在近年来的互联网金融行业中，网贷业务成为了炙手可热的投资方式。不过，借贷市场的复杂性与不稳定性引发了大量的催收问题。网贷平台通常将逾期的情况分类，根据逾期时间的长短来确定其严重程度以及是否采取催收行动。因此，网贷大数据是帮助网贷平台识别逾期贷款风险和制定风险策略的重要工具之一。

1. 逾期时间长度

逾期时间长度是判断逾期情况严重程度的关键因素。以中国人民银行发布的《个人信用机构征信业务管理暂行办法》为例，对逾期时间长度的分类如下：

（1）逾期1-30天：逾期时间较短，可能是客户忘记还款或者无法及时处理还款问题导致的，可以通过短信或电话提醒进行有效催收；

（2）逾期31-60天：逾期时间较长，可能出现了客户临时资金周转不畅的情况，需要采取更多的催收措施，如电话催收、上门催收等；

（3）逾期61-90天：这一级别的逾期已经明显超过了正常还款期限，说明借款人已经陷入严重的资金危机中，此时需要采取更加严格的催收行动；

（4）逾期91-120天：这一级别的逾期已经进入了催收的高危区域，需要采取更加紧急的措施来追收逾期贷款；

（5）逾期120天以上：这种逾期情况属于极高风险状态，需要研究并采用更加复杂的催收技术来追缴欠款。

2. 催收策略制定

不同的逾期时间长度需要采取不同的催收策略。对于较短时间的逾期，可以采取高效的电子催收方式，如短信提醒及电话提醒，通过提醒还款来让客户意识到逾期的情况，并及时还款。对于较长时间的逾期即使采取了高效的电子催收方式也很难有效催收，需要通过人工催收来有效地追回欠款。对于进入高危区域的逾期情况，不仅需要采取更加严格的催收方式，如上门催收，还需要与客户进行充分沟通，寻找解决办法。而对于超过120天的逾期贷款，采取更为严格的法律手段，如采取诉讼等法律手段来迫使客户还款。

3. 大数据催收技术

网贷大数据催收技术是近年来的一项崭新的技术，通过对大数据的分析，可以更为准确地判断逾期情况的严重程度，并及时有效地运用相应的催收策略。例如，结合客户的信用报告以及行为记录，可以了解更多客户的信息，识别更多催收风险，并通过预测模型、数据挖掘以及人工智能等技术手段，制定更加精准的催收方案，从而实现更加高效的催收效果。

总之，逾期时间长度是判断逾期情况严重程度的关键因素，不同的逾期时间长度需要采取不同的催收策略。网贷大数据催收技术为网贷平台提供了更加高效、准确的催收方式。在未来的发展中，大数据催收技术将会有更加广泛的应用。