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根據(jù)銀監(jiān)會(huì)披露的數(shù)據(jù)，截至2016年二季度末，我國(guó)商業(yè)銀行不良貸款余額近1.4萬(wàn)億元，商業(yè)銀行不良貸款率1.81%，較上季末上升0.06個(gè)百分點(diǎn)，商業(yè)銀行不良貸款率連續(xù)第12個(gè)季度上升，不良資產(chǎn)催收及處置壓力不斷增大。

同時(shí)，經(jīng)過(guò)這些年的高速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)金融在不斷磨合前進(jìn)的過(guò)程中，不良資產(chǎn)比例也在快速增長(zhǎng)，全行業(yè)的不良資產(chǎn)的規(guī)模已達(dá)數(shù)萬(wàn)億級(jí)別。據(jù)《21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道》近日?qǐng)?bào)道，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)協(xié)會(huì)擬定了P2P壞賬界定標(biāo)準(zhǔn)，已經(jīng)遞交相關(guān)部門(mén)征求意見(jiàn)。因此，互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)面臨不良暴露的風(fēng)險(xiǎn)，不良資產(chǎn)管理及處置的訴求將不斷攀升，亟需更為專(zhuān)業(yè)的機(jī)構(gòu)及方法來(lái)加快應(yīng)對(duì)不良資產(chǎn)處置。

傳統(tǒng)個(gè)人不良資產(chǎn)催收OUT了?

現(xiàn)在看來(lái)，傳統(tǒng)的個(gè)人不良資產(chǎn)催收及處置方法有很多不足，***問(wèn)題是耗費(fèi)大量人力成本，并且效率不高，處置效果也不理想。傳統(tǒng)個(gè)人不良資產(chǎn)催收及處置方法不足主要表現(xiàn)在以下幾點(diǎn)：

1.逾期初級(jí)階段(M1)主要通過(guò)電話方式催收。由于缺少精確的催收模型，導(dǎo)致需要大量的人力進(jìn)行電話催收，催收成本不斷上升并且效果不明顯，回收難度不斷增大;

2.逾期進(jìn)入到M2、M3階段，約30%-70%的客戶(hù)會(huì)處于失聯(lián)狀態(tài)，催收人員無(wú)法觸達(dá)，傳統(tǒng)修復(fù)手段效果有限,導(dǎo)致資產(chǎn)無(wú)法及時(shí)回收;此外，由于無(wú)法判斷客戶(hù)地址的準(zhǔn)確性及資產(chǎn)狀況，導(dǎo)致外訪效率極低;

3.不良資產(chǎn)外包催收由于機(jī)構(gòu)質(zhì)量參差不齊，因此無(wú)法判斷機(jī)構(gòu)資質(zhì)，找到合適的催收機(jī)構(gòu);此外，外包機(jī)構(gòu)同樣面臨客戶(hù)失聯(lián)、無(wú)法確認(rèn)地址有效性、無(wú)法評(píng)估客戶(hù)資產(chǎn)狀況等問(wèn)題;

4.不良資產(chǎn)轉(zhuǎn)讓過(guò)程中由于沒(méi)有有效地定價(jià)模式，導(dǎo)致賣(mài)方覺(jué)得資產(chǎn)價(jià)值被低估，而買(mǎi)方擔(dān)心價(jià)值被高估，有效交易達(dá)成難，無(wú)法及時(shí)優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)。

小貼士：信用卡催收中M0、M1、M2、M3代表什么?

M0時(shí)段：就是***繳款日的第二天到下一個(gè)賬單日，一般由銀行客服提醒繳費(fèi)。

M1時(shí)段：是M0時(shí)段的延續(xù),即在未還款的第二個(gè)賬單日到第二次賬單的***繳款日之間。

M2時(shí)段：是M1的延續(xù),即在未還款的第三個(gè)賬單日到第三次賬單的***繳款日之間，一般電話催繳。

M3時(shí)段：是M2的延續(xù),即在未還款的第四個(gè)賬單日到第四次賬單的***繳款日之間，一般上門(mén)催繳。

大數(shù)據(jù)為不良資產(chǎn)的處置帶來(lái)了新思路。通過(guò)構(gòu)建催收策略模型、失聯(lián)修復(fù)、地址識(shí)別、資產(chǎn)識(shí)別及定價(jià)、交易撮合來(lái)提升催收效率及效果。以下我們就來(lái)看看大數(shù)據(jù)模型在個(gè)人不良資產(chǎn)處置中的三大應(yīng)用場(chǎng)景。

大數(shù)據(jù)在不良資產(chǎn)處置中的三大應(yīng)用

場(chǎng)景一 “大數(shù)據(jù)+”精準(zhǔn)催收

大數(shù)據(jù)為構(gòu)建催收策略模型提供了更多的變量維度，可以提高模型的精確性。據(jù)前海征信在此領(lǐng)域的長(zhǎng)期實(shí)踐，發(fā)現(xiàn)對(duì)模型影響較顯著的變量通常包括：逾期金額、逾期時(shí)長(zhǎng)、歷史逾期及不良次數(shù)、額度使用率、近六個(gè)月分期及***還款次數(shù)、學(xué)歷、職業(yè)、性別、年齡、收入、資產(chǎn)及負(fù)債情況等。按照選增的變量通過(guò)構(gòu)建決策樹(shù)模型，對(duì)客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行直觀評(píng)估(決策樹(shù)模型請(qǐng)參考圖一、圖二)。在決策樹(shù)模型懂得基礎(chǔ)上，將不同客戶(hù)為不良率、逾期金額等轉(zhuǎn)化為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，從而制定差異化的催收策略。

