
大数据背书创新加码 借贷宝立体催收让理财无忧
近日,九鼎控股推出理财和借贷相融合的借贷宝App,将熟人间借钱的场景搬到了移动互联网上,为个人间的借贷承诺背书,致力于打造一个“好借好还、再借不难”的健康借贷生态圈,使熟人之间的追款、借钱变得不再那么尴尬、困难。
特别值得一提的是,为保障平台的流程运行、用户的投资无忧,借贷宝建立了极其庞大的“全方位立体催债体系”,为用户提供多层次全方位的保障,力求将出借人债务遭遇违约纠纷的风险降至全网最低。
熟人生态优势
加码“立体催收”
借贷宝产品介绍中显示,目前该平台的全方位追债体系包括催收管理中心、呼叫中心、诉讼中心和遍及各省、市、重点县的合作催收团队。对于逾期未还款的借款人,平台将采取层层递进的立体追债方案替投资人进行追偿。从短信、电话提醒到上门催缴,到申请法院强制执行判决,整个过程中,都有来自顶级律师事务所的法律专家为出借人的催收提供法律支持。
众所周知,银行等传统金融机构借贷模式中,催收的最大难点在于债务人失联。但借贷宝立足于熟人间借贷的商业生态下,债权人就是出借人的朋友,可以看出,这一先天优势极有利于解决违约债权人失联的问题,进而从根本上改善平台催收效果。
分析人士指出,熟人圈子的生态,实际上为借贷宝追债催收体系完备,提供了天然的便利性,因为出借人自身就是“立体追债体系”的一大信源。此前,银行等传统金融机构借贷模式中,催收的最大难点在于债权人失联。而与他们相比,借贷宝的债权人就是出借人的朋友,这一先天优势可以彻底解决失联的问题,从根本上改善平台催收效果。
据借贷宝产品的内部人士透露,目前,他们还在筹备“人人催”平台,将利用互联网众包机制进一步优化解决债务催收问题。
技术模式创新规
避催债尴尬
借贷宝App还独创了单项匿名的借贷方式,利用借款人实名,出借人匿名的模式,有效地化解了传统模式下借贷双方面临的各种催债尴尬。
在借贷宝中产品信息中显示,目前在借贷宝追债流程的设计中,一旦出借人逾期,从逾期当日,直到申请法院强制执行判决期间的各类催收流程,都是由借贷宝平台帮助出借人完成,不会泄露一点儿出借人的个人信息。其间,在借款快到期前,平台将会通过短信的模式提醒借款人准备充足资金,防止逾期,逾期后,违约不还款的借款人会受到来自平台站内信、短信、电话、上门等形式催债,催讨欠款但是并不知道是受谁的委托。
笔者观察到,在借贷宝的追债流程设置当中,有一项是“若逾期超过九十日的,平台将向借款人的全体好友推送违约记录”。借贷宝内部人士解释称,这一条款实际上巧妙地利用了熟人社交关系的“情感胁迫”,朋友圈具有信息互通共享的特性,一旦违约的信息被平台披露出,逾期者在借贷宝的朋友圈里产生信用危机,导致信用破产,令部分有“借钱不还”劣根性的借款人,不得不三思而后行。
三方合力 征信大数据
让“老赖”遁形
借贷宝方面的相关人士介绍,借贷宝App目前所采用的追债催收模式,是该平台依托于九鼎控股丰富的安全风控经验,并结合新的业务模式所独创的创新追债模式。在借贷宝独创的专业追债模型中,包含着来自于企业平台、第三方征信机构、社会法律机构这三股势力的聚合。
首先,借贷宝是借贷的中介平台,债权逾期的风险由出借方自行承担,但借贷宝平台会通过系统化的、专业的催收手段为用户的投资保驾。
其次,据该公司内部消息透露,为了在未来更有效地进行风控管理,借贷宝也在接轨全行业大数据。目前,这一拼图已与上海资信等多家权威安全企业和征信机构进行了深入合作,一旦借款人逾期超过一百五十日,借贷宝将借款人的违约记录上传至中国人民银行下属的上海咨信等征信机构,计入其黑名单,系统,外部使用者可查用。
最后,该平台还为用户提供后期防护,来自知名律所的律师和法院的专家还将全程为出借人的催收提供法律支持。对拒不履行法院生效判决的,借款人将被录入全国法院失信被执行人名单。
业内人士分析认为,这种多维互动的逾期债权催收方式,同步结合了互联网技术创新、金融商业模式创新两大创新加码,并开放对接了全行业的征信大数据以作背书,大大降低了该平台用户的使用风险,不但解决了朋友间借钱“借也不是,不借也不是”的困扰,更令此前诸多存有侥幸心理的欠债不还的朋友,不敢轻易踩越“雷池”,可有效地为平台用户—也就是出借人降低债务坏账风险的发生率,保障其无忧投资,乐享“由钱生钱”的高额利率收益。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22