網上貸款逾期案子

Ⅰ 網上貸款軟體逾期了幾天會坐牢嗎

建議盡快償還欠款，造成嚴重逾期將面臨：
一、承擔高額逾期費用。
對於逾期費用，不同網貸平台的名稱不同，收費標准也不同。不管是叫逾期罰息、逾期管理還是其它五花八門的名字，收費標准都非常高。因此，有能力按時還款的，千萬不要逾期。
二、承受平台花式催收。
催收一般分為三個階段：第一個階段，剛逾期幾天，平台客服MM輕聲細語、溫馨提醒，告訴您已經逾期，請按時還款;第二階段，逾期較長時間，平台客服嚴肅警告，威脅再逾期不還將面臨嚴重後果;第三階段，逾期很長時間，平台不再好言相勸，開始展開實際行動。
三、人行徵信產生污點。
目前，大部分網貸平台還沒有接入人行的徵信系統，但接入人行徵信已經成為一個必然趨勢。以後網貸平台借貸逾期不還，將會和銀行貸款、信用卡逾期一樣被記錄到人行的徵信系統中，產生信用污點。如果說之前的後果，僅僅是顏面掃地的話，那麼徵信產生污點後將會影響到實際生活，想買房沒辦法貸款，想買車沒辦法按揭等等。
四、被告上法庭。
借貸之後長時間逾期或者說故意不還，額度超過2000之後，就已經可以構成詐騙犯罪，有被網貸平台告上法庭的危險。一旦法院判決網貸平台勝訴，那麼借款人除了要支付需要還的款項外，還要支付雙方訴訟費用和巨額罰款，甚至面臨牢獄之災。

Ⅱ 被詐騙誘導網路貸款已經立案 還款逾期該怎麼處理 是不是需要等待案件結果在處

我不知道你得到的這些消息是從哪裡來的。如果是網上的人打電話告訴你的，千萬不要相信他，你可以告訴他在哪裡立案吶。我去公安局自首行不行？其實很多人詐騙你說你在網路上貸款吶。但是他沒有給錢給你的話，那分明就是騙你的呀，並不是你真的貸款吶。但是如果你真的已經在網上貸款吶，你預期不還的話那就不行的。自己就要想辦法把錢還給人家。如果真的是在法院立案吶，那就只能去應訴啦。如果真的那個的話應該要出庭的呀，並不是說在這里等待什麼案件結果的處理的。如果是網上的，千萬不要相信他一直訛詐你的話，你要趕緊打電話報警啊。或者直接去派出所報案。

Ⅲ 網上貸款逾期會坐牢嗎

您好，貸款逾期可能會產生如下結果：1、產生罰息。雖然每家銀行機構的政策相同，只要逾期，就會產生罰息，也就是在原先利息的基礎上加收一定比例的利息。2、被列入失信，影響今後的貸款和購買不動產。逾期後，信用報告不可避免的會留下不良記錄。如果情節嚴重，不僅會被列入失信被執行人名單，還會影響到以後的不動產貸款。3、面臨訴訟問題。一般來說，逾期一定時間後，銀行會發出催收公告，若催收無效，銀行會對借款人起訴，用法律手段維護合法權益。
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Ⅳ 網上貸款逾期一個月會被起訴坐牢嗎

逾期了，應該有電話聯系你盡快還款的吧，有的網貸是跟你的銀行徵信聯系著的，對你的徵信會有影響。你說的一個月逾期，應該還不至於起訴坐牢，不過如果數額巨大，繼續惡意拖欠，就不好說了，網貸公司可能會採取一些措施的

Ⅳ 網上貸款逾期一個月了，會有什麼事發生

你可能會面臨著催收，或者徵信受損。很多網貸是不正規的，所以不上徵信，但是會利息高。風險高，逾期會被催收。如果正規的貸款一般都上徵信，但是如果長時間逾期不但回徵信受損，還可能面臨被起訴惡意拖欠。

Ⅵ 網上貸款逾期怎麼處理

你好，貸款逾期要盡快還上，否則會找到你，因為他們掌握你的所有信息，謝謝。

Ⅶ 網上貸款逾期怎麼辦

您好，正規的貸款都是要和個人徵信情況掛鉤的，借款申請時要查看徵信情況，如出現逾期還款，會對個人徵信產生不良影響，建議您貸款量力而行，按時還款保持徵信。

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Ⅷ 網上貸款逾期會被起訴嗎

看你金額了，但是也不能任由你逾期，一般就是催收，你不還，就找聯保戶或者保證人，如果都不還，那麼就看你的借款期限了，一般訴訟時效是約定借款到期日起兩年，這是起訴你的訴訟時效，一般銀行給你下兩三次催收後你不還人家就起訴你了，不會超過借款到期日後二年內。

