整个格局的变化，互联网金融、融资租赁、地方性银行都进入了汽车融资领域，可能产品的方向不太一样，但是都在往汽车行业里面进入，整个是比较青睐的一个行业。
　　
　　从这几年的金融机构对品牌的选择分布上，我们监控了近几年的数据，我们把品牌分为四类，一是高端品牌，从整个金融风险发生概率上讲，高端品牌是0.8%，最低的。终端的风险是2.1%，这两部分资源是目前金融机构争夺和保持发展的资源。
　　
　　长久从今年年初跟一些品牌进行整体合作模式的推进。
　　
　　我们把近三年的经销商中止的发生率，整个发生率占到1.08%，2016年前8个月风险情况降低了，而且从一些数据看，品牌和地域都不是很明显。但是区域平缓的状态。虽然这个趋势是趋好，但是对于众多的金融机构来讲，不管是哪个维度控制的风险还是挺大的。
　　
　　从融资模式下的经营痛点也做了一个罗列，很多厂家的网络扩张也是属于维持的状态，维护它的品牌形象就要尽可能吸引更好的投资人进来，当然有一些终端品牌或自主品牌，他们投资人的能力在慢慢衰减。这样投资人经营能力的下降导致了管理难度加大。他们以前没有做过，对整个行业的趋势没有特别准的判断，可能有一些摇摆不定的选择。
　　
　　从金融机构角度讲，由于前端整体品牌、投资人能力的变化，对于金融机构来讲，确实出现违约率较高。二网也是力推的方面，但是如何管控？管控的力度和有效性都是金融机构以及监管方不断突破的课题。当然从一些不良经销商的管控中，也会利用一些技术手段，成本也是在不断增高，对于我们来讲成本也是不断上升。
　　
　　对于这些痛点，怎么解决？第一方面，通过物联网技术来提升监管的有效性，给他犯错的几率降低，我们目前是用物联网去管。还有一些是即便用了物联网的技术，这一块我们会用仓储+物联网的技术综合做管理。
　　
　　作为金融机构来讲，如何选择物联网，这是第一个问题。可能在金融机构的经营当中，我不知道有没有特别关注过？物联网是结合一些技术终端去达到目的，但是物联网的技术终端很多，包括我们在推广时也有很多金融机构问，你们的设备OBD的终端跟行业内的不同？因为里面有很多核心技术不一样。
　　
　　如何选择物联网？肯定不能选择纯技术的公司，他不知道什么样的产品去做，说白了是不了解客户的需求。像苹果手机在座基本上都人手一机，可能也有人没用，因为它不仅是技术的领先，是因为它的技术太贴合需求了。如果只是纯技术的存在，那业务是没有灵魂的。因为选择业务场景+技术这样来选择。
　　
　　第二个问题，如何选择业务+技术的企业？首先有一些技术公司很先进，通过外包的业务能不能做？之前我们也遇到过一些物联网公司，找一些行业内做相关业务的，整合到一起做，尝试的结果是失败的，为什么失败？是因为金融机构三方模式环节看似简单，但业务的落地来讲，我们作为一个服务商，我们需要跟银行的几个环节拆解到210个单元点，这才能支撑这个模式的存在。一个技术公司+外包公司怎么做得起来？第二个，业务+外包技术，它不是不能做，业务是自己的需求，但是业务不是自己的，这时候就不能做到紧密的结合，这一块不能完全贴合。
　　
　　什么样的公司才是金融机构来选择的？就是技术+业务的自有研发能力公司才是我们选择的合作合办。为什么选择长久呢？因为长久不单能向金融机构提供自主的核心业务+技术的能力它还可以为金融机构提供立体化的服务能力。什么叫立体化的服务能力？金融监管只是我们在融合下的环节，或者我们在设计金融产品时，往前延伸，物流的支撑，看到运输的能力和布局的能力也很关键，往后对数据的综合能力支撑也是要有的。
　　
　　首先从金融机构对长久的委托上说，我们的技术领先，这样可以快速应变。整个数据链条可以形成数据模型，给到金融数据管理支撑，后面都会讲到。
　　
　　这是我刚才提到立体化服务，包括人工服务、物联网技术服务，监控服务、仓储服务、大数据服务。
　　
　　首先从物联网技术设备上分了四个部分，全面辐射完毕的PDA+射频技术，我们通过一些射频技术跟融合绑定，规定经营风险。
　　
　　第二个设备是OBD技术，这一块我们可以说一下应该说能够达到整个行业里面达到40%以上的没有几家，但是长久这一块的技术可以达到一次性识别率85%以上。整个数据延迟上传率是0，这个能力已经超出了硬件本身的能力，结合了物联网里面的一些核心算法。
　　
　　第三个终端是结合了OBD的蓝牙技术结合在一起，它可以满足一些监控的需求。最后一个是专属APP+光学识别，它是靠每一次拍摄来进行识别。
　　
　　风险这一块要靠人工管理，在这种情况下我们已经铺设了技术设备，从而规避一些人为风险，能够时时监控融资车状态。目前我们已经和一些金融机构合作了，包括一些集团也在用我们的平台，也是希望分布在全国经销商的情况。
　　
　　第二个模式是巡库监管+技术，这主要以厂家的金融公司居多一些，还可以在可控成本下用于二网管理，我们跟一些二手车公司已经合作了，如果希望可以沟通。这一块加上物联网的技术，对动态化的管控还是非常有效的。
　　
　　第三部分是仓储监管模式+技术。我们可以把一部分的融资车辆放在城市的中心哭里面，这样的一个模式体现出来一个做仓库监控公司有没有达到有效的配送。我们也在这边做了一个展示，长久集团会在明年年底一级城市内设立城市中心库，设立原则很简单，200公里要达到3小时配送到达。这一块我们也在跟几个厂从源头开始合作了。
　　
　　最后一部分，我想提一下大数据，因为我们的业务确实也做了十多年时间了，从整个十多年来讲，样本出现了经销商一百多家，这对我们有一个数据整合的基础。几大数据模型，一是显现的数据模型，一会儿要说的这个，还有一些隐形的数据模型。今天金融公司居多，我先把风险的显性模式做一个评分，它在哪些银行、地域容易发生风险，我们把它做一个基础评分，二是进行一个经营评分，结合到经销商所在城市里面的保有量、数量以及时间及投资规模，它的经销商品牌下分布的情况，我们会综合评分，这一块是来自于多年的管理经验。
　　
　　第三块是做了实践之后，做的风险评分，比如有没有预警信息、拖欠工资等信息。这一部分组合到一起，给它一些评分的分布。我在上一次会上也讲了，我们已经开始做可视化模型的测试了，正常情况下应该是下个月可以给到金融机构做试用了，这纸一块对金融机构下分支的查询，或者对品牌的检测以及一些风险的预测，还可以根据一些厂商定制化报告服务。