Por que os movimentos eletrônicos são facilmente roubados após serem alugados?

　　A causa raiz: controle de risco fraco antes do aluguel, levando a frequentes problemas de dívida incapaz

　　A razão fundamental por trás dessas questões está no controle inadequado de riscos antes do processo de aluguel. Muitas empresas não avaliam rigorosamente os usuários de credibilidade ou implementam medidas de gerenciamento avançado para rastrear veículos antes de alugá -los. Como resultado, indivíduos com crédito ruim podem alugar facilmente um veículo, apenas para que os pagamentos sejam falhados, recusarem que o veículo é que a parte do veículo.

　　01.Inadequate User Qualification Review

　　Muitas empresas não verificam minuciosamente os usuários "Histórico de crédito e capacidade de pagamento antes de alugar veículos, permitindo que indivíduos de alto risco deslizem, o que aumenta a probabilidade de dívidas ruins.

　　02. Métodos de Gerenciamento de Veículos Autados

　　Algumas lojas de aluguel ainda dependem do gerenciamento manual, dificultando o rastreamento da localização e do status de um veículo em tempo real, uma vez que ele for alugado. Se um veículo for roubado ou revendido, as chances de recuperação são mínimas.

　　03. Capacidades de identificação de risco insuficientes

　　Os modelos de aluguel tradicionais não possuem uma avaliação de risco multidimensional dos usuários, dificultando a identificação com precisão daqueles que provavelmente não defendem os pagamentos ou roubam o veículo.

　　Para abordar esses pontos problemáticos, oOMNI A plataforma de gerenciamento de SaaS de aluguel de montagem eletrônica da IoT introduziu um recurso avançado de avaliação de crédito pré-aluguel para ajudar as empresas a controlar melhor os riscos de aluguel e reduzir as perdas de ativos. Por favor, verifique mais detalhes com este artigo: Como impedir a perda de e-mail com a IoT GPS Tracker e SaaS Platform? A empresa colabora com as principais plataformas de fintech especializadas em modelagem de riscos de big data e avaliação de crédito. Aproveitando os big data e as tecnologias de controle de risco inteligentes, o sistema pode analisar o status de crédito de um usuário em segundos e fornecer uma classificação de risco, permitindo que as empresas filtrem preventivamente os indivíduos que provavelmente não definem os pagamentos ou falham em retornar veículos.