还款

摘要： 出示假借据虚假诉讼4年前,王某因急用钱向余某借款5000元,双方约定利息每月1000元,扣除第一个月利息及其它费用,余某借给王某3200元。约定的还款日期到了,王某无法还清欠款和利息,余某告知王某如果还不上欠款,需要打一张3万元的借条给李某,并表示打此借条主要目的是为了督促还款。手头紧的王某只好同意,并照办。

摘要： 9月5日,交通银行腾讯超V联名信用卡宠爱版更新。据了解,2022年12月31日前,成功核发该卡的新客户完成达标消费,每月可在腾讯视频VIP会员月卡、QQ音乐VIP会员月卡、微信读书30天无限卡、微信支付现金券10元、手机充值现金券20元、信用卡还款现金券20元等六项权益中任选其一领取;持卡人每月使用微信还款可享受2000元额度内免手续费权益;持卡人核卡后首年内,每月消费最高可享受100元消费立减优惠以及每月还款额度2000元内免手续费权益。

摘要： 每个月的二十日是还款日。于是从十五日就开始提前焦虑。仔仔细细思索自己这个月有没有大额支出,再挨个儿看看余额,好让心里有个底。虽然是月光族,即便没有积蓄,但也并无负债的我,觉得自己还算自由。最开始只是小笔的消费小试牛刀,渐渐地,也不知是从何日起,设置了扣款顺序,于是每一笔的支出来源都被提前锁定了。一旦接受这个设定,即便理性如我,也免不了偶尔被冲昏头脑,产生几笔冲动消费的账单。就像以前上学时,明明不会做的题,却谜之自信觉得自己考试时一定可以凭借聪明才智研究出来,对,成年后自信还在,只不过演变成到了还款日那天,自己的钱包一定还得上。

摘要： 借钱不还涉及民事还是刑事诉讼编辑同志:一年前,我的同事向我借钱三次共21万元,用于生意的周转,约定了利息和还款的时间。借款期内,这位同事按月支付了总共一万多元的利息,可是借款到期后,她却以种种理由拒不还本金,现在已经超过还款时限三个月了。请问:我是该提起民事诉讼呢还是以诈骗来控告她?

摘要： 如今在教育变得越来越重要的大背景下,国家助学贷款成为解决某些家庭经济贫困的学生上学问题的重要手段。随着国家助学贷款数额的不断增加,受益于国家助学贷款的学生人数也在增加。但国家助学贷款存在着如效率低、政策不够完善等缺陷。相比较而言,国外的助学贷款机制更为成熟、覆盖面更广、贷款额度和利率更为灵活。因此,通过不断的学习,我国需要推进助学贷款机制优化,不断加强运行机制的灵活性和效率性,推进国家助学贷款的健康发展。

摘要： 不知道为什么,疫情之后,身边的人都在说穷,而我特别穷!购物节之后的那个月,花呗和信用卡的还款账单一出,直接把我砸蒙了。什么?这么多钱?我花了这么多吗?我明明没有买什么东西,消费全部降级了,居然还花了这么多?可能,我的穷信用卡感受到了,居然给我送了两个还款红包,而且还能叠加使用!简直不能太好,为了用上红包特意等到新月份到来,十八块啊!这可是巨款了!

摘要： “今年过年真高兴啊!”春节前夕,90岁的陈金英老人还清了最后一笔倩务。最近,她用10年时间还款2077万元的事刷爆网络,无数网友盛赞她是“诚信奶奶”。浙江丽水的陈金英老人曾是当地一名小有成就的企业家。退休后,她创办专门为老年人做羽绒服的服装厂,生意最好时一年销售额超千万元,利润上百万元。

摘要： 近日,云闪付支持"信用卡还款0手续费"的银行突破160家,同时支持150余家银行实时查询信用卡账单,为广大信用卡持卡人提供更加优质的体验及服务。2021年6月,云闪付正开展"绑卡享双重好礼""首次还款月月有好券"等活动,为广大信用卡持卡人送来更多优惠。自发布以来,云闪付APP为广大持卡人提供集转账、零手续费还款等一站式服务,融合二维码、手机闪付等多元化支付方式,并不断集成新功能、新权益、新体验。

