Warum werden E-Mopeds nach dem Ausbau leicht gestohlen?

　　Die Grundursache: Schwache Risikokontrolle vor der Miete, was zu häufigen Problemen mit Forderungsausfällen führt

　　Der grundlegende Grund für diese Themen liegt in einer unzureichenden Risikokontrolle vor dem Mietprozess. Viele Unternehmen bewerten die Benutzer die Kreditwürdigkeit nicht rigoros oder implementieren fortgeschrittene Managementmaßnahmen, um Fahrzeuge zu verfolgen, bevor sie sie ausmieten. Als Ergebnis können Personen mit schlechter Kredit leicht mieten, um ein Fahrzeug zu mieten, nur um Zahlungen zu verfolgen, die Zahlungen zurückzugeben, das Fahrzeug zurückzugeben oder sogar zu verkaufen.

　　01.

　　Viele Unternehmen prüfen die Nutzer nicht gründlich "Kreditgeschichte und Rückzahlungsfähigkeit, bevor sie Fahrzeuge vermieten, und ermöglichen es, dass Hochrisiko-Personen durchschlüpfen, was die Wahrscheinlichkeit von Forderungsausfällen erhöht.

　　02. outdated Vehicle Management -Methoden

　　Einige Mietgeschäfte sind immer noch auf das manuelle Management angewiesen, sodass es schwierig ist, den Standort und den Status eines Fahrzeugs in Echtzeit zu verfolgen, sobald es vermietet wird. Wenn ein Fahrzeug gestohlen oder weiterverkauft ist, sind die Wiederherstellungswahrscheinlichkeit minimal.

　　03. Einreichende Risikoidentifikationsfunktionen

　　Traditionelle Mietmodelle fehlen eine mehrdimensionale Risikobewertung von Benutzern, sodass es schwierig ist, diejenigen, die wahrscheinlich Zahlungen in Verzug nehmen oder das Fahrzeug stehlen, genau zu identifizieren.

　　Um diese Schmerzpunkte anzugehen, dieOMNI Die SaaS-Managementplattform für die SaaS-Management von IoT-E-Moped hat eine erweiterte Funktion vor dem Vermietungsbewertungsbewertungen eingeführt, mit der Unternehmen bessere Mietrisiken besser kontrollieren und Vermögensverluste reduzieren können. Bitte überprüfen Sie weitere Details mit diesem Artikel: Wie verhindern Sie E-Moped-Verlust mit IoT-GPS-Tracker und SaaS-Plattform? Das Unternehmen arbeitet mit führenden Fintech -Plattformen zusammen, die sich auf Big Data -Risikomodellierung und Kreditbewertung spezialisiert haben. Durch die Nutzung von Big -Data und intelligenten Risikokontrolltechnologien kann das System den Kreditstatus eines Benutzers innerhalb von Sekunden analysieren und ein Risikobewertung bereitstellen, sodass Unternehmen Personen, die wahrscheinlich keine Zahlungen oder keine Fahrzeuge zurückgeben oder keine Fahrzeuge zurückgeben, präventiv herausgefiltert werden können.