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小赢卡贷WinSAFE严控高利贷:小赢杜绝违规催收

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发表于 2020-2-24 15:12:59 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式 来自: 北美地区
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  小赢高利贷数据显示近日,小赢高利贷在深圳举行的全球互联网架构大会(下称GIAC)上,小赢高利贷,腾讯、百度、小赢科技、链家、美团、优酷、ofo等公司的技术专家齐聚一堂,共同探讨小赢高利贷互联网技术的趋势和未来。

  小赢高利贷GIAC是中国互联网技术领域的行业盛事,小赢高利贷每年从互联网架构最热门系统架构设计、人工智能、机器学习、区块链、分布式架构等领域,选出前沿最具代表性的技术创新及研发实践的架构案例,分享本年度最值得总结、盘点的实践启示。

  目前,小赢科技独创的大数据风控模型——WinSAFE智赢风控体系以互联网技术与数据为基础,能够直接通过大数据风控化解商业持续性贷款难题,在需求层面层面解决小赢卡贷投诉小微企业融资难问题,同时构建高效金融服务生态,以科技能力助力普惠金融发展。

  国家统计局数据显示,小赢高利贷随着居民生活水平的稳步提高和市场供给端的长足进步,消费热点由满足人民群众物质生活需求的实物消费向体现人民美好生活需要的服务消费转变。大众餐饮、文化娱乐、休闲旅游、教育培训、健康养生等服务消费成为新的消费热点。服务消费市场总体规模持续扩大,第三产业增加值占国内生产总值的比重从1980年的20%左右增加到2018年的52.2%。

  据了解,小赢卡贷提供3/6/9/12月多种分期还款方式,凭信用卡,最高可借款15万元,最快3秒放款到账,而且月息只要0.83%起 ,进一步平衡用户的还款压力。小赢卡贷始终以“更专业,更实惠,更安全”要求自己,也希望能够让更多年轻人主动掌握自己的命运,让父亲们不再为自己的生活、自己的未来而担忧。

  金融相关负责人认为,消费金融以促进消费升级为初心,实现以科技为驱动、场景为依托,在一定程度上可提升金融服务的可获得性和满足消费者品质化生活的需求。

  作为国内领先的信用卡代偿品牌小赢卡贷,已经从事信用卡余额代偿业务多年,在业内享有很高的声誉。小赢卡贷总监朱雨科表示,日常生活中的很多问题可以求助小赢卡贷,例如提前消费、短期经济压力、临时超额支出等等,都可尝试通过小赢卡贷信用卡余额代偿模式予以解决,有效化解信用卡还款中的问题,延长信用卡的资金周转周期,从而解决燃眉之急。

  朱雨科还表示,目前信用卡代偿平台众多,不同的平台之间的服务水平、安全水平差异十分巨大。

  从国际经验看,我国以消费信贷为代表的消费金融业务快速发展有其必然性。有行业报告数据显示,从相关数据看,2017年,我国还有约4.54亿成年人没有获得过消费金融,占我国成年人口的37.48%。而发达国家仅不足20%的成年人无法从银行获得消费金融。预计我国消费金融行业仍会有五年以上的高速成长期。

  以小赢卡贷为例,小赢卡贷所代表的优质信用卡代偿服务,在很大程度上填补了传统金融机构对中国新生代金融服务的缺失,为年轻人提供信用卡余额代偿为代表的小额金融服务。

  为了更加了解客户需求和服务质量,小赢科技正致力于树立最懂互金职业的AI智能客服平台,经过高度智能的服务闭环最大化金融服务效率,以科技赋能金融服务才能取信于用户,以开展才智客服为方向,为实现未来智能服务体系敞开或许。

  在征信环节,小赢卡贷引入了包括人脸识别、证件识别等多重智能识别手段,有效控制了风险,提高了审核效率。而对于用户的标签管理,小赢卡贷也引入了更多具有时代特征的标签,用以更加精准定位人群,依托大数据和智能化的服务运营模式。

  具体来看,一方面,“多层次、广覆盖、有差异”的金融机构体系成型,商业银行、大型互联网公司、消费金融公司、小贷公司等机构“群雄逐鹿”,各自发挥比较优势;另一方面,消费需求、信贷需求也日益呈现出场景化、智能化、个性化、跨境化等新特征,各家金融机构借助科技手段,强调客户分群与画像,针对不同客群实施精细化管理,结合客户数据与行为,给予不同群体客户相对合适的服务与价格。

  初见成效是加快前行的动力,如今,基于用户群需求,小赢科技的智能客服现已形成了一个安定的漏斗阵列:人工智能在最上层,中间层是AI+人工,这两层现已能够处理大部分服务诉求。关于金融的特殊性,与人打交道必不可少,所以最下方的人工层依然保有。关于一些特殊的人群,咱们有绿色通道,人与人之间交流,有一些心情上面的共情需求人工客服介入,这点还是很重要的。用户是咱们不断进步的动力来历,关于未来,小赢将进一步打造人机协同的服务模式,科技使用是为了供给快速极致的体会,而人则是服务的根本。人机协同的方法,将会使得小赢高利贷的服务更进一级台阶。

  小赢温馨提示:合理使用信用卡可以避免携带现金的麻烦,还可以享受免息期,多提供一些增值服务,消费积分,小赢高利贷然后去商场交换礼品,好好的使用一张信用卡甚至可以给用户信用评分。

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