摘要： 职工张某以买房为由向工友王某借款5万元,当场写下了借条给王某,并承诺按一定的利率在规定时间内及时还款。后来,王某家中突发变故,急需用钱。在王某多次催促还款的情况下,张某仍拖欠不还,甚至还更换了手机号码,拒接王某的电话。王某无奈之下一纸诉状将张某告到法院。法院就此纠纷案作出民事判决,判令张某偿还王某借款5万元及利息1512元。

摘要： "一些网贷平台在宣传时只显示分期手续费,制造看上去很划算的假象。但事实上,这种看似低的月度还款对应的是高年化利率,可能已经超过36%这一年化利率的监管红线。"在某金融平台完成注册后,广州大四学生林一然顺利地"获得"了一笔钱。即便平时只用来买化妆品,花费不多且"基本能够按时还款"。和其他同龄人一样,她也可能随时陷入不良校园贷的危机中。

摘要： 本发明公开了一种还款意愿评价模型构建及农户还款意愿确定方法，其中还款意愿评价模型构建方法包括：获取多个还款意愿评价数据；将所述多个还款意愿评价数据进行数据预处理，并根据预设分类标签对多个还款意愿评价数据进行分类，得到多个类别的还款意愿评价数据集；根据所述多个类别的还款意愿评价数据集，构建模型训练库；将预设历史时长的所述模型训练库中的数据进行预处理后输入到机器学习模型进行迭代训练，直至训练结果满足预设评价条件，得到还款意愿评价模型，在进行贷款过程中可以利用该还款意愿评价模型对贷款对象进行还款意愿评估，从而识别和减少在金融交易中存在的交易风险、降低贷款风险概率、保证金融部门的贷款安全性。

摘要： 本申请实施例提供了一种还款率预测模型的训练方法及还款率的预测方法。该还款率预测模型的训练方法包括：确定处于指定业务状态的目标用户；确定包括第一训练样本以及第二训练样本的训练集，第一训练样本是根据第一时段内目标用户的用户特征以及第一还款标签构建的，第二训练样本是根据第一时段内目标用户的用户特征以及第二还款标签构建的；基于训练集、第一训练样本对应的第一权重以及第二训练样本对应的第二权重，通过机器学习算法训练还款率预测模型。基于本方案训练出的还款率预测模型，能够对欠款逾期用户的还款率进行准确预测，以便根据预测出的还款率衡量欠款的风险性和用户的还款能力，并采取不同的催收措施来进行催收，降低逾期坏账率。

摘要： 本发明适用于计算机技术领域，提供了一种还款方法及还款管理设备，还款方法包括：获取终端发送的欠款合同查看请求；基于所述欠款合同查看请求包含的所述唯一身份标识，获取与所述唯一身份标识关联的欠款合同，并向所述终端返回所述欠款合同；当检测到所述终端基于所述用户选中的目标欠款合同发送的还款请求时，基于所述目标欠款合同的合同信息生成还款订单，并向所述终端返回所述还款订单；当检测到所述终端在基于所述还款订单完成还款时，获取基于所述还款订单生成的支付记录。上述方案，用户可通过公众号选择还款合同进行还款，能够保证还款资金的安全性，减少还款操作步骤，能够提高还款效率。

摘要： 本发明公开了自动还款方法、银行服务器、存储介质及自动还款装置。本发明中在接收到VTM发送的登录信息时，根据登录信息确定对应的用户标识，根据用户标识在卡号映射关系中查找到对应的各目标卡号标识，并向VTM发送目标卡号标识，以使VTM获取用户输入的卡号选取指令，根据卡号选取指令从目标卡号标识中选取并反馈还款卡号标识，从登录信息中提取欠款卡号标识，将欠款卡号标识与还款卡号标识进行绑定，以通过还款卡号标识对应的账户对欠款卡号标识对应的账户进行还款操作。本发明中可对欠款卡号标识的欠款进行自动还款，无需用户进行还款操作，用户操作更加方便，从而解决了在进行信用卡还款时还款操作不便的技术问题。

