用大数据“催债”,这家创业公司找到了一个P2P市场痛点

摘要: 传统催收模式已经无法满足P2P的市场需求。快催收则通过互联网平台整合传统催收市场,并通过不良资产大数据等新型互联网技术手段,整合全国信贷企业和不良资产服务企业,根据委托方债务特点,进行智能匹配。

(本文来自钛媒体特色栏目创业者说,最有钛度的创业故事)

鑫利源等一批互联网金融平台暴露了金融P2P领域的债务违约问题,背后的原因涉及投资项目失败或者贷款人欠债不还、甚至贷款人失踪等问题。

公开数据显示,在债务市场存在30%的银行、25%的P2P全口径不良失联客户,9%的银行核销失联客户,10%的不良资产多手单失联客户。

这不仅让投资人的钱打了水漂,P2P等金融平台也承担了大量债务违约风险。在火爆的P2P互联网金融市场,追债服务成了刚需。

而利用“大数据”手段提供追债服务,也是一个创新方式。北京共鸣众信科技有限公司投资成立的快催收,就是专门解决P2P债务问题的平台,他们想如何改变传统债务市场?

传统催收市场无法适应互联网金融发展

共鸣众信CEO陆雨泉告诉钛媒体,随着互联网金融的快速发展,很多P2P平台为了自身快速发展而使用赊账经营方式,没有有效规避风险的手段。由于行业的快速发展,贷后管理也非常重要,直接关系着企业是否有坏账的转折点。而传统的催收模式已经无法满足P2P的市场需求。

拿P2P网贷举例,其贷后管理基本靠外包催收公司,由于贷款人遍布大江南北,而传统催收模式是上门走访,这无形中增加了人力物力和时间成本。传统催收模式中不良资产委托方和催收方之间信息不对称,双方寻找、沟通成本高的问题。尤其是贷后催收很难,催收慢了会造成更严重的逾期。传统模式的催收也无法做到贷前管理来筛选优质客户、避免风险。

快催收则通过互联网平台整合传统催收市场,目前已经有290多家机构在平台上注册;并通过不良资产大数据等新型互联网技术手段,整合全国信贷企业(包括银行、P2P、小额信贷、消费金融公司等)和不良资产服务企业(包括专业催收服务公司、咨询管理服务公司、有催收服务的律师事务所等),根据委托方债务特点,智能匹配最佳的催收公司;为催收公司提供专业的催收管理工具,不仅可对催收全流程进行精细化管控,还可通过外呼系统、催收系统等为债务提供最佳的催收策略,最大程度提高回款率;也能够帮助更多的企业管理清收应收账款,降低企业的商业风险和组织坏账损失。

目前,该平台已经覆盖全国90%省市区县,可以对委托企业进行贷前调查规避风险,贷中审查及时了解情况变化,贷后检查数据修复依靠专业催收团队杜绝坏账。

怎么用大数据追债

据悉,快催收大数据平台可以在不同数据源中采集并处理包括通信、SNS、电商交易、虚拟消费、关系链、阅读行为、游戏行为、媒体行为、金融行为、房子、汽车、资产和基础画像等数据,并利用统计学、传统机器学习的方法,构建全面、立体、生动精准的多维度“用户画像”,并最终得出信用主体的信用得分,进而为金融机构提供参考依据。

陆雨泉为钛媒体记者介绍了一个快催收通过大数据可以有效修复失联客户信息的案例:章某欠某银行30542.70元,逾期10个月,委单资料已全部失效。此单已失联且逾期时间较长,银行前期已通过114、原住址、原单位联系,均无法联系到此人,故委托给快催收。

快催收首先通过大数据对此人信息进行数据修复,发现了两条比较重要的信息:此人的另一个电话及另一家单位的名称,快催收并未直接拨打他的新手机号码,而且查找新单位电话并去了几个电话,从侧面旁敲侧击打听欠款人信息以免打草惊蛇,通过侧面求证,确定此人的现今情况。在与欠款人正面交锋时,快催收也同样谨慎处理,在展开催收前先行核对欠款信息,确认无误后逐步施压,坚持清偿原则,一举攻破该欠款人在偿还尾款部分存在的一丝侥幸心理。

现有征信记录主要是个人信息加信贷记录,而实际上每个人在互联网上的行为记录非常多。快催收大数据平台的数据承载量非常大,不仅利用数据与信用信息的关联,深层次挖掘信用数据,还通过欠债人在互联网上留下的痕迹进行数据挖掘和分析能够对其目前信息进行有效补充。(本文首发钛媒体)

本文系钛媒体原创,转载请注明出处、作者和本文链接
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胡敏
胡敏

人在旅途______《ITValue&商业 价值&钛媒体》记者

评论(15

  • 笨之鸟-铭寒 笨之鸟-铭寒 2016-03-08 07:28 via android

    这也是自己找自己麻烦,不过一定要注意规则

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  • 灯明Apple 灯明Apple 2016-03-07 15:31 via weibo

    回复@澄泓研究-图灵: 看来图灵工作室的这些大作,收益匪浅。能否请教下对科大讯飞的看法吗?

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  • 叩3348809927 叩3348809927 2016-03-07 13:43 via pc

    强势股一分钟,弱势股十年功。无需交帐户,自己操作,安全无忧;无需看盘,操作时提供准确买、卖点; 无需预付费

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  • 澄泓研究-图灵 澄泓研究-图灵 2016-03-07 12:19 via weibo

    回复@灯明Apple:网络安全领域的大数据分析、基因计算领域的大数据分析、金融征信领域的大数据分析、IP领域的大数据分析,这些贴近行业应用,具备明确行业特征、产生行业价值的大数据应用是我们关注的重点方向

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  • 灯明Apple 灯明Apple 2016-03-07 11:57 via weibo

    回复@澄泓研究-图灵:看来图灵对运营商比较了解。浙江这边也有一些做做。。

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  • 灯明Apple 灯明Apple 2016-03-07 11:32 via weibo

    刚才错别字太多,不好意思。(是的,的确有。不过刚刚尝试,小心翼翼。没有办法,体制所在。不过运营商的数据,肯定会慢慢的开放,不然只能作为管道了。中国移动的利润爆发的第三条曲线(数字信息化,前两条是语音和流量),必然是需要好好利用手中的大数据。)

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  • 澄泓研究-图灵 澄泓研究-图灵 2016-03-07 11:32 via weibo

    回复@灯明Apple:运营商这块北京移动已经走在前线,工信部电信研究院也有多方面运营商领域大数据研究

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  • 刀疤小猫-腰椎少年扭一扭 刀疤小猫-腰椎少年扭一扭 2016-03-07 11:29 via weibo

    面瘫深情攻[喵喵]

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  • 钛pzDznF 钛pzDznF 2016-03-07 11:12 via pc

    这个很好但是实施的时候并不会那么简单,对于有些通情达理的还可能奏效对于那种经营不善丧失偿贷能力的 还有故意不还的 你能怎么办 能催回的是极个别的大部分还是无能为力的

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  • 澄泓研究-图灵 澄泓研究-图灵 2016-03-07 11:04 via weibo

    回复@灯明Apple:运营商都开始和银行有大数据征信的合作

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Oh! no

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