今年,老赖没有搞混!你见过大数据债务收集吗?

自从互联网金融普及以来,贷款变得越来越容易。

例如,对于蚂蚁借贷、苏宁自主贷款等信用贷款产品,用户可以通过手机应用程序申请注册,轻松获得数万元贷款,无需抵押贷款。

这也符合国务院的普惠金融发展计划,降低准入门槛,让金融产品惠及更多人。

然而,降低进入门槛也意味着金融机构面临更大的违约风险,需要建立更完善的风险控制和贷后管理体系,其中大数据是重要的一部分。

今天,我们来谈谈如何通过大数据隐藏老赖。

门禁:如何区分老莱和茫茫人海?鉴别老赖有两种常见的方法:(1)最简单、最直接的黑名单方法是建立数据库,记录个人和企业的还贷信息。有不良记录的个人或企业如果被列入“黑名单”,将被拒绝信贷额度或贷款。

目前,最权威的数据库当然是中国人民银行的信用报告系统。在处理住房贷款时,银行通常要求贷款申请人提供个人信用报告,详细记录他们名下的贷款记录和信用卡信息。

但是,信贷报告并不反映所有贷款信息,例如,蚂蚁柏华/借白等互联网小额贷款记录不会出现在信贷报告中。

如果你认为你可以利用这一点来寻找各种机构的贷款和任意逾期,这是太天真了。

组织通常共享自己的数据,进入组织的黑名单意味着你很难在其他地方借钱。

此外,一些互联网公司现在正在使用它们积累的运营数据来提供“黑名单”之类的功能或服务。

例如,腾讯的手机管家支持号码报告,假设您的手机号码被许多用户报告为欺诈,这肯定会影响您的贷款成功率。

(2)风险模型黑名单仅对信息已知的个人或企业有效。金融机构每天都需要处理大量新用户的贷款申请,不可避免地会有人更改手机号码或使用他人的身份。

这是数据挖掘开始发挥作用的时候。

逾期还款的用户通常具有共同的特点,如年龄较小、受教育程度较低、手机上网时间较短等。

可以利用已有逾期还款记录的用户群建立一个逾期还款高风险人群的画像,建立基于规则或机器学习的风险模型来识别老赖和还款能力较差的申请者。具有逾期还款记录的用户可以用来创建逾期还款的高风险人群的肖像,并且可以建立基于规则或机器学习的风险模型来识别老前辈和还款能力差的申请人。

修复失去的连接:如何找到拥有大数据的债务人?对于逾期的恶意贷款,最大的痛点是如何找到债务人。

老赖通常会更改工作单位、地址和电话号码,因此很难通过正常渠道联系到债务人。

如果你想在债务人的家乡外等待,你只能祈祷奇迹。

祈求奇迹自然是不可靠的。

此时,社交地图作为大数据时代的强大工具,可以发挥作用。

虽然老赖可以改变他的手机和地址,但在社交地图上肯定会留下一些线索,这将使人们能够通过各种方式找到债务人。

这里,一个简单的传说被用来说明社会地图的力量。

如上图所示,假设用户李笑来(别名)在苏宁金融有逾期贷款,苏宁金融无法通过贷款账号对应的电话号码1联系李笑来,但可以通过李笑来注册的身份证号码在苏宁易购找到自己的账号和购买记录,并使用接收地址和接收电话号码修复缺失环节。

此外,运营商数据可用于将频繁联系的移动电话号码识别为扩展联系电话。

此外,社交地图还可以包括许多节点和关系类型,例如设备的MAC地址和ip。

在社会地图上完全隐形是极其困难的。

如果有用户可以隐藏他们的行踪,他们将在社交图中形成孤立的点或子地图,这也显示了一些问题。这些用户可能会在访问过程中被风险模型拒绝。

收债环节:如何利用大数据实现高效收债?好吧,假设我们已经知道老赖住在哪里,他在哪里工作,光是电话提醒可能无法达到很好的收债效果。

这时,收债人有必要去老赖那里表达他的感情和理由。

然而,金融机构的贷款业务通常面向全国,各地难以安排专门的收债人员。从很远的地方乘高速铁路去讨债也是不值得的。

针对这一需求,中国已经建立了几个讨债平台,提供类似滴滴出行的服务。

金融机构向平台发布债务信息(如滴滴出行发布时间表),平台根据数据分析和债务催收时间表安排与当地债务特征最匹配的债务催收公司(如滴滴出行特快列车)。这解决了金融机构找不到合适的收债公司,收债公司业务不足的问题。

最后,一个友好的提醒:在普惠金融时代,虽然贷款非常方便,但仍有必要理性消费,注意按时还款,并保持良好的信用记录。

您可以在手机上设置一个闹钟列表,提醒您各种还款日期,以便在不导致逾期的情况下最大限度地延长免息期。

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