摘要： 本发明提供一种信用卡还款提醒方法和系统及第三方信用卡还款提醒平台，其中系统包括：第三方信用卡还款提醒平台以及分别与其通信连接的多个不同银行的服务器；该平台包括：用户信息获取模块，用于获取并保存多个用户中任一用户的信用卡账号及其所属的银行、该用户设置的还款提醒时间确定约束条件和还款提醒信息类型；账单信息获取模块，用于向各信用卡账号所属的银行获取相应号对应的还款金额和到期还款日；待提醒账号确定模块；还款提醒处理模块，用于根据任一信用卡账号相应用户设置的还款提醒时间确定约束条件，确定还款提醒时间，在确定的时间生成相应类型的还款提醒信息并向相应用户发送。本发明提高了用户信用卡还款提醒的方便性和及时性。

摘要： 本发明公开了一种具有信用卡还款提醒功能的移动终端，包括：项目选择模块，用于接收用户的输入，在预先设定的信用卡项目中选定所需的项目；项目内容输入模块，用于接收用户的输入以在所述项目选择模块所选定的项目中输入对应内容；提醒设定模块，用于接收用户的输入以确定所述选定的项目的提醒时间，并在当前时间符合所述提醒时间后通知提醒模块；提醒模块，用于根据所述提醒设定模块的通知进行提醒操作。本发明中，由于在移动终端上设置了信用卡还款提醒功能，由用户将还款信息录入至移动终端中，并根据实际情况设置提醒时间及方式，从而届时进行简单方便的提醒。本发明还提出一种还款提醒方法。

摘要： 本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种还款能力评估模型的训练方法、装置、电子设备及介质，其方法包括：构建训练样本集，训练样本集包括多个借贷样本；对各训练样本进行数据预处理，得到各训练样本的特征数据，其中，数据预处理包括：异常样本处理、特征初筛、特征数值化、特征量纲化、以及特征精筛中的至少一种；将训练样本的特征数据输入到预构建的还款能力评估初始模型中进行训练，得到还款能力评估模型。本申请提供的方法利用相较于债务人的其他基本信息更具有真实性的还款行为数据，构建还款能力评估模型，达到在催收前利用构建的还款能力评估模型准确评估债务人的还款能力的目的。

摘要： 本发明实施例提供了一种预约还款方法和装置，可用于人工智能技术领域，所述方法包括：获取当前汇率信息；根据当前汇率信息，按照持卡用户预先设置的还款条件，对持卡用户所持卡片进行轮询还款处理，得到还款结果，能够在预先设置的汇率信息下进行自动还款，降低还款成本，提高用户体验感。

摘要： 本公开提供一种还款积极度评估方法。所述方法包括基于预先获取的用户数据，其中，所述用户数据包括用户属性标签数据和用户借贷行为标签数据；根据所述用户数据，确定用户在预设时间阈值内的还款额度占所需还款总额的还款比例；基于所述还款比例和所述用户数据，通过预先构建的还款积极度评估模型，确定所述用户的还款积极度评分。本公开的还款积极度评估方法在保证预测稳定性的前提下，提高预测效果，应用于客户借款时未来的还款积极度评估和借款中对还款积极度的监控，该项技术自动化程度高，易于实现且迭代维护成本低。

摘要： 本公开提供一种还款实时提额方法及装置，所述方法包括基于预先建立的价值数据集和预先构建的价值分类模型，在目标用户还款时实时预测用户的价值分类标签；基于预先建立的价值数据集和预先构建的还款风险评分模型，在目标用户还款时确定用户的还款风险评分；根据用户的价值分类标签以及用户的还款风险评分，通过预先构建的还款额度决策模型，判断是否需要调整目标用户的额度，若是，则实时调整目标用户的额度。本公开实施例的方法能够分不同用户的价值等级在还款实时判断带来的风险，从而提供更好的提额决策。