❶ 消費金融貸款逾期未還款已被起訴怎麼處理
一、消費金融貸款逾期未還款已被起訴怎麼處理
1、消費金融貸款逾期未還款已被起訴處理方式如下：
（1）協商解決，欠銀行貸款已經被銀行起訴的，首先可以與銀行協商解決，制定還款計劃，請銀行撤回民事訴訟。以免影響個人徵信；
（2）積極應訴，如果私下協商不能解決的，可以由在法院的主持下進行調解，達成還款協議。如果銀行不同意調解的，應當按照判決書的內容，積極主動還款，避免進入執行程序影響個人徵信。
2、法律依據：《中華人民共和國民事訴訟法》第一百一十四條
訴訟參與人或者其他人有下列行為之一的，人民法院可以根據情節輕重予以罰款、拘留；構成犯罪的，依法追究刑事責任：
（一）偽造、毀滅重要證據，妨礙人民法院審理案件的；
（二）以暴力、威脅、賄買方法阻止證人作證或者指使、賄買、脅迫他人作偽證的；
（三）隱藏、轉移、變賣、毀損已被查封、扣押的財產，或者已被清點並責令其保管的財產，轉移已被凍結的財產的；
（四）對司法工作人員、訴訟參加人、證人、翻譯人員、鑒定人、勘驗人、協助執行的人，進行侮辱、誹謗、誣陷、毆打或者打擊報復的；
（五）以暴力、威脅或者其他方法阻礙司法工作人員執行職務的；
（六）拒不履行人民法院已經發生法律效力的判決、裁定的。
人民法院對有前款規定的行為之一的單位，可以對其主要負責人或者直接責任人員予以罰款、拘留；構成犯罪的，依法追究刑事責任。
二、金融貸款詐騙立案標准
1、詐騙公私財物價值三千元以上一萬元以下的，可以認定是數額較大；
2、詐騙公私財物價值三萬元以上十萬元以上的，會被認定是數額巨大；
3、詐騙公私財物價值五十萬元以上的，認定是數額特別巨大。
❷ 收到簡訊【銀行賬單】委託,關於你貸款一案,已涉嫌惡意拖欠貸款。我方不排除向
是騙子，不要點擊相關的鏈接，如果不放心可以想想自己有沒有貸款，最好去銀行查查，總之不要輕信這樣的信息。
❸ 【馬上金融】，你欠款拖欠一案，經核查逃避現象屬實，文書將傳真至當地市局，本案將正式以涉嫌信貸惡意
你好，這個是他們假信息啦！如果通過上訴的話，這些是由法院將文書快遞給你的。不是由他們自己發給你的。
❹ 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。