CN111915430A - 基于车架号的车贷风险识别方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于车架号的车贷风险识别方法及装置，涉及计算机技术领域，包括接收到车贷申请，车贷申请包括目标车架号以及贷款人标识；获取目标车架号对应的目标车架号事件；当目标车架号事件中不存在风险事件时，则确定车贷申请成功(可以进行放款操作)；确定贷款人标识所属的目标风险级别，并按照目标风险级别对应的监控规则，在还款过程中对目标车架号对应的车架号事件进行监控。以此通过车架号事件以及用户画像来实现车贷风险识别，提升了风险识别的可靠度。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其是涉及一种基于车架号的车贷风险识别方法及装置。
背景技术
目前贷中监控大部分是监控人的一些多头申请行为，是否出现新的多头借贷；监控车辆GPS轨迹异常预警。现有技术无法准确让贷后管理人员明确重点，会让贷后管理人员思维混乱、风险疲劳且达不到理想的监控效果。
现有技术仅从人的多头行为这个单一角度发现贷中风险，稍显被动且缺乏抓手，无法进行有效风险预警且无法穿透风险，会导致风险积累；
贷中车辆GPS监控往往扮演事后诸葛，信息滞后，亡羊且不能补牢；
贷中车辆GPS监控无重点，易被屏蔽、拆除，误报率过高会导致使用方心态上的麻痹、无法抓住重点去做一定的贷后策略；
现有技术不能第一时间发现风险，会导致资产损失；
现有技术从申请车贷和放款空档期期间的风险无法监控，易被欺诈分子利用。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于车架号的车贷风险识别方法及装置，以缓解了现有技术中存在的风险识别可靠度差的技术问题。
第一方面，本发明实施例提供一种基于车架号的车贷风险识别方法，包括：
接收到车贷申请，车贷申请包括目标车架号以及贷款人标识；
获取目标车架号对应的目标车架号事件；
当目标车架号事件中不存在风险事件时，则确定车贷申请成功(可以进行放款操作)；
确定贷款人标识所属的目标风险级别，并按照目标风险级别对应的监控规则，在还款过程中对目标车架号对应的车架号事件进行监控。
在可选的实施方式中，还包括：
确定历史车架号事件，每个历史车架号事件对应有用户标签；
基于用户标签进行归类，确定每个类别对应的历史车架号事件；
根据每个类别对应的历史车架号事件中存在风险事件的比例，确定每个类别的风险等级。
在可选的实施方式中，确定贷款人标识所属的目标风险级别的步骤，包括：
确定贷款人标识所属的目标类别，目标类别对应的风险级别为贷款人标识所属的目标风险级别。
在可选的实施方式中，还包括：
获取周期内的车架号事件；
基于周期内的车架号事件，对每个类别的风险等级进行优化。
在可选的实施方式中，监控规则包括风险权重，风险权重用于识别风险事件，风险权重越高风险事件识别的灵敏度越高。
在可选的实施方式中，还包括：
当在还款过程中对目标车架号对应的车架号事件中出现风险事件时，生成处置决策，并基于处置决策进行提醒。
第二方面，本发明实施例提供一种基于车架号的车贷风险识别装置，包括：
接收模块，用于接收到车贷申请，车贷申请包括目标车架号以及贷款人标识；
获取模块，用于获取目标车架号对应的目标车架号事件；
确定模块，用于当目标车架号事件中不存在风险事件时，则确定车贷申请成功(可以进行放款操作)；
监控模块，用于确定贷款人标识所属的目标风险级别，并按照目标风险级别对应的监控规则，在还款过程中对目标车架号对应的车架号事件进行监控。
在可选的实施方式中，画像模块，用于：
确定历史车架号事件，每个历史车架号事件对应有用户标签；
基于用户标签进行归类，确定每个类别对应的历史车架号事件；
根据每个类别对应的历史车架号事件中存在风险事件的比例，确定每个类别的风险等级。
第三方面，本发明实施例提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及摄像头，摄像头用于拍摄图像；存储器中存储有可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述前述实施方式任一项的方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有机器可运行指令，计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，计算机可运行指令促使处理器运行前述实施方式任一项的方法。
本发明提供的一种基于车架号的车贷风险识别方法及装置。通过接收到车贷申请，车贷申请包括目标车架号以及贷款人标识；获取目标车架号对应的目标车架号事件；当目标车架号事件中不存在风险事件时，则确定车贷申请成功；确定贷款人标识所属的目标风险级别，并按照目标风险级别对应的监控规则，在还款过程中对目标车架号对应的车架号事件进行监控。以此通过车架号事件以及用户画像来实现车贷风险识别，提升了风险识别的可靠度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种基于车架号的车贷风险识别方法流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种基于车架号的车贷风险识别方法的一个示例；
图3为本申请实施例提供的一种基于车架号的车贷风险识别装置结构示意图；
图4为本申请实施例提供的一种计算机设备结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
下面结合附图，对本发明的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
图1为本发明实施例提供的一种基于车架号的车贷风险识别方法流程示意图。如图1所示，该方法可以由服务器执行，具体的，该方法可以通过如下步骤实现：
S110，接收到车贷申请。该车贷申请可以包括目标车架号以及贷款人标识。
其中，车架号用于唯一标识车辆，该车架号还可以称为车辆识别号码(VehicleIdentification Number，VIN)。该车架号可以由十七个字母或数字组成，用于汽车上的一组独一无二的号码，可以识别汽车的生产商、引擎、底盘序号及其他性能等资料。为避免与数字的1、0、9混淆，英文字母“I”、“O”、“Q”不使用，第10位生产型年不使用“I”、“O”、“Q”、“U”、“Z”、“0”。
