如：新车流通、二手车流通、汽车保险、汽车维修保养、汽车金融等环节，从而形成汽车信用体系，高效率的汽车价值传递体系，汽车点对点金融体系。当前汽车生态信息不对称造成欺诈，效率低下，中间环节过多等现状，将在这个生态中有效解决。
在AutoMobile区块链生态中的每个节点参与者将都是纯理性的，从博弈论的角度来看，纯理性的博弈各方都会受益，AutoMobile将汽车生态的自治和繁荣看成自己的生命，平台将有透明的，合理的，公平的的奖惩机制，促进汽车生态枝繁叶茂。
三、未来可能的主要汽车平台
汽车信用平台：消费者从购买新车到二手车交易或者报废整个生命周期应该建立一套不可篡改的车辆信用体系；
汽车交易平台：AutoMobile依靠区块链技术，没有交易历史的两方直接可以放心大胆的进行交易，并且无需中介和中心化平台担保，最后做到交易的信息公开，交易的高效促成，交易的双向保障；
汽车售后平台：应用区块链使车辆在售后阶段的每一次保养使用的产品的生产信息都记录在区块内，当一个产品已经被使用就会被记录在区块里，假货仿品无法篡改，使用这条记录无法以假乱真；
汽车金融平台：在AutoMobile里面，是金融交易者之间基于节点的信用认证获得信任，这种信任即为一种风控行为，消费者之间通过区块链技术和智能合约能够自动建立贷款合约，以及通过智能合约进行还款操作和违约惩罚，极大的降低了贷款双方的费用和时间成本；
供应链金融平台：在AutoMobile中，基于上下级的交易信息，车商的信用评价，使得金融机构能够透明的掌握资金需求方的真实交易情况，有利于贷前监控，贷后追逐，从而打造一个高效和风险可控的供应链金融平台。
四、个人和车商信用平台
目前整个汽车生态中缺少一个去中心化的用户和车商信用评价体系，使得在生态交易过程中，需要很多信任中介参与，信任成本非常高，极大的影响汽车生态价值传递效率。通过尝试在AutoMobile中打造一个基础的个人和车商信用平台，着力去解决信任成本问题，一个良好的基础平台，能为更高的汽车生态目标服务。
1. 用户反欺诈平台
在汽车金融领域将贷款申请人身份核实作为反欺诈的第一道防线，对贷款申请人的主要信息进行确认，同时利用反欺诈模型，查实贷款申请人是否有恶意骗贷作为第二道防线。
对于第一道防线，在AutoMobile中有一套可信任和不可篡改的大数据和人工智能机制，用于判断贷款人是本人，我们鼓励用户上传自己的身份证和本人照片，通过大数据和人工智能分析用户的真实性，返回“是本人”和“不是本人”两个公开的认证信息。
对于用户的原始数据，AutoMobile保存在侧链中，并且加密保护，不可破解，其他用户只有得到用户本人的授权才能有查看权限。对于第二道防线，在AutoMobile中部署了一套可信任，规则透明的大数据风控模型，它是基于机器学习和算法的反欺诈评分模型，即神经网络模型。
2. 用户信用模型平台
汽车金融中需要通过需要评估贷款人的还款能力和未来的财务情况，来决定贷款金额和贷款期限。信用评分能够确认用户的信用等级，而且能够直接预测借款户的违约概率。在AutoMobile中建立的去中心化和可信任的大数据分析挖掘平台，通过序别化处理、逻辑回归模型、分数转换、模型验证等步骤，实现对信用评分模型的建立和优化。
3. 车商服务评价平台
车商服务评价平台鼓励车商上传营业执照、店铺门头照片、展厅照片、法人认证信息、税务信息、知识产权信息、涉诉信息等，以及鼓励和车商的交易方，对车商进行评价，形成一个真实和不可篡改的车商服务评价平台。每个车商将会得到一个服务评价得分，这个得分对于区块链中所有的节点都可见，由于区块链的不可篡改性和真实性，促使车商提高服务水平。
4. 车商信用评价体系
AutoMobile鼓励车商上传自己的交易记录、税务记录、工商变更、股东投资情况、对外担保情况、债务情况、库存情况等数据，利用大数据的方式，从信用记录、经营稳定、履约能力、交易行为、商户属性、成长能力六大维度来准确评估车商信用。
同用户信用模型的建立过程类似，这是一个具有自我学习能力的车商信用模型，每个车商的信用原始数据和信用评分也将被加密，除非得到车商主体的认可，其他交易参与者才有权查看信用评分。
五、信用平台的应用场景
对于用户反欺诈平台，可以帮助汽车金融机构，汽车经销商，保险公司等，确认坏的用户，从而使得汽车金融机构可以拒绝给予贷款，汽车经销商可以拒绝提供服务，保险公司可以提高保费等方式，降低各自的风险。
对于用户信用模型，可以帮助汽车金融公司评估用户的还款能力从而决定贷款金额，可以帮助经销商精准营销客户，可以帮助主机厂了解用户的信用数据，用户购买车辆等，从而用于改善车辆研发和车辆设计体验等。
对于车商服务评价平台，有助于帮助消费者做出正确的决策，根据趋利原则，消费者会选择服务评价好的车商进行购车，这就倒逼车商不断的提高服务水平，坏的车商最后会因为服务水平而遭到淘汰，也利于汽车流通B2B交易中，上下游车商，保险公司，物流公司，仓储机构对交易中的车商有清晰的认识，降低各自的信任成本。
在汽车供应链金融交易过程中，对于车商信用评价体系，可以帮助汽车金融机构快速的评估车商的还款能力和还款意愿，从而决定贷款金额和期限，对汽车金融机构来讲，风控成本降低了，审批流程速度提高了，逾期风险也降低了。
六、未来的汽车金融生态
在未来的AutoMobile生态中，中心化的数据越来越不受信任，由于AutoMobile的保密性和便捷性，以及一定的代币鼓励，越来越多的用户和车商选择把自己的信用数据和上传到AutoMobile当中，促使了汽车交易和汽车金融的极大的便利性。
汽车生态中的其它机构参与者，如：主机厂、配件商、汽车后市场服务商，为了方便使用不可真实的客户和汽车信息改善自身的服务，也会加入到AutoMobile的生态中来，各方都将不断提高自己的信用水平和服务水平，才能获得好的更高的算力和评价，坏的行为终将受到惩罚，这将极大的促进整个汽车生态的自我繁荣和发展。