Ⅸ 關於您在微信貸款逾期案件,由於涉案金額及逾期時間已經達到了正式起訴立案的

發一般來說可以預期的話，達到時間之後他會起訴銀行。起訴法院。這樣子的話他會給你發一個通知。如果你繼續不返的話費，影響你的真信。

在討論如何構建微貸的信用風險評估模型前，我們首先要說簡單回顧微貸這項業務的主要特徵：

一、總資產基本可分，也就是每一筆貸款占總貸款的比例很低，任何一筆貸款的風險都不足以對貸款整體質量產生影響；

二、非系統性風險高度分散，簡單來說就是借款人和借款人間沒有私下關系，不存在一個借款人違約，一大批關聯借款人同時違約的情況；

三、信用風險和欺詐風險高度融合，簡單來說，評估欺詐風險就是把視角降低到每個借款個體的高度，觀察個體是否存在隱瞞材料或提交虛假材料的情況，評估信用風險則是把視角提高到整體貸款資產高度，觀察貸款資產的違約比例，當欺詐風險無法識別的時候，自然就融入到了信用風險中。

有了業務的風險特徵，我們就可以大致來談談如何構建微貸的信用風險評估模型。

通常來講，構建信用風險包含三個層面的內容，一是反欺詐，提升資產質量，降低資產內部關聯性；二是客戶群分層分類，降低整體樣本方差；三是產品定價，落實風險偏好要求和收益覆蓋損失原則。

對於第一層面，其包含反欺詐和降低資產內部關聯性兩部分內容。反欺詐，或稱反信息欺詐，主要通過多信息源交叉校驗、信息自洽校驗等分析模型來驗證借款人提供信息的真偽性，簡單來說就是從借款人本人外的多個渠道收集借款人信息，進而分析借款人提供的信息是否全面、是否存在隱瞞信息或提供虛假信息的問題，對造假問題突出且情節惡劣的借款人則直接篩選掉，提升貸款整體質量。降低資產內部關聯性，主要是通過人群關系網路、小微企業集群等圖計算模型發現具有高度關聯性的借款，比如說家族類借款、企業主導員工消費借款等，對相關貸款進行合並統一管理，降低個體貸款之間的關聯性，保證非系統風險得到充分分散。這一層面的模型分析評估工作需要引入較多的第三方外部信息，對借款人信息進行交叉檢驗，是整個微貸風險評估模型/架構中的基礎部分。

第二層面客戶群分層分類，是目前信用風險評估模型中內容最豐富的部分，其主要目的是根據用戶特徵，包括客戶自行提供的信息、徵信信息和金融機構在前文提到的過程中收集的其他外部信息，對客戶群進行風險等級分類，使每個客戶群的風險等級分布更加集中，或者通俗地說，就是讓好客戶分成一群，讓壞客戶也分成一群，不同層級的客戶區別管理。目前對客戶群分層有非常多的模型和手段，比較常用的有神經網路、深度學習等復雜模型，比較偏傳統的有Logistics回歸模型、LDA演算法等統計學習模型，比較老的則有打分卡模型和專家認定流程（不能稱為模型了）等。不過從各家微貸金融機構和商業銀行個人金融業務的反饋來看，老的打分卡模型仍舊是客戶群分層分類工作的中流砥柱，無論是K-S值（描述模型分類准確性的一個統計值）還是模型的預測穩定性，打分卡模型都要暫時好於其他相對「先進復雜」的機器學習（統計學習）模型，這也說明風險評估模型並不見得越復雜、越高級就會越有效。

第三層面產品定價，是信用風險評估模型最核心最重要的部分，也是決定評估模型最終是否能夠為金融機構帶來盈利的部分。金融機構需要對不同層級的客戶群，根據歷史借還款信息建立相應的貸款損失分布，並根據損失分布確定一個合理定價水平，這個定價既要滿足「收益覆蓋損失」的要求，又要對該層級的客戶群具有足夠的吸引力。

舉個例子，對於無逾期記錄信用卡借款用戶群體，假設其12個月借款的歷史損失率為1.2%，標准差為1%，非銀行金融機構的放款融資成本是7%，如果將貸款利率定為9.88%，則可以保證有95%的概率不會虧錢；如果將貸款利率定為12.2%，雖然可以保證有99%以上的概率不會虧錢，但由於貸款價格過高，而相應客戶群因為信用等級較好，有更多的選擇空間，貸款產品在市場上就會比較缺乏吸引力。

對於不同的客戶群，風險等級越高則貸款資產收益率越高，金融機構需要根據自身的風險偏好進行篩選，選擇適合自身風險承受能力的客群，保證既有足夠風險帶來的資產收益率，同時風險水平不超出自身能承受的最大范圍。需要注意的是，這一部分評估模型所需的損失分布函數是很難通過純粹的模型分析和設計來解決的，必須通過一定量的初始數據積累來形成不同客戶群損失分布參數，這也就是為什麼一些老牌金融機構可以進行更為准確的、更具有吸引力但更安全的產品定價。

總體來說，微貸類業務的信用風險評估是一個多視角的工作：既要包括從微觀視角出發的借款個體行為精準評估，也要包括從宏觀視角出發的借款群體定價覆蓋損失；既要包括利用專家經驗建立客戶分層模型的「預設模型法」，也要包括利用歷史損失數據形成損失分布模型的「統計模型法」。而具體選擇哪個視角，或者更多偏向於哪個視角進行風險評估，則要綜合考慮提升風險識別能力帶來的增益收入和需要額外投入資源的邊際成本。