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汽車金融騙貸防不勝防,風控從貸前做起!

發表時間:
2022-10-17 10:17:06
閱讀量:

針對貸前的風險,汽車金融類企業須從三個方面著手:

1.全程監控車輛資產的風險狀況;

2.關注借貸人的違約記錄和信用分數;

3.防范汽車金融各場景的欺詐行為。

 

那么,如何有效又便捷的解決上述問題呢?

斯沃德科技汽車金融大數據風控云平臺,給您的資產可靠貼心的保護。截至目前,斯沃德科技的車輛風控解決方案已服務于全國360多家的車抵貸、融資租賃和其他金融機構,累計監控車輛1500萬輛,累計找回丟失資產超過5億,累計保障汽車資產超過60億。

斯沃德科技云平臺運用大數據技術,將申請材料、不良信用記錄和多平臺借貸記錄等信息加以整合,有效識別團伙欺詐、機構代辦等高風險行為,幫助信貸機構降低風險、減少資金損失。

貸款人信息核查
從身份驗證、手機驗證、銀行卡識別、負面消息識別等多個維度精準分析貸款人,快速排查異常情況,幫助汽車金融企業節省人力成本,提高風控效率。

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信用評估
對個人信用活躍度、履約能力、信用歷史等信息進行統計分析,建立數學模型,評估用戶信用。斯沃德科技云平臺的征信功能可高效識別騙貸人或不符合要求的貸款人,進而使企業獲得優質的目標客戶。

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還款能力評估
收集信用消費能力,評估用戶還款能力,給金融機構確定貸款額度提供參考,合理放貸將風險有效控制。

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反欺詐場景判斷

汽車金融各場景欺詐特點:

1.汽車零售信貸場景

資料造假,多頭負債,信用惡化,內外勾結,殘值造假,團伙欺詐,還款來源不足,用途不明

 
2.車抵貸場景

資料造假,高估車價,多頭負債,團伙欺詐,信用不良,人車失蹤,還款來源不足,用途不明

 

 
3.汽車融資租賃場景

資料造假,多頭負債,合同詐騙,人車失聯,還款來源不足,用途不明

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斯沃德科技云平臺的反欺詐核心算法+行業黑名單,雙管齊下甄別多頭借貸信息、黑名單信息,并通過AI大數據深度挖掘分析,標注存在騙貸風險的人群,幫助企業減少資產損失的風險。

關于斯沃德
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