2018-01-17 14:50

　　大家下午好，我今天分享的主题是小额信贷领域，看到这个题目当中，现在应该说是不良资产处置领域是非常热门的，也是大家不可避免的重要环节。基于大数据和人工智能如何来进行不良资产处置方式的变革，今天分享用强技术应用和行为心理来解决催收的问题。不良资产领域特别大，我今天要分享的是在一个非常细分的领域，小额信贷。

　　现在小额信贷不良资产先从两个方面分享，第一个是整个行业的情况，第二个是我们在这个领域当中一些探索和应用的实际案例的分享。

　　下面这个表格是我们自己原来真正做过的一个不良的信贷客户，这个客户到最后成了一个坏账客户，他从2013年在我们这贷款，到2014年底成为我们预期的坏账客户。我们通过复盘发现，他在其他五家平台同时也进行了借贷，已经远远超出他的偿债能力，而且还款意愿非常低，以这个案例来做一些总结。现在小额信贷的不良客户共债率非常高，我们复盘之后发现大部分的客户有2-3家以上的借贷。同时，在不良的处置环节上，因为都采取的是互联网化的，像我们原来操作过的11个省份的业务，就会出现一个问题，如何这么远距离的及时处置这块不良资产，它的成本上和效率上都会存在很大的问题。同时在我们自己的能力范围之外的这些追缴就会出现一个问题，合作的催收公司以及合作的催缴公司如何进行监控和如何进行合规，这块是非常严峻的问题，这个是我们在做业务的过程当中遇到的一些实际性的困难。

　　同时我们也进行了一些思考，从整个行业来说，从2016年开始，催缴领域特别是一些恶性事件的出现，让大家关注到这个古老的行业，催缴原来是灰色地带或者是不在阳光下的行当，但是现在随着信贷总量的增长，相信大家也都知道新几十万亿的资产，它最终会形成的这些预期或者不良会非常多，如何用把个古老的行业用新的技术，用金融科技的手段来进行更有效率、更加完善、更加低成本的去操作这个环节，这是我们下面要分享的。

　　对现在的这些情况，根据我们的调研，在市场上已经超过了5000家小的催收公司，其实是在任何一个行当来说这是一个不小的体量，但是这块仍然没有独立的法律法规，我们说风控是前端，风控最重要一个环节最后一条底线就是催收，这块法律的健全以及政策支持，到现在还在完善的过程当中，特别是在一些像互联网金融、小贷公司、担保公司这些比较成熟的行当，它在政府监管以及各种法律法规上还是比较完善的，但在催收领域当中还是没有，特别是在个人破产的这块，如何去把欠款人进行个人财产和个人破产这两块规范起来，相信下一步政府会投入更大的精力。

　　第二个要分享的，暴力催收比较严重，现在大家对催收环节的印象就是以黑社会为主的这种，其实每一家都存在这个工作必须要去做，现在的手段通用的就是两种，一种是电催，一种是上门，其实真正催收的手段有七八种成熟的，但是在我们实际的操作过程当中用得并不多，未来手段的多样化特别是和法律，公检法这些联合起来，会成为一个趋势。同时提高还款意愿，我今天分享的是小额信贷，小额信贷有一个特点，还款能力应该说绝大多数有还款能力，但是还款意愿要成为一个提升的重点，目前至于如何进行，心理施压，提升他的还款意愿，未来会应用上，特别是在技术应用以及心理学应用上会有更好的发展。

　　根据我常年从事金融业务的实战经验，客户特别这些老赖客户或者还款意愿非常低的客户，他先玩失踪，去躲避这些债务，如何去把这块事信息补全，并且能够沟通，把这块债务和平的追回来，这是个比较大的议题，特别是在信息补全这方面。我们知道银行有银行的体系，互金有互金的体系，小贷有小贷的体系，电商有电商的体系，这些体系的数据是不共享的，特别是对于这种已经有违约记录的人，对其他的这些新的业务，对于甄别这些劣质客户是有障碍的。下一步我相信国家也会出台一些相关总体的信息共享规范，也为我们合法的催收或者不良的处置做一个比较完善的方案。这个领域在过往几十年当中，在技术领域上发展并不是太好，我所能看到的绝大部分的都是特别简单的CRM系统或者客户管理系统就算完了，下一步相信在技术应用上特别是细分上，特别是催前、催中、催后所有的技术应用会有一个井喷式的发展。特别是在这个领域要强调的一点，我们能够判断从原来传统的信贷的风险，我们会把催收的这些手法和技术应用前置到客户审批的阶段，这块可能会对未来的资产处置特别是这种不良客户的处置更加有益。

　　很多机构都是做全国性的业务，或者某些省份的业务，这些在地域性上我们通过互联网已经把它消除了，但是如何催缴，这块消除得还不是太好，特别是在外包之后，催收的本质我们说是一个还款意愿的提升，是一个人性之间的之争，或者是一场面对面的斗争，这种是我们在实际业务当中能够深刻体验到的。当我们把这个外包给不了解的公司的时候，他们的一些灰色手法会让委托方受到特别大的声誉性风险和法律纠纷，相信在未来也会把这个过程用技术手段监控得特别完善，做资质审核、数据挖掘还有数据的处理，这些能够部分缓解这方面的这些事。

　　一旦客户出现违约之后，他的违约金、滞纳金翻得特别狠，不管是传统的机构也好还是新兴的机构也好，这些会导致还款人的还款意愿急剧下降，如何来调解，如何用第三方用技术手段来平衡，如何来减免来和解，我记得国外是专门有发优惠券、打折券的，还了之后给你优惠一下，相信未来也会做这块。

　　业务来源的这些分级，特别是客户的欠款人的特征上，以及原因还有使用手法，如何针对性的匹配，由谁催、谁来催，催的过程用的什么办法，涉及到资产分级这块，这块是比较有技术含量的，特别是在传统的投行业务，资产做得非常细。但是在小额信贷领域还没有听说做得特别细的，已经有不少在尝试，我们也在尝试的路上。

　　未来会出现一个比较好的法我们认为催收人员的特征和催生技能要匹配到欠款人的性格，如何给他做展期，如何说动他，如何提高他的还款意愿，这块是一个匹配的过程。这块AI用得比较多，用模型训练比较多。

　　下面分享一下我们在实际的过程当中是如何来做这块的，我们把不良资产特别是小额信贷不良的这些预期客户分为三个阶段去处置，我们叫催前、催中、催后，催前要做一些前期的工作，特别是在失联和信息补全方面，这块应该说国家是趋严的状态，如何合理合规的应用这块，下一步把整体的画像做好。预期客户想不还钱或者想逃债的第一个想法是换电话号码、居住地址，这些给实际的催收业务造成很大的障碍，用信息补全的方式，各个维度的接入，一些数据的应用，在这方面我们做了一些尝试和探索。

　　同时在催收过程当中，共有技术含量，谁对什么案子能够解决得更漂亮更好，欠款人的心理弱点以及它的还款点在哪里，这些我们做了几套系统，对于未成功案件和成功案件进行记录，并且进行分析学习，来训练我们的模型，对于每一类客户、每一个催收人员都要去做模型的训练。