用户在通过客户客户端向车贷平台的服务器提交贷款申请时，可以提供目标车架号以及贷款人标识。
其中，该贷款人标识可以包括该贷款人的身份信息以及该贷款人的联系方式等等。其中，该贷款人的身份信息可以包括身份证号、银行***等信息，该贷款人的联系方式可以包括该贷款人的电话号码或通信地址等等。
S120，获取目标车架号对应的目标车架号事件；
在本发明实施例中，针对车辆产生的事件可以以车架号为索引记录在服务器中，该服务器可以为专门用于记录数据的服务器(例如第三方服务器)，也可以为前述车贷平台的服务器。
其中，该车辆产生的事件可以由服务器发现并进行记录，也可以是终端确认该车辆产生的事件，然后携带车架号发送给服务器，以便由服务器进行记录。
车架号是车的唯一标识的“身份证号”，所以基于车架号确定的事件靶向性特别明显，也是欺诈分子无法规避的一个标识。
对于发生违章、产生多头借贷、拆装屏蔽GPS等事件均可以定义为车架号事件中的风险事件，换句话说，该风险事件可以为存在问题的事件，该问题可以为疑似问题，也可以为已经被确认的问题。
S130，当目标车架号事件中不存在风险事件时，则进行放款操作；
在服务器中或第三方服务器中基于目标车架号获取到的目标车架号事件中不存在风险事件，也就可以认为当前车辆以及贷款人信誉较为良好，可以进行贷款。
对于放款操作，根据车贷平台运行模式的不同可以不同。通常情况下，可以通过提交车贷平台的银行账户、贷款人的银行账号以及相关的交易信息给银行，由银行通过转账进行放款。当然，该车贷平台也可以为银行平台，此时，该车贷平台可以基于相关信息直接进行转账放款。
S140，确定贷款人标识所属的目标风险级别，并按照目标风险级别对应的监控规则，在还款过程中对目标车架号对应的车架号事件进行监控。
根据该目标数车架号事件可以将行业用户、机构进行标签识别、身份归类。例如，可以分为：“个人”，该个人可以包括拆装GPS、过户等目标车架号事件；“机构”，该机构可以包括做车抵贷的目标车架号事件、做车主贷的车架号事件。基于上述数据，可以根据神经网络模型将个人用户以及机构的画像划分为高中低类社群。例如，可以将收售抵押车的人群划分为高风险行业人群，过户类为中风险人群，车贷业务经理为低风险人群；二押机构为高风险机构，车抵贷机构为中风险类机构，消费类机构为低风险机构。
对车架号VIN码风险事件进行实时监控扫描，不同阶段分别重点预警、第一时间发现风险、验证风险，再反馈到社群的归类优化、评分分级。此处优化的逻辑为：根据客户实际贷中表现情况反推背后社群高中低风险划分的准确性，来优化分级以及调整风险权重，使风险信号更灵敏与准确。以达到最大化风险识别与精准预警。
其中，可以确定历史车架号事件，每个历史车架号事件对应有用户标签；然后基于用户标签进行归类，确定每个类别对应的历史车架号事件；以及根据每个类别对应的历史车架号事件中存在风险事件的比例，确定每个类别的风险等级。
基于此，可以确定贷款人标识所属的目标类别，目标类别对应的风险级别为贷款人标识所属的目标风险级别。
另外，还可以：获取周期内的车架号事件；基于周期内的车架号事件，对每个类别的风险等级进行优化。
其中，监控规则包括风险权重，风险权重用于识别风险事件，风险权重越高风险事件识别的灵敏度越高。
另外，当在还款过程中对目标车架号对应的车架号事件中出现风险事件时，生成处置决策，并基于处置决策进行提醒。
本发明实施例通过接收到车贷申请，车贷申请包括目标车架号以及贷款人标识；获取目标车架号对应的目标车架号事件；当目标车架号事件中不存在风险事件时，则确定车贷申请成功；确定贷款人标识所属的目标风险级别，并按照目标风险级别对应的监控规则，在还款过程中对目标车架号对应的车架号事件进行监控。以此通过车架号事件以及用户画像来实现车贷风险识别，提升了风险识别的可靠度。
作为一个示例，如图2所示，根据申请时间或者交车时间或者放款时间，设置扫描开始时间点，时间可自由控制。
若在交车后放款前或者首期还款前出现异常高风险事件，会邮件、***、人工多维度实时预警提示，并给予预警建议，制定处置决策。
在首期还款之后实时扫描风险事件、实时反馈风险直至还款结束，***自动结束监控。
通过本发明实施例，扫描时间可以自由的设置，能够补漏，没有时间空档期，能够挖掘出潜在欺诈团伙，在欺诈发生之前进行预警，阻断欺诈的发生，可以及时止损；通过车架号事件背后机构、个人的社群划分、规则化智能输出，把风险类别化，更突出重点，能高效的给贷中资产管理人员明确的风险提示；能够实时不间断的24小时监控，实时触发并预警；能够反推预警的准确度，可进行预警优化配置。
图3为本发明实施例提供的一种基于车架号的车贷风险识别装置结构示意图。如图3所示，包括：
接收模块301，用于接收到车贷申请，车贷申请包括目标车架号以及贷款人标识；
获取模块302，用于获取目标车架号对应的目标车架号事件；
确定模块303，用于当目标车架号事件中不存在风险事件时，则进行放款操作；
监控模块304，用于确定贷款人标识所属的目标风险级别，并按照目标风险级别对应的监控规则，在还款过程中对目标车架号对应的车架号事件进行监控。
在一些实施例中，还包括，画像模块用于：
确定历史车架号事件，每个历史车架号事件对应有用户标签；
基于用户标签进行归类，确定每个类别对应的历史车架号事件；
根据每个类别对应的历史车架号事件中存在风险事件的比例，确定每个类别的风险等级。
在一些实施例中，监控模块304具体用于：
确定贷款人标识所属的目标类别，目标类别对应的风险级别为贷款人标识所属的目标风险级别。
在一些实施例中，还包括优化模块，用于：
获取周期内的车架号事件；
基于周期内的车架号事件，对每个类别的风险等级进行优化。
在一些实施例中，监控规则包括风险权重，风险权重用于识别风险事件，风险权重越高风险事件识别的灵敏度越高。
在一些实施例中，还包括提醒模块，用于：当在还款过程中对目标车架号对应的车架号事件中出现风险事件时，生成处置决策，并基于处置决策进行提醒。
本申请实施例提供的基于车架号的车贷风险识别装置，与上述实施例提供的基于车架号的车贷风险识别方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。
