许伟对亿欧汽车坦言，创业五年，自己始终“如履薄冰”，直到现在。
年3月，许伟和他的“理工男”背景创始团队创立了二手车估值平台车。许伟毕业于清华大学计算机软件学院，创立车前已有十余年数据挖掘以及分析领域的从业经验。五年前，二手车与互联网结合的产业模式开始野蛮生长，行业快速发展的同时，也显现出许多问题。也是在那时，这几位“技术党”带领的团队看中了汽车产业的大市场，手握对大数据技术的深刻认知，最终将创业的第一方向选定了二手车估值领域。
如今，车成长为以大数据为基础、以人工智能为依托、以汽车交易定价和汽车金融风控标准化为核心产品的独立第三方汽车金融科技创新服务平台。据了解，目前车的合作伙伴已超过家，涉及数据、系统和项目合作。同时，公司先后获得五岳资本、源码资本、红杉资本、上汽集团等多家机构的投资，目前为止已完成C+轮融资。
纵览车五年创业路，许伟团队在选择了二手车估值的细分领域之后，用两年时间筑起该垂直领域的专业度“高墙”。凭借自有数据的沉淀和系统建模能力，车横向扩展市场，进入更广阔的汽车金融和租赁行业。未来，车致力建立起被广泛认可的汽车流通与金融领域的行业标准。
“建城池”——二手车交易场景中的“送水人”
“选择比努力更重要。”许伟调侃道，“如果当时我们选择做二手车电商，可能早就‘死’了。”
随着国内二手车规模的不断扩大，二手车交易量逐年攀升。在年全年，全国二手车累积交易达到.19万辆。而这一数字在车刚刚创业时的年，仅为.3万辆。
尽管二手车市场5年间的增长超过一倍，并仍在以20%左右的年增速持续上涨，但估值定价这个“自古以来”的行业痛点至今没有解决。
由于二手车并非标品，可以说是“一车一况一价”。卖家对每一辆车检测、估值与定价是二手车流通中最重要的环节。在传统的交易中，整套检测定价流程全凭“有经验”的车商一手掌控，消费者对二手车车况与对应车价的了解度远不及车商，这让行业中“浑水摸鱼者”众多。因此，有第三方背书的检测与定价报告成为让消费者信服的主要方式之一。
另一方面，年前后，“互联网+”创业潮兴起，二手车平台也成为这一阶段市场上的主要玩家之一。企业携资本试图向市场普及二手车的概念，也推动二手车检测定价的信息透明化进程。这让传统二手车商压力倍增的同时，也为估值定价产品新增一类用户。
于是，在创业的起步阶段，许伟团队针对行业痛点，明确了产品定位——做二手车的定价标准的制定者。
此外，合理的二手车定价除了基于车辆本身的参数外，价格也会因为地区与行情差异而有所变动。这就要求定价系统数据库中的车辆信息样本数量，以及对实时动态数据的处理能力。
此前，每个地区的二手车信息都存在于本地或者全国性平台的二手车交易商手中，后者不会将这些有效的车辆信息数据与同业分享。因此，独立于交易主体的第三方二手车定价平台在市场更有优势，车成为交易场景中必不可少的“送水人”。
针对行业中不透明的定价问题，车搭建大数据体系，输出估值系统提供给行业内的合作伙伴，该系统中的数据涵盖了市面上流通的车辆的VIN码、车型库、车型配置、精准定价、新车价格、残值预测等。
（车基础数据服务产品说明）
公司发展的第二个阶段即将结束时，许伟却有了危机感。尽管这时的车已经在二手车估值领域站稳了自己的位置，并已经与瓜子、人人车、58等主流的交易平台达成深度合作。
“高筑墙”——立于二手车估值市场，强化竞争壁垒
创业两年后，车的大数据估值工具产品已相对成熟并商业化落地。“二手车估值产品的市场过于垂直，盈利空间有限。在行业天花板到来之前，我们亟需开发新产品，以求实现在商业领域的延伸。”
许伟表示，经过五年的发展发现，估值工具除了在二手车交易时发挥作用之外，与残值管理、保值率预测、风控管理等方面联系紧密，而这些也是汽车金融方案制定时最重要的数据基础之一。
这也是车进入汽车金融领域的契机之一。但金融比交易离钱更近，面临的欺诈风险相对较大，车的系统急需能力上的提升。
在市场调研阶段，许伟发现目前很多金融平台处于“裸奔”状态，只能依靠查央行征信和购买市面上最浅显的大数据，并依据既定化的公式去识别风险。虽然目前从事大数据风控的公司层出不穷，但由于其数据体系并不专注于车贷，因此往往对车贷风险不是很敏感，识别有效性不高。
“这个行业里许多公司因风险失控而爆仓，遭到市场的淘汰。所以，企业有责任解决车贷垂直领域的风控问题。”许伟表示到。
许伟为车规划的愿景，是解决交易和金融的基础数据准确性的问题，让二手车行业中的交易和金融更加标准化。“车的所有产品都在围绕这两个标准化布局。”
（车产品体系）
“广积粮”——垂直汽车金融领域的风控数据提供商
年底，车开始着手伽马风控系统的开发，定位为垂直于车贷行业的风控专家，通过“人+车+场景”的数据分析、数据挖掘、经典模型及AI技术的应用，实现车贷贷前反欺诈、贷中贷后持续跟踪监控、资产包穿透扫描等功能。许伟的团队仍然从最擅长的数据分析着手，试图向汽车金融的风控领域延展。
由此，年，车步入第三个发展阶段，品牌战略升级，发力金融风控数据产品。
利用大量数据和挖掘技术，车建立起整套知识图谱，展示包括人与人的关系、人与车的关系等，从图谱中的关联关系，进行车贷风险的识别。据许伟介绍，关系图谱数据并不是每家金融风控企业都在建立，车通过自有App上的用户沉淀了大量的垂直领域数据，打造了关系网络。
据了解，每天流入车风控体系中的数据量庞大，面向汽车交易和金融的数据日增8-9万条，系统中累计的数据达到多万条；其中，关系链数据每天可新增-万条，累计已超过1.4亿条数据。
目前，伽马风控识别率可以达到60-70%，主要覆盖九大场景：新车消费贷、新车直租、新车回租、二手车消费贷、二手车直租、二手车回租、车抵贷、库存融资以及车主贷。
“我们多年来服务二手车和汽车金融，获得了大量逾期和不良记录，其中包括多万骗贷数据。当这些数据沉淀下来，系统识别对不良贷款的识别能力更强，我们才能把模型校验准确。”
而这类数据与其体量是自营金融公司难以掌握的，也是行业内不会共享的。只有做纵深链条服务的企业，才有机会从各家金融公司拿到的这些数据。
同时，这也意味着车在行业属性上跳出了二手车的范围，风控体系将服务于新车、二手车和租赁等交易环节。
创业四年后，车不仅在二手车估值领域建立起自己的护城河，还向汽车金融科技方面拓展业务。在公司第三个发展阶段的尾声，截止年，车入选中国大数据准独角兽企业，获得“高新技术企业证书”，并被列为南京市第一批重点