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金融贷后体系迈向智能化转型 百融云创提供多元技术解决方案

2020-11-13 11:00| 发布者: CEO在线| 查看: 2395| 评论: 0|来自: 互联网

摘要:   疫情扩散之后,各类金融机构信贷业务逾期开始大规模爆发,表现尤其明显的则为各家首逾情况,疫情重灾区的用户逾期率更是狂飙。随着疫情的控制,逾期率上升得以控制,但不良资产规模及不良率已达到历史新高。   ...

  疫情扩散之后,各类金融机构信贷业务逾期开始大规模爆发,表现尤其明显的则为各家首逾情况,疫情重灾区的用户逾期率更是狂飙。随着疫情的控制,逾期率上升得以控制,但不良资产规模及不良率已达到历史新高。

  中国银保监会近日发布的数据显示,三季度末我国商业银行不良贷款余额2.84万亿元,较上季末增加987亿元;商业银行不良贷款率1.96%,较上季末增加0.02个百分点。三季度末,商业银行正常贷款余额142万亿元,其中正常类贷款余额138万亿元,关注类贷款余额3.8万亿元。

  疫情带来银行信贷资产质量下迁的压力。由于不良贷款风险暴露存在一定滞后性,加之延期还本付息等政策,后期银行可能持续面临较大的不良率上升、不良资产增加和处置压力。商业银行中农商行、城商行的不良率显著高于银行业平均水平,且不良增长较快,而民营银行虽然仍然保持较低不良,但上升较快。

  纵观整个信贷行业,不良资产规模不容乐观。据贷后行业资深从业人事称“疫情出现前,业内预计2020年的不良规模为3.45万亿;目前,这个数字可能会达到10万亿”。不良资产总量的攀升,也宣告着业内传统的基于产品性质、账龄、逾期金额等方式的贷后管理体系不能再满足高还款率、低投诉率的需求。

  近几年,随着 AI 技术、大数据、云计算等智能技术越来越多地被运用到金融科技领域,智能催收已逐渐崛起。商业银行、持牌消金、头部互金机构均已结合大数据、AI机器人等方式对传统贷后管理体系进行智能化转型。百融云创行研中心总结各家转型经验,整体转型可细分为搭建贷后数据标签体系、通过标签及催收评分卡(以下简称C卡)实现用户分层策略、基于机器人等AI工具实现多元触达策略三个阶段。

  1.贷后数据标签

  伴随着不良资产的攀升,各家信贷机构催收团队向精细化管理的趋势发展。精细化管理的前期是搭建一整套基于数据决策的智能贷后管理体系,而搭建的第一步,就是实现对现有贷后业务的数据标签体系打造。

  多元化贷后标签对入催客户的碎片化信息进行整合,包括客户基础属性、催收作业中的效果指标、过程指标、话务指标。基于多元标签进行C卡的建模,可实现不同账龄入催客户的精准分层,达到入催客户和催收工具、催收人员和催收话术的精准匹配,完成智能委案的目标,从而提高逾期金额回收效果。

  另外在针对不同账龄入催客户进行案件分层时,常用的资产监控指标还包括:PTP、KPTP、工时利用率、跟P比率、回收合同量、合同回收率、本金回收率、回收金额、金额回收率、本金回收率等。

  2.用户分层策略

  传统的用户分层往往基于账龄、履约行为、地区、性别等简单的维度进行分层,另外持牌机构如银行、持牌消费金融基于原银监会印发的《贷款风险分类指引》,按照风险程度将贷款划分为正常、关注、次级、可疑和损失五类,后三类合称为不良贷款。整体来看,传统的用户分层策略对入催客户划分过于简单,不再适用于当下精细化的贷后催收体系。

  得益于贷后数据标签体系的搭建和完善,目前主流的做法是针对不同逾期阶段开发C卡以达到客户分层的目的,常见的C卡包括还款率预测模型、账龄滚动模型、失联预测模型。

  还款率预测模型:预测经过一段时间催收后,最后催回金额的比率;

  账龄滚动模型:预测逾期人群从轻度逾期变成重度逾期的概率;

  失联预测模型:在逾期阶段,对于尚能联系到的人群预测其未来失联的概率;

  通过不同类型C卡,可对每一逾期阶段入催客群进行精准分层,实现入催客户和不同程度催收员及话术、催收工具(如AI机器人)、委外团队的有效匹配,减少逾期阶段内的无效催收资源投入,例如M1阶段内50%案件是通过委外催收,通过M1还款预测评分,对所有入催客户按照催收可能性进行排序,最易回款案件分配给自催团队,剩余案件基于还款可能性对不同委外机构进行派单,从而有效控制贷后成本。

  3.贷后数据标签

  随着各类AI工具的发展及实践经验的日趋成熟,在贷后客户触达阶段,触达方式不再局限在短信、APP、人工电话、外访等传统形式,触达工具上会根据客群特征采用包括IVR、文字机器人、外呼机器人在内的多元触达手段,另外也会采用号码状态核查、号码可联程度模型等方式来提升电催效率。

  基于信贷领域的经验,百融云创通过“算力+算法+场景”的叠加效应打造了智能语音对话机器人“百小融”,集成了目前先进的语音识别(ASR)、自然语言处理(NLP)、语音合成(TTS)和智能语音打断技术,并结合了百融云创庞大的知识图谱,支持超过15-20轮的精准回答交互,应用于智能客服、贷后提醒等,可以迅速为金融机构节约成本,提升效率。

  在今年疫情期间,针对金融机构客服、营销、清收等劳动密集型和人员高频接触型场景,百融云创使用“百小融”智能机器人替代人工开展各类服务,基于丰富的业务实践经验,针对各类业务场景采用多样化的外呼策略、外呼话术,满足贷后管理外呼作业需求,避免了金融机构存量业务恶化、新增业务受阻的窘境。

  此后,“百小融”智能机器人在多家金融机构得到推广和应用。如百融云创与邮储银行广州市分行达成合作,运用“百融智能语音外呼系统”针对不同逾期客户配置不同的催收策略,助力该行解决还款到期提醒和逾期催收等问题,同时,银行可以通过百融智能语音外呼系统对账户余额不足客户进行提醒式外呼,进一步减少人工干预,节约人工催收成本,提升催收效率,从而实现催收模式的智能化转型发展。

  同时,百融云创于今年还推出了智能质检解决方案,基于智能语音和大数据分析技术,以全量质检方式替代统计抽样+人工听录音的传统录音质量检查方式,在帮助金融机构降低人力成本、监控投诉风险、提高服务质量以及挖掘沉淀数据价值等方面发挥重要作用。

  从2014年成立以来,百融云创凭借强大的技术基因和研发实力,累计取得了近百件技术专利和软著,产品和解决方案已覆盖智能营销、智能风控、智能客服等全业务领域。未来,在助力金融数字化转型路上,百融云创将持续输出科技能力,成为金融机构背后的技术引擎。

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