疫情擴(kuò)散之后,，各類金融機(jī)構(gòu)信貸業(yè)務(wù)逾期開(kāi)始大規(guī)模爆發(fā),，表現(xiàn)尤其明顯的則為各家首逾情況,，疫情重災(zāi)區(qū)的用戶逾期率更是狂飆。隨著疫情的控制,，逾期率上升得以控制,，但不良資產(chǎn)規(guī)模及不良率已達(dá)到歷史新高。

中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)近日發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示,，三季度末我國(guó)商業(yè)銀行不良貸款余額2.84萬(wàn)億元,，較上季末增加987億元；商業(yè)銀行不良貸款率1.96%,，較上季末增加0.02個(gè)百分點(diǎn),。三季度末，商業(yè)銀行正常貸款余額142萬(wàn)億元,，其中正常類貸款余額138萬(wàn)億元,，關(guān)注類貸款余額3.8萬(wàn)億元。

疫情帶來(lái)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量下遷的壓力,。由于不良貸款風(fēng)險(xiǎn)暴露存在一定滯后性,，加之延期還本付息等政策，后期銀行可能持續(xù)面臨較大的不良率上升,、不良資產(chǎn)增加和處置壓力,。商業(yè)銀行中農(nóng)商行、城商行的不良率顯著高于銀行業(yè)平均水平,，且不良增長(zhǎng)較快,，而民營(yíng)銀行雖然仍然保持較低不良，但上升較快,。

縱觀整個(gè)信貸行業(yè),，不良資產(chǎn)規(guī)模不容樂(lè)觀。據(jù)貸后行業(yè)資深從業(yè)人事稱“疫情出現(xiàn)前,，業(yè)內(nèi)預(yù)計(jì)2020年的不良規(guī)模為3.45萬(wàn)億,；目前，這個(gè)數(shù)字可能會(huì)達(dá)到10萬(wàn)億”,。不良資產(chǎn)總量的攀升,，也宣告著業(yè)內(nèi)傳統(tǒng)的基于產(chǎn)品性質(zhì)、賬齡,、逾期金額等方式的貸后管理體系不能再滿足高還款率,、低投訴率的需求。

近幾年,，隨著 AI 技術(shù),、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等智能技術(shù)越來(lái)越多地被運(yùn)用到金融科技領(lǐng)域,，智能催收已逐漸崛起,。商業(yè)銀行,、持牌消金、頭部互金機(jī)構(gòu)均已結(jié)合大數(shù)據(jù),、AI機(jī)器人等方式對(duì)傳統(tǒng)貸后管理體系進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型,。百融云創(chuàng)行研中心總結(jié)各家轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)，整體轉(zhuǎn)型可細(xì)分為搭建貸后數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系,、通過(guò)標(biāo)簽及催收評(píng)分卡（以下簡(jiǎn)稱C卡）實(shí)現(xiàn)用戶分層策略,、基于機(jī)器人等AI工具實(shí)現(xiàn)多元觸達(dá)策略三個(gè)階段。

1.貸后數(shù)據(jù)標(biāo)簽

伴隨著不良資產(chǎn)的攀升,，各家信貸機(jī)構(gòu)催收?qǐng)F(tuán)隊(duì)向精細(xì)化管理的趨勢(shì)發(fā)展,。精細(xì)化管理的前期是搭建一整套基于數(shù)據(jù)決策的智能貸后管理體系，而搭建的第一步,，就是實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)有貸后業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系打造,。

多元化貸后標(biāo)簽對(duì)入催客戶的碎片化信息進(jìn)行整合，包括客戶基礎(chǔ)屬性,、催收作業(yè)中的效果指標(biāo),、過(guò)程指標(biāo)、話務(wù)指標(biāo),。基于多元標(biāo)簽進(jìn)行C卡的建模,，可實(shí)現(xiàn)不同賬齡入催客戶的精準(zhǔn)分層,，達(dá)到入催客戶和催收工具、催收人員和催收話術(shù)的精準(zhǔn)匹配,，完成智能委案的目標(biāo),，從而提高逾期金額回收效果。

另外在針對(duì)不同賬齡入催客戶進(jìn)行案件分層時(shí),，常用的資產(chǎn)監(jiān)控指標(biāo)還包括：PTP,、KPTP、工時(shí)利用率,、跟P比率,、回收合同量、合同回收率,、本金回收率,、回收金額、金額回收率,、本金回收率等,。

2.用戶分層策略

傳統(tǒng)的用戶分層往往基于賬齡、履約行為,、地區(qū),、性別等簡(jiǎn)單的維度進(jìn)行分層,，另外持牌機(jī)構(gòu)如銀行、持牌消費(fèi)金融基于原銀監(jiān)會(huì)印發(fā)的《貸款風(fēng)險(xiǎn)分類指引》,，按照風(fēng)險(xiǎn)程度將貸款劃分為正常,、關(guān)注、次級(jí),、可疑和損失五類,，后三類合稱為不良貸款。整體來(lái)看,，傳統(tǒng)的用戶分層策略對(duì)入催客戶劃分過(guò)于簡(jiǎn)單,，不再適用于當(dāng)下精細(xì)化的貸后催收體系。

得益于貸后數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系的搭建和完善,，目前主流的做法是針對(duì)不同逾期階段開(kāi)發(fā)C卡以達(dá)到客戶分層的目的,，常見(jiàn)的C卡包括還款率預(yù)測(cè)模型、賬齡滾動(dòng)模型,、失聯(lián)預(yù)測(cè)模型,。

