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不良资产处置


为更高效查找财产线索,公司将数据挖掘、数据建模、数据融合、智能学习等技术,深度应用于数千个网站源头,最终实现将大数据的挖掘、监控、分析服务综合应用于各类金融机构,有效提供被执行人的财产线索,让已沦为损失类的债权,能有绝处逢生的机会,助力诚信社会。



一、十三大类开源数据

侧重挖掘不被司法查控系统及债权人关注的海量公开、公示的十三大类数据信息,包括代位权、金融债权交易、司法拍卖、不动产、不动产登记、无形资产、抵押质押、在建工程、招投标、消防信息、车辆信息、投资信息和限高涉诉破产重组风险等信息。



二、四大类深度源数据

在取得司法部门出具的授权文书后获取被执行人的金融、房产、通信、出行、消费等核心系统内的深度数据。对被执行人的往来社会化关系、财产线索、行动轨迹、常驻地线索、消费信用及类型等信息,进行多维度分析融合汇总。包括银联流水信息、通讯运营商数据、外卖平台信息和其他身份认证信息等与资产相关的四大类深度源信息。



三、服务特色(与传统资管/催收机构对比)

















四、参考案例

1、2022年11月成功获得某某银行新一贷5号包,应收本息和约3.7亿元。客户信息包括证件号码、年龄、户籍地、是否失联、当前逾期天数,贷款余额、拖欠利息、拖欠复利、放款时间等信息,合同影像中有性别、婚姻、学历、身份证号码、从业、有无本地房产、居住状况等,至少两个联系人信息,包括其配偶。2023年底已实现目标资产评估价值的全部回收。

2、2018年底,以北京某某科技有限责任公司为GP,联合某某资产管理有限公司及其他三家关联方,以某某投资合伙企业(有限合伙)为主体,收购某某资产集团分公司本息合计人民币78亿元资产包,贷款合同笔数801笔,收购价格1亿元人民币,经过两年处置顺利完成退出。
3、2018年,以北京某某商业保理有限公司为主体,以2500万元收购北京两个资产包,债权本息合计9000万元。其中项目一债权标的本金3500万元,利息2200万元;项目二本金是2000万元,利息截止1300万元,此项目2021年已顺利完成。


五、合作模式

合作形式灵活,根据标的,量身定制方案。技术服务、资产转让、共同成立项目公司运作等均可。











对比维度我方模式传统资管委外催收
处置方式科技金融分析+财产线索追查+批量强制执行等传统法律、调研、评估、方案、处置执行程序电催、面催、骗催、暴力催等
适用类型偏好规模批量个人及中小微企业信用、担保、抵质押类贷款不良资产长周期、高不确定性的复杂大额单笔资产为主,拒绝主动承接规模批量小额资产M3以上小批量小规模的小金额为主
处置效果可处置常年累积挂表外损失资产,回收率高于传统。债权人满足经营目标的同时,仍持有债权及可能潜在收益
处置效果不明显,以重组失败案例居多M12年累计回收率3-5%,根据逾期时间不同,逐年下降
处理效率根据专业分析进行分包分类大批量处理周期长,情况复杂,不确定性高,效率低/
优势对比统一规范精简,全流程标准精细,风险把控严格,合规性要求高,已有成功经验,标准化复制,科技赋能,能够实现全流程的高效操作处理大金额案件专业性较强,处置意愿较高,处置效果相对较好操作简单、粗暴、适用性强,小额、短期逾期效果尚可,但不符合宏观动态发展形势。
劣势对比受限于银行传统不良传置观念影响,新模式尚未全方位的铺开,单个金融机构业务及总负责人压力较大操作模式单一,灵活性较低,信息技术手段弱,人员成本较高、专业律师重复性工作意愿不强,无法小额大批量的金融不良提供有效服务。从业人员素质参差不齐,操作合规意识弱,反催收等手段多,整体催收效果相对较弱。监管日趋严格,易引发投诉和舆论风险。智能语音催收机器人的发展,可替代性强。
发展趋势随着银行等金融机构小额不良案件处置问题越发突显,传统处置模式难以有效解决,我司通过金融+法律+科技深度结合的全新业态融合运营模式,可为金融机构个人及中小微企业类不良,尤其是常年累积挂表外损失类该不良资产,带来更优质高效的解决方案。