催收策略就是針對(duì)不同客戶(hù)在不同的行為表現(xiàn)下所采取的不同的催收手段。制定催收策略時(shí)，機(jī)構(gòu)可以從風(fēng)險(xiǎn)回收的角度出發(fā)，制定催收矩陣，來(lái)有針對(duì)性的對(duì)不同客戶(hù)群體進(jìn)行催收。

那么，如何選定適用于不同客戶(hù)的策略呢?在實(shí)際的的催收工作中，不僅要考慮逾期金額的大小，更重要的是要結(jié)合客戶(hù)行為評(píng)分的不同，而采取有差別的催收時(shí)間和方式。在以逾期金額和行為評(píng)分為緯度的矩陣內(nèi)，不同的客戶(hù)群將對(duì)應(yīng)不同的催收行動(dòng)(催收策略矩陣請(qǐng)見(jiàn)圖二)。

對(duì)于低風(fēng)險(xiǎn)的客戶(hù)，可以通過(guò)短信或郵件的方式催收，以降低人力成本;對(duì)于中風(fēng)險(xiǎn)的客戶(hù)，可以劃定不同的細(xì)分群體，對(duì)于不同群體的客戶(hù)采用不同的催收力度和頻次，以提高回收效果;對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)，要加大催收力度，盡早通過(guò)委外、上門(mén)或者司法方式催收，確?；厥章?。

場(chǎng)景二 “大數(shù)據(jù)+”精準(zhǔn)查找

不良資產(chǎn)催收后期核心問(wèn)題在于客戶(hù)觸達(dá)，包括查找其聯(lián)系方式、住址真實(shí)性、資產(chǎn)狀況等。大數(shù)據(jù)可以從多個(gè)維度對(duì)客戶(hù)進(jìn)行刻畫(huà)，***解決逾期高階階段出現(xiàn)的客戶(hù)失聯(lián)、地址不真實(shí)、資產(chǎn)情況無(wú)法評(píng)估等問(wèn)題。

(1)失聯(lián)信息修復(fù)。大數(shù)據(jù)可以全面挖掘客戶(hù)在運(yùn)營(yíng)商(手機(jī))、社交(微信、qq等)、互聯(lián)網(wǎng)(購(gòu)物、租車(chē)、婚介)等各個(gè)場(chǎng)景下客戶(hù)預(yù)留的新的聯(lián)系方式或者其親屬的聯(lián)系方式，提高客戶(hù)觸達(dá)率。在不良資產(chǎn)化解的手段中，無(wú)論是不良資產(chǎn)的直接催收還是轉(zhuǎn)讓處置，失聯(lián)修復(fù)對(duì)資產(chǎn)的增值效果都顯而易見(jiàn)。

(2)地址識(shí)別及驗(yàn)證。通過(guò)位置信息對(duì)客戶(hù)經(jīng)常出現(xiàn)的地點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別，根據(jù)出現(xiàn)時(shí)段、頻次、時(shí)長(zhǎng)等判斷地址屬性(地址類(lèi)型、經(jīng)常出現(xiàn)時(shí)間、頻次等)，從而對(duì)客戶(hù)提供的地址進(jìn)行真實(shí)性判斷，提高外訪成功率。

(3)資產(chǎn)查找及評(píng)估。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)查找客戶(hù)在銀行、P2P、小貸的資產(chǎn)及負(fù)債情況，從而對(duì)客戶(hù)的資產(chǎn)情況緊急還款能力做精準(zhǔn)評(píng)估，提高不良資產(chǎn)回收精準(zhǔn)性。

場(chǎng)景三 “大數(shù)據(jù)+”精準(zhǔn)定價(jià)及交易

由于個(gè)人不良資產(chǎn)處置存在信息不對(duì)稱(chēng)以及估值差異的問(wèn)題，大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用在某種程度上可以對(duì)不良資產(chǎn)進(jìn)行合理的價(jià)格發(fā)現(xiàn)。通過(guò)歷史信貸逾期數(shù)據(jù)及其他多維度輔助數(shù)據(jù)，可以構(gòu)建定價(jià)模型對(duì)個(gè)人不良資產(chǎn)的回收、欺詐、風(fēng)險(xiǎn)、觸達(dá)率、客戶(hù)還款能力進(jìn)行綜合評(píng)估，從而確定資產(chǎn)的預(yù)期回收率，根據(jù)回收率情況及逾期金額綜合確定不良資產(chǎn)價(jià)值，為機(jī)構(gòu)處置不良資產(chǎn)提供定價(jià)依據(jù)。

此外，在定價(jià)功能基礎(chǔ)上，可以構(gòu)建不良資產(chǎn)撮合買(mǎi)賣(mài)交易平臺(tái)。平臺(tái)一般是由第三方建立，搭建不良資產(chǎn)的垂直信息搜索平臺(tái)，撮合買(mǎi)賣(mài)交易雙方。作為一個(gè)處置通道，其本質(zhì)上是利用流量?jī)?yōu)勢(shì)及既有的眾多客戶(hù)群體，提高不良資產(chǎn)處置效率。

大數(shù)據(jù)為個(gè)人不良資產(chǎn)催收與處置提供了更多的思路和手段，無(wú)論是失聯(lián)修復(fù)、位置判別，還是資產(chǎn)查找、資產(chǎn)識(shí)別及定價(jià)、資產(chǎn)處置等方面，可以較好地解決目前不良資產(chǎn)處置中的難題，同時(shí)也為不良資產(chǎn)處置提供了更加寬廣的平臺(tái)，可以全面提高催收效率，從而提高個(gè)人不良資產(chǎn)的回收率。