讀懂現金貸 | 催收策略本質是資源配置效率問題
編者按:現金貸大火,但是究竟該如何做?獨角金融本周將推出一組文章從現金貸的貸前審核、貸后服務、催收等環節全面剖析現金貸業務流程。干貨滿滿,誠意十足。

暴力催收扭曲人性,但成功的催收策略化解了不良資產,擁有化腐朽為神奇的能力。 在牛耶學堂主辦的“現金貸風控與貸后管理培訓暨大咖研討會”上,微言科技金融產品部副總王金成在現場分享了催收策略。 他的主要觀點有: 1、隨著現金貸、互聯網金融的興起,催收業務將迎來爆發期。 2、目前,零售資產處置面臨的主要有兩大問題:一是現金貸的不良資產完全沒辦法定價;二是單比金額太小,沒有辦法一筆筆評估。 3、量化催收的敞口以風險余額BAR(Balance at Risk) 來計算。風險余額=壞賬概率*余額。 以下為分享的干貨內容 做小額短期現金貸最賺錢的是,平臺出現有滯納金的逾期客戶,但是又不能讓其變成壞賬。 因此,催收工作就顯得非常重要。催收能不能做好,主要看能不能提高凈現值。 目前催收行業的技術滲透率很低,有些流程可以形成標準化工作,未來市場空間很大。催收的前期工作,如電話催收工作,肯定會被技術替代。 而且,隨著現金貸、互聯網金融的興起,催收業務將迎來爆發期。一些創業人都在買這類不良資產包。不過,現在也不好做。主要是因為零售不良資產包的定價問題,目前都在探討階段,沒有一定的標準。定價的數據維度主要有兩個:一是對還款意愿的評估,二是對還款能力的評估。 催收三階段 催收也需要建立模型,建立模型要注意五點: 一是賬戶管理時使用的行為評分模型,也適用于早期催收階段; 二是催收評分應為指引催收動作而設計開發; 三是不同逾期階段差異較大,需要分別開發催收模型; 四是催收模型相對其他階段模型一般表現為窗口較短,約3~6個月; 五是早期催收模型可以按還款與否定義目標變量,晚期催收模型可以按還款比例定義目標變量。 催收模型的常見數據來源有四個渠道: 一是金融機構自身數據; 二是征信數據(人行征信或第三方征信); 三是客戶針對催收反饋數據; 四是其他外部數據。 催收策略設計理念主要有兩點: 第一策略設計是一個不斷循環,自適應優化的過程; 第二需要不斷收集反饋信息,并調整策略。 催收策略最終是一個資源配置效率的問題,企業應思考如何將有限的資源做到最好;催收策略嚴重依賴于系統,在評分與策略之外,強大、高效、符合業務需求的系統是重要的基礎條件。 風險余額是重要指標 量化催收的敞口以風險余額BAR(Balance at Risk) 來計算。風險余額=壞賬概率*余額。其中,壞賬概率基于評分預測,預測的是戶數的壞賬率;金額的壞賬率是催收業務更為關注的內容。風險余額兼顧金額與戶數的壞賬率,綜合二者,在實際業務中使用,會更方便和科學。 最后,催收行動還需要考量。這項工作應注意四個問題: 一是將催收工作可能得到的客戶反饋考慮在內; 二是分析客戶偏好,這對現有模型或細分領域起到補充作用; 三是通過行動細分對催收工作及客戶反饋進行細分,進一步完善策略; 四是確定客戶分組主要依據其“反應情況” 和“敏感度”采取不同催收行動。“敏感度”指的是當采取一定的催收行動后,客戶的反應程度。 關注幾個問題 Q:小額短期現金貸平臺要不要自己催收? A:前期的案子一定自己催收,保住自己的用戶;中后期的案子可以外包。有些甲方公司想自己做一個催收公司,這不是個好的選擇。 首先,M1是平臺自己的核心用戶,不會給別人公司。甲方公司也拿不到其他平臺的數據。舉個例子是,某個大型現金貸平臺,之前在成都開了一家催收公司,后來就決定撤銷,這是因為做不下去了。 背后還有一個原因是,根據經驗,100人以下的催收工作不容易賺錢:一是很難接到好的案子。二是規模想要擴張很難。 Q:甲方公司在委外催收時,數據如何做到合規呢? A:主要有三點: 一是合同里一定要有強授權。二是如果甲方有一定規模有能力的話,要開發自己的平臺。三是要看合作的催收是否合規。多去催收公司走走,選擇優質的催收公司。 Q:從催收公司的角度看,什么是好的案子? A:主要看兩點: 一是看案件里有多少是欺詐的; 二是看有多少是可以觸達客戶的。 另外,從另一個角度講,平臺可以多和催收公司聊一聊,從他們的角度看平臺的不良資產包,也可以反思自己的風控問題。 Q:語音外呼系統是否有必要? A:語音外呼系統可以幫助平臺識別哪些是空號,哪些聯系不上,這樣可以提升企業的催收效率。我知道的一個例子是,一家公司利用了語音外呼系統,催收效率提升了4倍左右。 Q:信用卡的不良資產處理要不要接? A:這類的不良資產包一般都是租的。在這類資產包中,多為M6(逾期180天)的不良資產,銀行實行委外出租。比如在6個月內,企業租下來這些不良資產包,可以試圖獲得超額回報。不過,現在越來越難了。原因一是銀行對于逾期的回款率掌握得很全面了,定價會高一些;還有一個原因是現在欺詐案例比較多,不良資產回款的難度加大。
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李利軍
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