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老賴借疫情逃避催收,普惠家彰顯金融科技力量--資訊速遞--中國經

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發布時間:2020-06-03 08:55 來源:互聯網  編輯:小編  瀏覽次數:1534 次    [ ]
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  自新冠肺炎疫情爆發以來,已經有數萬人感染,疫情來勢之兇猛。全國30省(區、市)啟動一級響應,各個區、縣、村甚至是小區都采取了封閉措施。人們響應政府號召,宅在家里誓要把病毒也“悶死”在外。

  然而,受疫情影響,各大城市紛紛推遲上班時間,一些流動工種更是閑賦在家,失去主要收入來源;還有一些企業賬面上的現金流也開始被截斷。人人都宅家里,沒辦法開展工作,消費降級帶來直接后果就是一些中小微企業已危在旦夕,種種因素導致金融機構逾期率開始攀升。

  國家金融系統也展現出了足夠的溫度。各地紛紛推出了疫情之下扶持中小微企業的金融政策,多是以要求銀行下浮利率、受災企業可延期還款不計入征信、可減免受災企業的逾期罰息等措施。然而本是政府針對疫情影響展現出的“善舉”,卻被一些“老賴”利用成了“反催收”的利器。針對各大金融機構要求提交各種受疫情影響的材料時,這些“老賴”已形成和提供覆蓋封鎖、隔離、發燒等“假材料”的一條龍服務。

  雖然受疫情影響,上門催收不符合疫情防控要求。普惠家通過創新催收手段,靈活運用電話催收、短信催收、微信催收、視頻催收等多種手段,敦促借款人及時全面履行還款義務。新冠肺炎疫情給企業復工復產帶來困難,但也給防疫類物資生產企業帶來發展機遇。

  此次疫情對網貸平臺來說既是考驗也是機遇,疫情期間,普惠家充分利用AI、云計算、大數據等金融科技手段突圍,通過自身的大數據風控能力來識別用戶數據是否屬實。平臺自主研發的數據決策智能風控系統,通過科學有效的變量規則模型、以及先進的機器學習和人工智能算法,再結合平臺上千萬個樣本和深度學習的機器模型,能夠很好精準分析客戶群體,于貸前行為、貸中監控、貸后預警等端對端流程中實現風險管理的智能化與科技化,將線上大數據智能風控和關鍵節點的線下風控相互補充,充分保證風控效果。

  疫情的蔓延無疑是對各行業尤其是金融機構的考驗,但在這場考驗中,擁有科技實力和完整風控系統的新金融企業,能在特殊時期及時作出調整從容應對。在未來,普惠家將繼續加大對金融科技力量的投入。

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