¿Por qué se roban fácilmente los bosques electrónicos después de ser alquilados?

　　La causa raíz: control de riesgo débil antes del alquiler, lo que lleva a problemas frecuentes de deuda incobrable

　　La razón fundamental detrás de estos problemas radica en un control de riesgos inadecuado antes del proceso de alquiler. Muchas empresas no logran evaluar rigurosamente los usuarios la solvencia creíble o implementar medidas de gestión avanzadas para rastrear los vehículos antes de alquilarlos. Como resultado, las personas con mal crédito pueden alquilar fácilmente un vehículo, solo para incumplir los pagos, rechazar el vehículo o incluso venderlo, dejando a las empresas a las pérdidas financieras.

　　01. Revisión inadecuada de calificación del usuario

　　Muchas empresas no verifican a fondo el historial crediticio de los usuarios y la capacidad de reembolso antes de alquilar vehículos, lo que permite que las personas de alto riesgo pasen, lo que aumenta la probabilidad de deudas incobrables.

　　02. Métodos de gestión de vehículos en forma

　　Algunas tiendas de alquiler aún dependen de la gestión manual, lo que dificulta rastrear la ubicación y el estado de un vehículo en tiempo real una vez que se alquila. Si un vehículo es robado o revendido, las posibilidades de recuperación son mínimas.

　　03. Capacidades de identificación de riesgo insuficientes

　　Los modelos de alquiler tradicionales carecen de una evaluación de riesgos multidimensional de los usuarios, lo que dificulta identificar con precisión a los que probablemente no sean los pagos o roban el vehículo.

　　Para abordar estos puntos de dolor, elOMNI La plataforma de gestión SaaS de alquiler e-mopado de IoT ha introducido una función avanzada de evaluación de crédito previo al alquiler para ayudar a las empresas a controlar mejor los riesgos de alquiler y reducir las pérdidas de activos. Compruebe más detalles con este artículo: ¿Cómo prevenir la pérdida con copa electrónica con IoT GPS Tracker y SaaS Platform? La Compañía colabora con las principales plataformas FinTech que se especializan en el modelado de riesgos de big data y la evaluación de crédito. Al aprovechar los big data y las tecnologías inteligentes de control de riesgos, el sistema puede analizar el estado de crédito de un usuario en segundos y proporcionar una calificación de riesgo, lo que permite a las empresas filtrar preventivamente a las personas que pueden incumplir los pagos o no devolver los vehículos.