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益博睿:數(shù)字化催收中的決策科學(xué)

益博睿
2021-07-22 10:00 10348
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,催收高度依賴人工作業(yè)。益博睿決策驅(qū)動(dòng)價(jià)值理論認(rèn)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(jī)結(jié)合,最終通過決策提升業(yè)務(wù)價(jià)值。

上海2021年7月22日 /美通社/ -- 中國已身處后疫情時(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年國內(nèi)上市商業(yè)銀行不良貸款余額高達(dá)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(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,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(fēng)險(xiǎn)化解的工具池。

目前,大部分催收業(yè)務(wù)升級(jí)方向都是通過自動(dòng)化方法改善人工操作,自動(dòng)化運(yùn)營雖然提高了效率,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. 通過預(yù)催收模型構(gòu)建即將展現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的客戶畫像,彌補(bǔ)行為評(píng)分和催收評(píng)分覆蓋盲區(qū)。
  2. 通過自愈模型評(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. 通過失聯(lián)模型對(duì)失聯(lián)這一催收過程中的普遍現(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:

  1. 基于對(duì)業(yè)務(wù)的理解構(gòu)建客戶畫像標(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)的畫像進(jìn)行補(bǔ)充。這一方法的核心問題在于數(shù)據(jù)采集成本和客戶對(duì)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(dòng)設(shè)計(jì)??蛻舢嬒竦淖罱K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. 通過還款曲線模型選擇最佳干預(yù)時(shí)機(jī),這是一個(gè)常見的催收行動(dòng)設(shè)計(jì)方法。通過最佳時(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畫像標(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“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單操作;現(xiàn)在,自動(dòng)化的運(yùn)營體系早已為復(fù)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(yùn)維,數(shù)字化工具都已經(jīng)通過智能化方式進(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。

消息來源:益博睿
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