依法收贷

摘要： 农村信用社依法收贷过程中的举证难的问题,本质上是诉讼难的问题.原因是多方面的,包括信贷手续不合规不合法、信贷人员素质偏低、忽视对贷款的后续追踪、信用社内部管理不合理收贷不及时以及行政干预违规操作等.出路在于统一信用社信贷的操作规则、加强对信贷人员的素质培训、与政府法院等部门协调配合等.

摘要： 山西省武乡县农村信用合作联社清贷大队自2012年6月组建以来，攻坚克难，充分利用多年的清收经验及法律手段，因地制宜，多策并举，收回了大量的到期、逾期贷款。使信贷资产质量不断得到优化。

摘要： 依法收贷,是当前农村信用社降低不良贷款比例的重要手段。但依法收贷存在的问题不容忽视,其主要有：依赖思想严重,收贷手段单一;贷款手续审查不严,起诉效果不佳;行政干预使起诉难;缺乏核算意识,起诉费用开支大;依法清收工作连续性差,遗留问题多。

摘要： 依法收贷,是当前农村信用合用社降低不良贷款比例的重要手段.但依法收贷存在的问题不容忽视,其主要有:依赖思想严重,收贷手段单一;贷款手续审查不严,起诉效果不佳;行政干预使起诉难;缺乏核算意识,起诉费用开支大;依法清收工作连续性差,遗留问题多.对策建议:克服依赖情绪,认真细致做好清收工作;完善合同法律要素,及时办理诉讼时效中断的手续;加强核算,规范费用标准,节约费用支出;加大催收力度,提高起诉效果,建立巡回法庭等.

摘要： 依法收贷早已提到农信社的议事日程,大会小会上也讲了不少,但在现实中农信社在发挥法律威慑力,维护自己合法权益方面却步履维艰,没有收到应有的效果。笔者结合基层农信社的具体实践,谈谈农信社在依法收贷过程中遇到的一些问题及解决办法。

摘要： 依法收贷是保护农村信用社债权完整的法律手段，从某县5年来的依法收贷情况看，问题十分严重。一是农村信用社诉讼费用逐年猛增。二是执行物变现实际金额逐年递减。三是起诉标的金额和处于诉讼阶段的金额逐年上升，案件积压严重。四是依法起诉已结案金额历年无重大变化，依法起诉收贷力度不大。存在问题的原因，一是部分执法人员业务水平低，缺乏应变能力。二是执法者不能按诉讼程序办事。三是办案人员乱办人情案。四是少数执法人员利用职务之便捞取个人利益。

摘要： 依法收贷是银行业保全金融资产的重要手段.当前依法收贷工作中存在着诸多问题,如缺少良好的信用制度、合理的收费标准和科学的定价体系;依法收贷存在明显的立法缺陷;存在行政和司法干预,依法收贷遭遇执行难;银行业在经营理念、内部管理等方面存在问题,未形成有效的内部合力等.

摘要： 多年来，由于自然、社会、经营等因素的影响，再加上农村信用社本身贷款决策失误等原因，导致了大量不良贷款沉淀。面对巨额的不良贷款，依法收贷逐渐成为降低不良贷款的重要手段之一。伴随着不良贷款的下降，抵债资产也在逐年增多，其管理出现了两难选择，使一些农村信用社陷入了弃之可惜、食之无味的窘境。一些抵债资产不但没有起到规避信贷风险的作用，相反，却成了农村信用社的又一个包袱。这种状况下，不仅使部分收贷成果化为泡影，而且也严重影响了农村信用社信贷资产的流动性、效益性。因此，加强抵债资产的管理势在必行。

摘要： 1、企业钻政策的空子。一些企业特别是那些濒临破产倒闭的企业希望当被告人。因为这样一来．企业就可以通过破产使信用社贷款悬空。还有些企业不顾信用社贷款，强行改组、转包，把信用社债务留在原有企业，在别处改换门庭重新开张．使原有企业变成了空壳，使信用社依法收贷流于形式。

摘要： 和解是当事人双方在平等自愿的基础上，通过协商解决双方纠纷的一种方式。在银行依法收贷的过程中，通过和解与借款人达成还款协议，进而化解不良资产，往往能达到较为完满的效果，而且对交易发生困难的客户采取延期或其他各种可能的方案，帮助企业解决实际困难，还可发现新的业务机会，可以提高客户对银行的信任感和忠诚度。笔者拟结合现有法律规定，将和解分为诉讼前和解、诉讼和解、执行前和解和执行和解四种，对银行运用和解制度化解不良资产应该注意的问题提出自己的看法，以求抛砖引玉之效。

摘要： 本发明涉及一种网络借贷贷中贷后实时直播讨论组实现系统及实现方法，所述系统包括：直播单元，包括智能发起方端、接收方端和平台控制方端；信息采集单元，中央控制单元，包括采集信息存储子单元、信息审核确认子单元和信息展示子单元；采集信息存储子单元用于存储远程直播核对、再采集获取的借款关联方身份信息以及放贷成功后借款关联方的相关动态信息；信息审核确认子单元由平台控制方端对远程直播核对、再采集获取的借款关联方身份信息以及放贷成功后借款关联方的相关动态信息进行审核确认；信息展示子单元用于将经审核确认后的采集信息存储子单元中的采集信息展示给有权限的监督人和/或出借人；通信单元，实现各子单元之间的信息传递。

摘要： 一种用于消费贷、房贷、网贷、信用卡金融领域的分期年利率计算方法，它由本人推演的数学规律：年利息÷[年借款金额×(13÷24)]及任何周期贷款年利率与该数学计算式的比例关系与小程序或计算器电路构成完整技术方案，解决了官方唯一的一款IRR年利率计算器，随着计算周期的增加，误差成倍增加，而且无论多少周期的年利率结果只有一个年利率的技术问题。由此方案能精准计算消费贷、房贷、网贷、信用卡金融领域的分期年利率。

