益博睿：數(shù)字化催收中的決策科學(xué)

上海2021年7月22日 /美通社/ -- 中國(guó)已身處后疫情時(shí)代，但疫情的負(fù)面影響依舊余波未了 -- 根據(jù)最新數(shù)據(jù)，2020年國(guó)內(nèi)上市商業(yè)銀行不良貸款余額高達(dá)1.7萬(wàn)億元，較上年增長(zhǎng)16%，催收問(wèn)題不僅是行業(yè)問(wèn)題，也深刻影響廣大消費(fèi)者。如何化解個(gè)人信貸風(fēng)險(xiǎn)同時(shí)保護(hù)消費(fèi)者權(quán)益，成為了各大銀行、消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)迫在眉睫的關(guān)鍵任務(wù)。

催收作為風(fēng)險(xiǎn)管理的終末環(huán)節(jié)，構(gòu)筑了保障銀行資產(chǎn)質(zhì)量的最終防線。傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為，催收是一項(xiàng)“接地氣”的業(yè)務(wù)，高度依賴人工作業(yè)，大型機(jī)構(gòu)的催收員甚至多達(dá)數(shù)千人。益博睿決策驅(qū)動(dòng)價(jià)值理論卻認(rèn)為：信貸生命周期作為整體，可通過(guò)客戶洞察構(gòu)建決策分析的循環(huán)，從而將數(shù)據(jù)、模型、策略有機(jī)結(jié)合，最終通過(guò)決策提升業(yè)務(wù)價(jià)值。作為信貸生命周期中的一環(huán)，決策科學(xué)對(duì)于催收業(yè)務(wù)同樣大有可為。

催收業(yè)務(wù)模式演化

近年來(lái)，催收業(yè)務(wù)隨著信用卡、零售貸款、互聯(lián)網(wǎng)貸款的發(fā)展，不斷壯大，從最早的由信貸員或客戶經(jīng)理兼職開(kāi)始，逐漸發(fā)展出集中電催、委外催收、法催等專業(yè)分工。隨著互聯(lián)網(wǎng)化運(yùn)營(yíng)方式的不斷滲透，IVR智能語(yǔ)音呼叫、互聯(lián)網(wǎng)法院、互聯(lián)網(wǎng)仲裁等全新催收手段都被納入銀行用于風(fēng)險(xiǎn)化解的工具池。

目前，大部分催收業(yè)務(wù)升級(jí)方向都是通過(guò)自動(dòng)化方法改善人工操作，自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)雖然提高了效率，但與消費(fèi)者的疏離感增加，距離實(shí)現(xiàn)智能化催收仍有差距。

銀行慣用的催收決策基本方式一般為，首先基于催收評(píng)分進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分組，再按照BAR（balance at risk，量化的風(fēng)險(xiǎn)余額）的方法確定催收優(yōu)先順序，進(jìn)一步交由相應(yīng)的人工（或渠道）進(jìn)行作業(yè)。

這一廣泛應(yīng)用的方法包含了決策科學(xué)的基本要素：基于量化的客戶評(píng)分、基于評(píng)分的客戶分層、基于分層的行動(dòng)設(shè)計(jì)?；跊Q策驅(qū)動(dòng)價(jià)值理論，我們可以科學(xué)擴(kuò)展上述鏈條中各大環(huán)節(jié)，提升業(yè)務(wù)價(jià)值。

具體到催收業(yè)務(wù)，益博睿的催收策略理論認(rèn)為催收行動(dòng)應(yīng)符合5個(gè)“R”，即正確的對(duì)象(Right Account)、合理的資源(Right Resource)、正確的時(shí)機(jī)(Right Time)、合適的工具(Right Tools)、有效的結(jié)果(Right Results)。在催收過(guò)程中應(yīng)按照認(rèn)識(shí)客戶、理解客戶、鎖定目標(biāo)、成功干預(yù)的原則設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的催收決策，并實(shí)現(xiàn)客戶價(jià)值的提升。

數(shù)字化催收帶來(lái)三大優(yōu)化

回到信貸決策科學(xué)設(shè)計(jì)鏈條，數(shù)字驅(qū)動(dòng)的催收決策可以從以下方面優(yōu)化。

首先是改進(jìn)催收評(píng)分設(shè)計(jì)。催收評(píng)分卡方法論主要是以入催客戶為樣本，基于其變壞趨勢(shì)建立量化模型。而隨著銀行業(yè)務(wù)類型的增加，單以信用卡為例，就存在循環(huán)、取現(xiàn)、分期付款、專項(xiàng)分期、場(chǎng)景化交易等不同類型，而不同產(chǎn)品又分別對(duì)應(yīng)不同的客戶群體，單一模型弱化了對(duì)具體客群風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別能力。因此基于不同業(yè)務(wù)類型，可以分別建立催收評(píng)分，以提高區(qū)分能力。益博睿客戶洞察體系的最佳實(shí)踐方法建議：

1. 通過(guò)預(yù)催收模型構(gòu)建即將展現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的客戶畫(huà)像，彌補(bǔ)行為評(píng)分和催收評(píng)分覆蓋盲區(qū)。
2. 通過(guò)自愈模型評(píng)估客戶自愈的可能性，減少對(duì)自愈客戶的騷擾，維護(hù)客戶關(guān)系，減少潛在的投訴。
3. 通過(guò)失聯(lián)模型對(duì)失聯(lián)這一催收過(guò)程中的普遍現(xiàn)象進(jìn)行解構(gòu)，并在后續(xù)的行動(dòng)設(shè)計(jì)階段部署對(duì)策，從而化解風(fēng)險(xiǎn)。

