随着人们生活水平和消费水平的提高、互联网的发展，加上新能源汽车产业的崛起，互联网汽车金融行业步入了快速增长阶段，未来将有更多的互联网平台入局。基于某咨询机构分析数据显示，预计在2021年，中国互联网汽车金融市场规模将达到7600亿元。此外，八成计划购车网民有使用互联网汽车金融产品的意愿。仅有54.3%的用户对互联网汽车金融产品表示信任，存在隐性收费、审核及放款效率低是潜在用户最顾虑的因素。在汽车金融互联网化发展的必然趋势下，企业品牌建设是未来竞争发展的关键。
而品牌建设，不仅仅只包含口碑管理，同样需要构建包括企业资产、信息化能力、客户渠道管理等等企业硬实力。只有企业获得相较于对手更低成本，但却更高效的管理模式，能够产出优质的服务，才能获得长远发展的核心竞争力。
BI平台能够在企业构建品牌力的过程中，明确投入与回报的状况，随时根据市场反馈修改战略。
例如，在提升企业对渠道经销商的管理能力方面，过去企业会按照业务类型或者金融品牌来对经销商和渠道进行管理，从未明确重合渠道分类及相应识别规则，就会造成不方便各业务公司针对性的对重合渠道信息进行分析。因此，需要统一的数据分析平台BI，来明确重合渠道类型及识别规则，以便能够在BI系统设置相应规则，实现重合渠道的集中展示与分类展示。例如，根据实际控制人、渠道、业务、品牌四个维度将重合渠道分为4类，以实现统一的渠道统计口径，加强整体管理控制能力。
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同一实际控制人名下的多个渠道仅开展零售或商贷通业务
在行业发展进程中，随着入局汽车金融的互联网巨头企业，例如阿里巴巴、平安、京东白条先后获得汽车金融牌照，对于汽车金融行业已经产生深远的影响，互联网巨头的加入，将会加剧市场竞争的激烈程度，例如今年在淘宝和拼多多上的汽车在线销售业务，虽然直播带货被市场认定为一种必然会失败的营销方式，投入了很多资源在直播带货渠道上，从这件事可以充分看出，各行各业的企业，都想要利用电商、视频平台的流量占据一壁江山的决心。
对于汽车金融公司来说，这无疑是一个获得更高市场渗透率的机会，因为互联网的属性，可以极大程度的降低获客成本。构建从汽车金融产品签约开始、库存调车到物流配送、客户收获等各个环节得到有效监控和管理，提前打好优质服务的基础，获得更好的口碑，在未来的电商平台市场中，以显著的服务优势差异获得更多客户的认可。
当然在行业变革机遇的风口上，与机会常伴的通常还有等价的风险，行业在创立初期，或转型初期，必然存在行业规范不足的问题，在缺少行业规范和制度制约下，就会发生一系列对公司造成严重后果的事件。例如某汽车金融公司，被爆出存在暴力催收的问题和总部被调查的问题。以及另一家汽车金融公司风险管控失利，被借款客户恶意逾期，当平台对风险管控失利后，容易造成社会对投资人的不信任，以及公司资金链断裂，造成更大风险的蝴蝶效应。面对风险，我们需要详尽的客户信用数据、信用资料，完善合同条款，做好风险均摊的工作。
相较于传统的汽车金融企业，互联网汽车金融企业通过在线化运营，构建完善的客户服务体系，主动收集客户评价信息，明确客户关注点，以提升服务水平，并助力业务决策，能摆脱传统金融运营模式的限制，通过在线审核、缩短审核流程，降低审核时间，减免手续费用，按照市场变化，提供合适的利率等方式，切实使客户获利，获得更佳的服务体验，形成良好的口碑，进而提升自身在市场中的核心竞争力。
无论抓住机会还是做好企业风控，都需要能够时刻洞察到市场中各个要素的变化，无论是政策，还是客户需求、产品、渠道、经销商，汽车金融平台有太多需要深入洞察的信息，那么永洪敏捷BI能够从数据的角度，时时刻刻获取市场信息的反馈，分析得出决策利弊，才能够更好的应对挑战。在构建品牌力的过程中，如果仅仅追求所谓的口碑，最终结果很可能就会像只有四面墙的网红店铺一样，风过便倒。所以实事求是脚踏实地的做到品牌力的积累，建设起真正的钢铁大楼。
目前永洪科技已为多家汽车金融机构提供了一站式大数据分析解决方案，包括世界超一流汽车智造集团，以及数家国内大型汽车制造集团，并顺利上线投入生产，配合永洪特色的客户成功服务，形成了一套完整的服务闭环提供全方位的客户支持服务。
整个系统架构，摒弃了传统系统常见的向上升级(Scale-Up)的思想，不管是数据集市还是BI前端，都支持横向升级(Scale-Out)。随着企业的业务增长，数据分析需求都会大幅增长，基于X86 PC Server集群的平台架构十分关键。在这种架构下，我们不用采购昂贵的小型机去支撑高并发，去支撑海量数据计算，去支撑数据分析业务的发展，而是采购多台普通的PC Server搭建集群，建设高性价比的分析平台。
数据层敏捷：数据层无需做数据的预先汇总计算。传统的架构需要将数据提前按照能考虑到的所有维度的组合，以及所需的指标进行汇总，或者通过打Cube的方式预先计算好。但敏捷BI的方式是：只将数据关联做好，导入的数据还是细节数据，所有的计算都是在用户点击时发起实时计算。因此，数据层只需再建立一个轻量模型，导入新需求的细节数据即可。
应用层敏捷：采用灵活的ROLAP机制，每个点击发起的需求都会实时拼出SQL，送给计算层去计算，比较容易适应业务变化。模块层次少，建模完就可以直接设计报表和Dashboard，或进行探索式分析。因此对于终端用户来说也简单易用。
基于主题的集市，已经将物理表结构在语义上转义成便于理解的逻辑结构，终端用户通过拖拉拽的方式可以轻松自定义报表或仪表盘。
前端系统的交互和分析能力：过滤、钻取、缩放、关联、变换、动态计算、链接等等。用户通过发现问题，找到答案，做出商业决定，形成探索式的分析。
离线分析平台和在线分析平台都是分布式架构。数据存储是分布式的，数据的计算也是分布式的，还带有备份机制和监控机制。当某一台机器宕机，其他机器会自动承担所有计算。该分析计算平台应用广泛，有的电信级客户的数据量已经达到了上百T，依旧运行稳定可靠。该分布式数据集市支持对计算和存储节点进行热插拔扩展。可以从一个节点扩展到几十个甚至上百个节点。
在线分析平台支持高并发。数据集市作为计算层，支持分布式计算，采用MapReduce架构来提高计算效率。BI前端可直接连Oracle或Hadoop，但是不建议采用Oracle或Hadoop来支撑高并发的OLAP系统。因为，Oracle是行式存储的，在OLTP系统能支持好高并发，但支持不好高并发的OLAP系统；而Hadoop系统作为高性价比的仓储系统，也不适合于做实时分析系统。永洪科技的分布式数据集市，是列式存储的，采用良好的内存计算技术。可基于多台存储和计算节点并行工作。非常适合海量数据的实时数据分析。
永洪BI助力多个汽车金融公司，构建了大数据分析平台，通过全域数据的多维关联分析，充分挖掘出了数据中分散的价值，以数据反映公司客观真实状态，洞察以往经验所无法发现的问题和业务规律，加速公司软硬实力的稳固增长，加强企业在行业中的核心竞争力。
