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當(dāng)前位置:首頁 > 物聯(lián)網(wǎng) > 智能應(yīng)用
[導(dǎo)讀] 從目前出臺的打擊惡意逃廢債的相關(guān)政策上看,監(jiān)管主要集中在逃廢債信息的上報(bào),披露惡意逃廢債的借款人。此舉將在一定程度上,對存有僥幸心理的借款人起到威懾作用,從而幫助機(jī)構(gòu)降低催收難度,提高回款率。同時(shí)惡意逃廢債人員的信息共享,也防止多頭借貸的發(fā)生,避免引發(fā)更高的風(fēng)險(xiǎn)。

 從目前出臺的打擊惡意逃廢債的相關(guān)政策上看,監(jiān)管主要集中在逃廢債信息的上報(bào),披露惡意逃廢債的借款人。此舉將在一定程度上,對存有僥幸心理的借款人起到威懾作用,從而幫助機(jī)構(gòu)降低催收難度,提高回款率。同時(shí)惡意逃廢債人員的信息共享,也防止多頭借貸的發(fā)生,避免引發(fā)更高的風(fēng)險(xiǎn)。

近日,網(wǎng)貸之家以披露的超19萬名惡意逃廢債行為人作為樣本,從年齡、地區(qū)、逾期金額、逾期率、逾期天數(shù)、是否失聯(lián)等六大維度對惡意逃廢債行為人進(jìn)行畫像分析,刻畫該類人群的行為特征。網(wǎng)貸之家分析指出,27-37歲年齡階段人群面臨買房、買車、子女教育等消費(fèi)壓力,借款需求較為旺盛,借款人基數(shù)大;但因工作年限相對較短,自身資產(chǎn)實(shí)力不強(qiáng),該年齡段人群出現(xiàn)逾期的數(shù)量也就較多。

分析發(fā)現(xiàn),惡意逃廢債群體年齡主要集中在27-37歲,主要分布在河南、廣東、山東、四川等人口大省,逾期金額主要在1-5萬元,過半惡意逃廢債行為人的逾期率在60%以上,近6成處于未失聯(lián)狀態(tài)。78.5%惡意逃廢債行為人的逾期金額在5萬元以內(nèi),惡意逃廢債行為人有57.45%處于未失聯(lián)狀態(tài),通過有效合規(guī)的催收途徑,將或能幫助出借人挽回部分資金。

自網(wǎng)貸行業(yè)2018年中期風(fēng)險(xiǎn)集中爆發(fā)后,惡意逃廢債現(xiàn)象在網(wǎng)貸行業(yè)愈加嚴(yán)重,一些網(wǎng)貸機(jī)構(gòu)的借款人甚至故意逾期不還款、傳播平臺負(fù)面消息、有組織地對抗催收、等待平臺資金鏈斷裂倒閉,這些逃脫還款義務(wù)的“惡意逃廢債”行為對行業(yè)健康發(fā)展構(gòu)成極大威脅。為了打擊惡意逃廢債,監(jiān)管部門、司法機(jī)構(gòu)以及相關(guān)平臺在2018年8月以來,也頻頻發(fā)布或開展關(guān)于惡意逃廢債政策及相關(guān)座談會(huì)議,打擊力度持續(xù)加碼。

打擊惡意逃廢債,從來不是一個(gè)人在戰(zhàn)斗。監(jiān)管部門、從業(yè)機(jī)構(gòu)、網(wǎng)貸借款人,是突破惡意逃廢債防線的關(guān)鍵三角。平臺層面,加強(qiáng)風(fēng)控,做好貸前盡調(diào)、貸中實(shí)時(shí)追蹤、貸后合理催收并及時(shí)向監(jiān)管部門或相關(guān)征信系統(tǒng)上報(bào)逃廢債數(shù)據(jù),從源頭上減少惡意逃廢債的發(fā)生;同時(shí)也積極響應(yīng)監(jiān)管政策,報(bào)送逃廢債數(shù)據(jù),再由相關(guān)機(jī)構(gòu)將數(shù)據(jù)接入征信系統(tǒng)和信用中國,進(jìn)行數(shù)據(jù)共享。

以網(wǎng)貸從業(yè)機(jī)構(gòu)恒昌為例,去年8月9日,北京互金協(xié)會(huì)與恒昌等27家網(wǎng)貸平臺聯(lián)合發(fā)布了網(wǎng)貸行業(yè)共建社會(huì)信用體系聯(lián)合聲明,聲明強(qiáng)調(diào)與投資人共同對逃廢債行為人追究到底,并將聯(lián)合社會(huì)誠信體系抵制惡意逃廢債行為人及失信關(guān)聯(lián)人,推動(dòng)對惡意逃廢債行為人采取限制高消費(fèi)等強(qiáng)制措施。

今年2月,恒昌又在第一時(shí)間向協(xié)會(huì)提交了第一批逃廢債名單,隨后,再次聯(lián)合協(xié)會(huì)和其他成員,公示了第二批、第三批逃廢債名單。同時(shí),恒昌還整合了目前網(wǎng)上公布的包括北京互金協(xié)會(huì)等的13個(gè)平臺的逃廢債名單,通過OCR識別以及大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)創(chuàng)建了逃廢債黑名單庫,并加入到風(fēng)控流程中,打擊多頭借貸,阻斷逃廢債客戶,同時(shí)和平臺現(xiàn)有客戶進(jìn)行匹配,針對逃廢債客戶實(shí)行針對性的催收策略。此外,為了有效防范平臺風(fēng)險(xiǎn),為用戶構(gòu)建安全防火墻,恒昌還通過多年積累下來的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢,構(gòu)建風(fēng)控模型,并將人工智能、生物識別、知識圖譜等應(yīng)用于業(yè)務(wù)的各個(gè)環(huán)節(jié)。

通過這些技術(shù)的應(yīng)用,從而實(shí)現(xiàn)貸前高效反欺詐、貸中對借貸活動(dòng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)控,實(shí)時(shí)提醒用戶還款,貸后進(jìn)行有效的逾期管理,并對失聯(lián)人員信息修復(fù),制定出有針對性的解決方案。惡意逃廢債嚴(yán)重影響金融秩序和環(huán)境,不利于我國信貸行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。打擊惡意逃廢債刻不容緩,相信隨著我國信用體系的逐漸完善,再加上相關(guān)監(jiān)管部門與平臺的有效配合,惡意逃廢債現(xiàn)象終將能得到一定程度的遏制。

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