其次是擴(kuò)展客戶分層方法。如何將計(jì)量科學(xué)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)語(yǔ)言，客戶分層是一種重要方法。傳統(tǒng)的BAR方法關(guān)注金額，益博睿決策驅(qū)動(dòng)價(jià)值理論則基于業(yè)務(wù)全局思考催收業(yè)務(wù)價(jià)值，在客戶分層中“理解客戶”。譬如說(shuō)：

1. 基于對(duì)業(yè)務(wù)的理解構(gòu)建客戶畫(huà)像標(biāo)簽，了解客戶在價(jià)值貢獻(xiàn)、行為特征等方面的特性，確保后續(xù)行動(dòng)的合理性。決策樹(shù)模型是構(gòu)建復(fù)雜客戶分層的的重要方法。
2. 基于外部信息，譬如大數(shù)據(jù)、征信等等對(duì)行內(nèi)的畫(huà)像進(jìn)行補(bǔ)充。這一方法的核心問(wèn)題在于數(shù)據(jù)采集成本和客戶對(duì)過(guò)度采集信息的抵觸，而解決方案則是秉持最小必要原則，通過(guò)決策樹(shù)模型選擇最需要查詢的群體。

再次是優(yōu)化催收行動(dòng)設(shè)計(jì)?？蛻舢?huà)像的最終目標(biāo)是落實(shí)到催收行動(dòng)上，包括選擇合適的時(shí)間、合適的方法，通過(guò)合適的渠道（譬如催收員）去執(zhí)行催收動(dòng)作。相比單純的壓力催收，益博睿催收理論更關(guān)注催收業(yè)務(wù)的價(jià)值實(shí)現(xiàn)與客戶維系。舉幾個(gè)例子：

1. 通過(guò)還款曲線模型選擇最佳干預(yù)時(shí)機(jī)，這是一個(gè)常見(jiàn)的催收行動(dòng)設(shè)計(jì)方法。通過(guò)最佳時(shí)機(jī)的選擇，減少一刀切造成的資源分配不均，而更加細(xì)致的策略則可以通過(guò)畫(huà)像標(biāo)簽構(gòu)建更加個(gè)性化的作業(yè)路線。
2. 相比靜態(tài)策略，動(dòng)態(tài)調(diào)整更加有效。催收是一項(xiàng)充滿客戶互動(dòng)的業(yè)務(wù)，透過(guò)客戶行為的反饋構(gòu)建動(dòng)態(tài)決策可以實(shí)現(xiàn)更加高效的客戶干預(yù)，在這個(gè)過(guò)程中觀測(cè)預(yù)測(cè)模型與客戶實(shí)際行動(dòng)的差異，可以完整客戶畫(huà)像，從而彌補(bǔ)大數(shù)法則對(duì)個(gè)性化訴求兼顧不足的情形。

從決策科學(xué)應(yīng)用角度，益博睿根據(jù)自身經(jīng)驗(yàn)，還有三個(gè)重要提醒：

1. 構(gòu)建決策分析閉環(huán)。市場(chǎng)是動(dòng)態(tài)發(fā)展的，因此業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)不能一成不變，需要因時(shí)而變。針對(duì)監(jiān)控報(bào)表反饋的信息，決策分析人員需要做出及時(shí)反應(yīng)，通過(guò)“決策-行動(dòng)-監(jiān)控-數(shù)據(jù)-分析-決策”的循環(huán)，不斷在生產(chǎn)中探索最優(yōu)解。
2. 用數(shù)字化工具，提升決策效率。數(shù)字化時(shí)代，精細(xì)化是業(yè)務(wù)發(fā)展的一大趨勢(shì)。過(guò)去，復(fù)雜的決策路徑受運(yùn)維成本影響難以落地，因此追求短平快的簡(jiǎn)單操作；現(xiàn)在，自動(dòng)化的運(yùn)營(yíng)體系早已為復(fù)雜決策的執(zhí)行掃清障礙，無(wú)論是模型迭代、決策開(kāi)發(fā)、還是生產(chǎn)運(yùn)維，數(shù)字化工具都已經(jīng)通過(guò)智能化方式進(jìn)行覆蓋。
3. 關(guān)注客戶體驗(yàn)和關(guān)系維護(hù)。年輕一代客戶的自我意識(shí)強(qiáng)烈，過(guò)于激進(jìn)的催收方式會(huì)造成更多客戶流失，影響客戶價(jià)值的實(shí)現(xiàn)。通過(guò)合理策略布局，建立數(shù)字化紓困體系，合理幫扶客戶，不僅可以降低損失，也可以構(gòu)建更好的客戶關(guān)系，實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值的同時(shí)提升催收環(huán)節(jié)的社會(huì)價(jià)值。

總體而言，決策的復(fù)雜度不應(yīng)再成為業(yè)務(wù)阻礙，善用決策科學(xué)和相應(yīng)工具將大大促進(jìn)業(yè)務(wù)價(jià)值的提升，達(dá)成機(jī)構(gòu)與客戶的雙贏。