由于行业中每家公司的情况都不一样，所以这是一个属于自己，适合自身发展的动态的风险管理体系 。要建立这样的风控体系，首先需要海量的数据，外部数据很常见，市场上也有很多公司在卖，包括高法失信、黑灰名单等等，不难得到 。但内部数据就需要公司自身不断的积累，而这些数据最后都会变成风控模型当中的重要参数，成为公司在市场上的核心竞争力之一 。
一般来说这种模型体系分为三卡1A（Application score card）2B（Behavior score card）3C（Collection score card）A卡为申请评分卡，是租前的风险管理 。主要包括过滤、客群分层、策略授信等环节 。所谓过滤，实际上就是对内外部数据做一个整合，形成不同的风险因子，这些风险因子有的是加分项，有的是减分项，最简单的情况，客户工作稳定是加分项，反之为减分项 。
当然，风险因子也会有复杂的，比如五六十年纪的人要买顶配的奥迪，或者一个男生非要买红色的奔驰，这些从消费行为上看，属于人车不匹配，不能说客户一定有问题，但毫无疑问，这些是减分因子 。这些因子的提取，每家公司都不会一样，因为数据来源不同，公司情况不一，而通过这些因子的积累，就能形成一张数据网络，风险模型 。每个客户从这张网络中过一下，生成不同的分数，选择不同的处理方式，分数特别高的，可以直接通过，特别低的，就直接拒绝 。
对于中等分数的客户，可以通过电核和策略授信，根据他所选择的车型、车价、贷款金额再做决断 。比如一个中等分数的客户，想买10万左右的车和想买50W左右的车，肯定有不同的处理方式 。B卡为行为评分卡，是对车辆行为、客户行为的监控 。目前行业内大部分公司都会在车辆上装上GPS，对车辆进行监控，查看行车轨迹，以便在追车时有迹可循 。
但实际上对车辆、客户的监控远不止行车轨迹，监控数据种类繁多，包括GPS基本情况、平均行车时间、平均行车里程、常去的行驶区域、停车点等等 。根据这些监控数据还可以进行二次分析，判断分析 。例如客户的停车点多半是公司和家的地址，如果停车点突然改变，很长时间内停在了二手车市场或常见的抵押场所，那必然有较高的风险 。
同样的，客户的行驶区域一直在市内或省内，突然出市、出省也有一定风险，需要相关工作人员确认客户是否有出差等情况 。此类异常情况还有很多，比如客户的行驶里程突然增加，平时一个月200公里，这个月增加到1500公里；比如客户常去的地点改变，经常不去公司和回家；比如GPS的信号突然断了，停在某个地点不再发生改变……对监控数据的记录分析以及对风险的敏感度是B卡的关键所在，根据这些信息，也可以对客户进行二次分层，调整监控力度 。
毕竟客户在一段时间内发生什么事情都有可能，六个月前的优质客户，六个月后情况就不一定了 。所以对于异常情况多的客户要加强监控，电话联系甚至实地考察 。车辆无异常，每月按期还款的客户可以适当减少关注 。监管人力是有限的，不可能真得盯住每一个客户，还要把有限的能力和精力放到重点客户上 。C卡为催收评分卡，基于A、B卡的数据和分析，制定智能化催收策略及行动，以提升催收效能，精准催收 。
例如当客户出现逾期时，汽车融资租赁公司应该先催谁，或者哪些用户不用催，就自动会把钱还回来 。什么样的客户采取什么的催收手段最有效是其核心之一 。因为汽车融资租赁公司的客群很多是三四线城市的，他们的还款习惯不一定好，也可能存在侥幸心理，装傻充愣，但只要公司催一下，他们很大概率会还款，这种类型的客户就需要识别出来，通过简单的短信催收，催收有效性就很高 。
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