区块链如何在汽车交易市场中发挥作用

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（一个去中心化的汽车生态）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。

5、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。