還款率預(yù)測(cè)模型：預(yù)測(cè)經(jīng)過(guò)一段時(shí)間催收后，最后催回金額的比率,；

賬齡滾動(dòng)模型：預(yù)測(cè)逾期人群從輕度逾期變成重度逾期的概率,；

失聯(lián)預(yù)測(cè)模型：在逾期階段，對(duì)于尚能聯(lián)系到的人群預(yù)測(cè)其未來(lái)失聯(lián)的概率,；

通過(guò)不同類型C卡,，可對(duì)每一逾期階段入催客群進(jìn)行精準(zhǔn)分層，實(shí)現(xiàn)入催客戶和不同程度催收員及話術(shù),、催收工具（如AI機(jī)器人）,、委外團(tuán)隊(duì)的有效匹配，減少逾期階段內(nèi)的無(wú)效催收資源投入,，例如M1階段內(nèi)50%案件是通過(guò)委外催收,，通過(guò)M1還款預(yù)測(cè)評(píng)分，對(duì)所有入催客戶按照催收可能性進(jìn)行排序,，最易回款案件分配給自催團(tuán)隊(duì),，剩余案件基于還款可能性對(duì)不同委外機(jī)構(gòu)進(jìn)行派單，從而有效控制貸后成本,。

3.貸后數(shù)據(jù)標(biāo)簽

隨著各類AI工具的發(fā)展及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的日趨成熟,，在貸后客戶觸達(dá)階段，觸達(dá)方式不再局限在短信,、APP,、人工電話、外訪等傳統(tǒng)形式,，觸達(dá)工具上會(huì)根據(jù)客群特征采用包括IVR,、文字機(jī)器人,、外呼機(jī)器人在內(nèi)的多元觸達(dá)手段，另外也會(huì)采用號(hào)碼狀態(tài)核查,、號(hào)碼可聯(lián)程度模型等方式來(lái)提升電催效率,。

基于信貸領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)，百融云創(chuàng)通過(guò)“算力＋算法＋場(chǎng)景”的疊加效應(yīng)打造了智能語(yǔ)音對(duì)話機(jī)器人“百小融”,，集成了目前先進(jìn)的語(yǔ)音識(shí)別（ASR）,、自然語(yǔ)言處理（NLP）、語(yǔ)音合成（TTS）和智能語(yǔ)音打斷技術(shù),，并結(jié)合了百融云創(chuàng)龐大的知識(shí)圖譜,，支持超過(guò)15-20輪的精準(zhǔn)回答交互，應(yīng)用于智能客服,、貸后提醒等,，可以迅速為金融機(jī)構(gòu)節(jié)約成本，提升效率,。

在今年疫情期間,，針對(duì)金融機(jī)構(gòu)客服、營(yíng)銷,、清收等勞動(dòng)密集型和人員高頻接觸型場(chǎng)景,，百融云創(chuàng)使用“百小融”智能機(jī)器人替代人工開(kāi)展各類服務(wù)，基于豐富的業(yè)務(wù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),，針對(duì)各類業(yè)務(wù)場(chǎng)景采用多樣化的外呼策略,、外呼話術(shù)，滿足貸后管理外呼作業(yè)需求,，避免了金融機(jī)構(gòu)存量業(yè)務(wù)惡化、新增業(yè)務(wù)受阻的窘境,。

此后,，“百小融”智能機(jī)器人在多家金融機(jī)構(gòu)得到推廣和應(yīng)用。如百融云創(chuàng)與郵儲(chǔ)銀行廣州市分行達(dá)成合作,，運(yùn)用“百融智能語(yǔ)音外呼系統(tǒng)”針對(duì)不同逾期客戶配置不同的催收策略,，助力該行解決還款到期提醒和逾期催收等問(wèn)題，同時(shí),，銀行可以通過(guò)百融智能語(yǔ)音外呼系統(tǒng)對(duì)賬戶余額不足客戶進(jìn)行提醒式外呼,，進(jìn)一步減少人工干預(yù)，節(jié)約人工催收成本,，提升催收效率,，從而實(shí)現(xiàn)催收模式的智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展。

同時(shí),，百融云創(chuàng)于今年還推出了智能質(zhì)檢解決方案,，基于智能語(yǔ)音和大數(shù)據(jù)分析技術(shù),，以全量質(zhì)檢方式替代統(tǒng)計(jì)抽樣+人工聽(tīng)錄音的傳統(tǒng)錄音質(zhì)量檢查方式，在幫助金融機(jī)構(gòu)降低人力成本,、監(jiān)控投訴風(fēng)險(xiǎn),、提高服務(wù)質(zhì)量以及挖掘沉淀數(shù)據(jù)價(jià)值等方面發(fā)揮重要作用。

從2014年成立以來(lái),，百融云創(chuàng)憑借強(qiáng)大的技術(shù)基因和研發(fā)實(shí)力,，累計(jì)取得了近百件技術(shù)專利和軟著，產(chǎn)品和解決方案已覆蓋智能營(yíng)銷,、智能風(fēng)控,、智能客服等全業(yè)務(wù)領(lǐng)域。未來(lái),，在助力金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型路上,，百融云創(chuàng)將持續(xù)輸出科技能力，成為金融機(jī)構(gòu)背后的技術(shù)引擎,。