摘要： 本申请关于一种贷后风险预警系统以及贷后风险预警方法，涉及银行贷后风险预警领域。该系统包括物联设备服务器、物联数据处理服务器以及预警处理服务器；物联设备服务器，用于获取风险物品数据；向物联数据处理服务器发送风险物品数据；物联数据处理服务器，用于接收风险物品数据；基于风险物品数据选取风险判定模型；将风险物品数据输入风险判定模型，输出得到风险判定结果；预警处理服务器，用于接收风险判定结果，基于风险判定结果以及目标贷款业务的类型生成预警凭证。在风险预警过程中，在进行大数据量的数据采集后，对于风险进行多维判定以进行结果的输出，在风险识别过程中考虑到了识别的全面性，提高了风险识别的准确率。

摘要： 本发明公开了基于贷后预警模型的贷后预警平台及方法，属于信息技术管理技术领域，本发明要解决的技术问题为如何实现客户风险等级的分级分类，并针对性的制定贷后方案，降低银行贷后管理成本的同事，提升客户经理人均管户，采用的技术方案为：该贷后预警平台包括基础设施层以及应用层，基础设施层包括数据后台的各类数据存储服务器、消息服务器、模型计算服务器、磁盘阵列存储器、Web应用服务器以及网络通信设备；该贷后预警平台接入大数据需要建设数据库服务器集群，提供企业预警类相关数据，并结合业务数据库和消息服务器共同汇入模型计算服务器中，通过模型计算服务器分别为应用服务器提供贷后预警模型决策结果与应用支持。

摘要： 本申请公开了一种车贷贷前风险评估体系的构建方法、风险评估方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：根据多个车贷业务维度的数据以及车贷风险事件库构建车贷风险维度；根据多个车贷业务维度的数据生成客户样本数据；在所述客户样本数据中筛选目标数据项，根据所述目标数据项确定所述车贷风险维度对应的有效风险指标；根据所述有效风险指标构建车贷贷前风险评估体系。本申请的方法能够全面、准确地评估车贷贷前风险。

摘要： 本发明提供了一种基于身份标签的车贷贷前数据检验方法及装置，涉及计算机技术领域，包括获取当前用户的车贷贷前数据，并基于所述当前用户的车贷贷前数据确定所述当前用户的指定数量个概率符合预设要求的第一标签；基于所述标签与风险类别的对应关系，确定所述第一标签对应的待定风险类别；基于所述当前用户的车贷贷前数据，获取所述当前用户的社交信息，并基于所述当前用户的社交信息确定所述当前用户的第二标签；基于所述第二标签对所述第一标签进行验证，并确定验证通过的所述第一标签所对应的待定风险类别为目标风险类别。以此能够提高了验证效率；同时通过多重的交叉检验，提高欺诈群体标签识别准确性。

摘要： 本发明提供了一种结合车辆实时信息与车贷业务数据的贷后风控模型，包括：车辆实时信息的获取方法以及车贷业务数据的获取方法；结合获取的车辆实时信息和车贷业务数据进行建模；结合影响因子判断贷后实时风险系数。本发明所述的结合车辆实时信息与车贷业务数据的贷后风控模型可以实时针对某一车贷项目进行风险把控，当风险系数超过一定值时，金融机构可以采取合适的措施，及时降低损失。

摘要： 本发明适用于计算机技术领域，提供了应用于助贷业务系统的业务接口调用方法及助贷业务系统，所述助贷业务系统采用分布式服务框架，并基于所述分布式服务框架封装对外统一应用程序接口API；所述业务接口调用方法包括：通过所述对外统一API解析来自业务调用方的网络请求，得到所述网络请求所请求调用的业务接口名称；根据所述业务接口名称对所述网络请求中的参数进行转换；通过所述业务接口名称对应的代理服务类与转换后的参数，调用所述网络请求所请求调用的业务接口。本发明有效地提高了助贷业务系统的开发效率。

摘要： 本发明涉及一种网络借贷贷中贷后实时直播讨论组实现系统及实现方法，所述系统包括：直播单元，包括智能发起方端、接收方端和平台控制方端；信息采集单元；中央控制单元，包括采集信息存储子单元、信息审核确认子单元和信息展示子单元；采集信息存储子单元用于存储远程直播核对、再采集获取的借款关联方身份信息以及放贷成功后借款关联方的相关动态信息；信息审核确认子单元由平台控制方端对远程直播核对、再采集获取的借款关联方身份信息以及放贷成功后借款关联方的相关动态信息进行审核确认；信息展示子单元用于将经审核确认后的采集信息存储子单元中的采集信息展示给有权限的监督人和/或出借人；通信单元，实现各子单元之间的信息传递。

摘要： 本发明提供一种贷后风险控制系统的自动更新方法，包括：步骤1、定期采集用于建模的原始数据；步骤2、对采集的原始数据进行处理分析，转换成统一的格式，删除其中的异常数据和缺失数据，生成样本数据；将样本数据分成五类，分别为用户基本数据、用户资产数据、用户行为数据、用户关系数据和用户风险特征数据，以设定的规则对其中的变量数据进行关联性分析；步骤3、将处理分析后的数据分割成两部分，分别用于建模和验证模型；步骤4、采用逻辑回归算法和人工神经算法建模；步骤5、验证模型。本发明利用大数据离线模型技术，不局限于收集用户贷款时登记的数据信息，并且能够对数据进行分析整理，生成模型，为贷款风险管理提供技术支持。