如图4所示，本申请实施例提供的一种计算机设备700，包括：处理器701、存储器702和总线，存储器702存储有处理器701可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，处理器701与存储器702之间通过总线通信，处理器701执行机器可读指令，以执行如上述基于车架号的车贷风险识别方法、装置及计算机设备方法的步骤。
具体地，上述存储器702和处理器701能够为通用的存储器和处理器，这里不做具体限定，当处理器701运行存储器702存储的计算机程序时，能够执行上述基于车架号的车贷风险识别方法。
对应于上述基于车架号的车贷风险识别方法，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有机器可运行指令，计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，计算机可运行指令促使处理器运行上述基于车架号的车贷风险识别方法、装置及计算机设备方法的步骤。
本申请实施例所提供的基于车架号的车贷风险识别方法、装置及计算机设备装置可以为设备上的特定硬件或者安装于设备上的软件或固件等。本申请实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，前述描述的***、装置和单元的具体工作过程，均可以参考上述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本申请提供的实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备执行本申请各个实施例移动控制方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释，此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是：以上实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的范围。都应涵盖在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于车架号的车贷风险识别方法，其特征在于，包括：
接收到车贷申请，所述车贷申请包括目标车架号以及贷款人标识；
获取所述目标车架号对应的目标车架号事件；
当所述目标车架号事件中不存在风险事件时，则进行放款操作；
确定所述贷款人标识所属的目标风险级别，并按照所述目标风险级别对应的监控规则，在还款过程中对所述目标车架号对应的车架号事件进行监控。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
确定历史车架号事件，每个所述历史车架号事件对应有用户标签；
基于所述用户标签进行归类，确定每个类别对应的历史车架号事件；
根据每个所述类别对应的历史车架号事件中存在风险事件的比例，确定每个所述类别的风险等级。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述贷款人标识所属的目标风险级别的步骤，包括：
确定所述贷款人标识所属的目标类别，所述目标类别对应的风险级别为所述贷款人标识所属的目标风险级别。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
获取周期内的车架号事件；
基于所述周期内的车架号事件，对每个所述类别的风险等级进行优化。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监控规则包括风险权重，所述风险权重用于识别风险事件，风险权重越高风险事件识别的灵敏度越高。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
当在还款过程中对所述目标车架号对应的车架号事件中出现风险事件时，生成处置决策，并基于所述处置决策进行提醒。
7.一种基于车架号的车贷风险识别装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收到车贷申请，所述车贷申请包括目标车架号以及贷款人标识；
获取模块，用于获取所述目标车架号对应的目标车架号事件；
确定模块，用于当所述目标车架号事件中不存在风险事件时，则确定车贷申请成功；
监控模块，用于确定所述贷款人标识所属的目标风险级别，并按照所述目标风险级别对应的监控规则，在还款过程中对所述目标车架号对应的车架号事件进行监控。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，画像模块，用于：
确定历史车架号事件，每个所述历史车架号事件对应有用户标签；
基于所述用户标签进行归类，确定每个类别对应的历史车架号事件；
根据每个所述类别对应的历史车架号事件中存在风险事件的比例，确定每个所述类别的风险等级。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及摄像头，所述摄像头用于拍摄图像；所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至6任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有机器可运行指令，所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，所述计算机可运行指令促使所述处理器运行所述权利要求1至6任一项所述的方法。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112668886A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-04-16 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 租赁业务的风险监控方法、装置、设备及可读存储介质 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20130013343A1 (en) * | 2011-07-08 | 2013-01-10 | Christie-Sorensen Amanda B | System and method for risk validation |
