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　　中國已身處后疫情時代，但疫情的負面影響依舊余波未了 -- 根據(jù)最新數(shù)據(jù)，2020年國內(nèi)上市商業(yè)銀行不良貸款余額高達1.7萬億元，較上年增長16%，催收問題不僅是行業(yè)問題，也深刻影響廣大消費者。如何化解個人信貸風險同時保護消費者權(quán)益，成為了各大銀行、消費金融機構(gòu)迫在眉睫的關鍵任務。

　　催收作為風險管理的終末環(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)觀點認為，催收是一項“接地氣”的業(yè)務，高度依賴人工作業(yè)，大型機構(gòu)的催收員甚至多達數(shù)千人。益博睿決策驅(qū)動價值理論卻認為：信貸生命周期作為整體，可通過客戶洞察構(gòu)建決策分析的循環(huán)，從而將數(shù)據(jù)、模型、策略有機結(jié)合，最終通過決策提升業(yè)務價值。作為信貸生命周期中的一環(huán)，決策科學對于催收業(yè)務同樣大有可為。

　　催收業(yè)務模式演化

　　近年來，催收業(yè)務隨著信用卡、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)化運營方式的不斷滲透，IVR智能語音呼叫、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險化解的工具池。

　　目前，大部分催收業(yè)務升級方向都是通過自動化方法改善人工操作，自動化運營雖然提高了效率，但與消費者的疏離感增加，距離實現(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，首先基于催收評分進行風險分組，再按照BAR(balance at risk，量化的風險余額)的方法確定催收優(yōu)先順序，進一步交由相應的人工(或渠道)進行作業(yè)。

　　這一廣泛應用的方法包含了決策科學的基本要素：基于量化的客戶評分、基于評分的客戶分層、基于分層的行動設計�；�于決策驅(qū)動價值理論，我們可以科學擴展上述鏈條中各大環(huán)節(jié)，提升業(yè)務價值。

　　具體到催收業(yè)務，益博睿的催收策略理論認為催收行動應符合5個“R”，即正確的對象(Right Account)、合理的資源(Right Resource)、正確的時機(Right Time)、合適的工具(Right Tools)、有效的結(jié)果(Right Results)。在催收過程中應按照認識客戶、理解客戶、鎖定目標、成功干預的原則設計數(shù)據(jù)驅(qū)動的催收決策，并實現(xiàn)客戶價值的提升。

　　數(shù)字化催收帶來三大優(yōu)化

　　回到信貸決策科學設計鏈條，數(shù)字驅(qū)動的催收決策可以從以下方面優(yōu)化。

　　首先是改進催收評分設計。催收評分卡方法論主要是以入催客戶為樣本，基于其變壞趨勢建立量化模型。而隨著銀行業(yè)務類型的增加，單以信用卡為例，就存在循環(huán)、取現(xiàn)、分期付款、專項分期、場景化交易等不同類型，而不同產(chǎn)品又分別對應不同的客戶群體，單一模型弱化了對具體客群風險的識別能力。因此基于不同業(yè)務類型，可以分別建立催收評分，以提高區(qū)分能力。益博睿客戶洞察體系的最佳實踐方法建議：

　　通過預催收模型構(gòu)建即將展現(xiàn)風險的客戶畫像，彌補行為評分和催收評分覆蓋盲區(qū)。

　　通過自愈模型評估客戶自愈的可能性，減少對自愈客戶的騷擾，維護客戶關系，減少潛在的投訴。

　　通過失聯(lián)模型對失聯(lián)這一催收過程中的普遍現(xiàn)象進行解構(gòu)，并在后續(xù)的行動設計階段部署對策，從而化解風險。

　　其次是擴展客戶分層方法。如何將計量科學轉(zhuǎn)化為業(yè)務語言，客戶分層是一種重要方法。傳統(tǒng)的BAR方法關注金額，益博睿決策驅(qū)動價值理論則基于業(yè)務全局思考催收業(yè)務價值，在客戶分層中“理解客戶”。譬如說：

　　基于對業(yè)務的理解構(gòu)建客戶畫像標簽，了解客戶在價值貢獻、行為特征等方面的特性，確保后續(xù)行動的合理性。決策樹模型是構(gòu)建復雜客戶分層的的重要方法。

　　基于外部信息，譬如大數(shù)據(jù)、征信等等對行內(nèi)的畫像進行補充。這一方法的核心問題在于數(shù)據(jù)采集成本和客戶對過度采集信息的抵觸，而解決方案則是秉持最小必要原則，通過決策樹模型選擇最需要查詢的群體。

　　再次是優(yōu)化催收行動設計。客戶畫像的最終目標是落實到催收行動上，包括選擇合適的時間、合適的方法，通過合適的渠道(譬如催收員)去執(zhí)行催收動作。相比單純的壓力催收，益博睿催收理論更關注催收業(yè)務的價值實現(xiàn)與客戶維系。舉幾個例子：

　　通過還款曲線模型選擇最佳干預時機，這是一個常見的催收行動設計方法。通過最佳時機的選擇，減少一刀切造成的資源分配不均，而更加細致的策略則可以通過畫像標簽構(gòu)建更加個性化的作業(yè)路線。

　　相比靜態(tài)策略，動態(tài)調(diào)整更加有效。催收是一項充滿客戶互動的業(yè)務，透過客戶行為的反饋構(gòu)建動態(tài)決策可以實現(xiàn)更加高效的客戶干預，在這個過程中觀測預測模型與客戶實際行動的差異，可以完整客戶畫像，從而彌補大數(shù)法則對個性化訴求兼顧不足的情形。

　　從決策科學應用角度，益博睿根據(jù)自身經(jīng)驗，還有三個重要提醒：

　　構(gòu)建決策分析閉環(huán)。市場是動態(tài)發(fā)展的，因此業(yè)務設計不能一成不變，需要因時而變。針對監(jiān)控報表反饋的信息，決策分析人員需要做出及時反應，通過“決策-行動-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。

　　用數(shù)字化工具，提升決策效率。數(shù)字化時代，精細化是業(yè)務發(fā)展的一大趨勢。過去，復雜的決策路徑受運維成本影響難以落地，因此追求短平快的簡單操作;現(xiàn)在，自動化的運營體系早已為復雜決策的執(zhí)行掃清障礙，無論是模型迭代、決策開發(fā)、還是生產(chǎn)運維，數(shù)字化工具都已經(jīng)通過智能化方式進行覆蓋。

　　關注客戶體驗和關系維護。年輕一代客戶的自我意識強烈，過于激進的催收方式會造成更多客戶流失，影響客戶價值的實現(xiàn)。通過合理策略布局，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)建更好的客戶關系，實現(xiàn)企業(yè)價值的同時提升催收環(huán)節(jié)的社會價值。

　　總體而言，決策的復雜度不應再成為業(yè)務阻礙，善用決策科學和相應工具將大大促進業(yè)務價值的提升，達成機構(gòu)與客戶的雙贏。