| US20130173453A1 (en) * | 2007-04-20 | 2013-07-04 | Carfax, Inc. | System and Method for Evaluating Loans and Collections Based Upon Vehicle History |
| CN106157133A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-11-23 | 佛山市天地行科技有限公司 | 车辆金融风险控制***以及方法 |
| CN106530078A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-03-22 | 流量海科技成都有限公司 | 基于跨行业数据的贷款风险预警方法及*** |
| CN107944772A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-04-20 | 深圳市轱辘车联数据技术有限公司 | 基于区块链的车贷风险信息处理方法及装置 |
| CN109064312A (zh) * | 2018-07-17 | 2018-12-21 | 深圳汇加优运互联数据服务有限公司 | 一种车辆贷款风险控制方法、电子装置及存储介质 |
| CN109285067A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-01-29 | 无锡英臻车联科技有限公司 | 一种基于车辆管理的风控平台 |
| CN110246032A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-09-17 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 贷后风险监控方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN110717821A (zh) * | 2019-09-09 | 2020-01-21 | 上海凯京信达科技集团有限公司 | 一种车辆贷款评估方法、装置及计算机存储介质、电子设备 |
| CN111062642A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-04-24 | 南京三百云信息科技有限公司 | 对象的行业风险程度识别方法、装置以及电子设备 |
-
2020
- 2020-08-19 CN CN202010841100.2A patent/CN111915430A/zh active Pending
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20130173453A1 (en) * | 2007-04-20 | 2013-07-04 | Carfax, Inc. | System and Method for Evaluating Loans and Collections Based Upon Vehicle History |
| US20130013343A1 (en) * | 2011-07-08 | 2013-01-10 | Christie-Sorensen Amanda B | System and method for risk validation |
| CN106157133A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-11-23 | 佛山市天地行科技有限公司 | 车辆金融风险控制***以及方法 |
| CN106530078A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-03-22 | 流量海科技成都有限公司 | 基于跨行业数据的贷款风险预警方法及*** |
| CN107944772A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-04-20 | 深圳市轱辘车联数据技术有限公司 | 基于区块链的车贷风险信息处理方法及装置 |
| CN109064312A (zh) * | 2018-07-17 | 2018-12-21 | 深圳汇加优运互联数据服务有限公司 | 一种车辆贷款风险控制方法、电子装置及存储介质 |
| CN109285067A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-01-29 | 无锡英臻车联科技有限公司 | 一种基于车辆管理的风控平台 |
| CN110246032A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-09-17 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 贷后风险监控方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN110717821A (zh) * | 2019-09-09 | 2020-01-21 | 上海凯京信达科技集团有限公司 | 一种车辆贷款评估方法、装置及计算机存储介质、电子设备 |
| CN111062642A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-04-24 | 南京三百云信息科技有限公司 | 对象的行业风险程度识别方法、装置以及电子设备 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112668886A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-04-16 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 租赁业务的风险监控方法、装置、设备及可读存储介质 |
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