TMT观察网_独特视角观察TMT行业

催收絕不是一個簡單的做法，如果你一直在用傳統的催收模式，不停地打電話，終會淘汰。

“假設一天有效工作時間是7.5個小時，一位催收員按傳統方式打電話，7.5個小時里真正有效時間只有2小時”，在《一本財經》舉辦的第二期風控閉門課程上，已在資產處理領域有20余年運營和管理經驗的資易通CEO盛潔儷如是說。

作為風控最后一環的催收，一直缺乏配套的政策法規，游走在灰色地帶。在業內人士看來，催收行業已經到了轉型的關鍵時刻，一方面網貸平臺爆發，促使催收火爆，催收人員急劇上升；另一方面，催收出現人才斷層，在合規變得越來越重要的今天，催收如何突破固化的體制，用技術的手段提升催收效率，是大家最為關心的話題。

新政下的催收解讀

在臺灣歷史上，經歷過兩次金融風暴，引發了很大的社會問題，根源就是壞賬引起的。人都有共債，會有房貸，會有車貸，還會有信用卡，一旦資金斷鏈，可謂牽一發而動全身。

欠款人不都是壞人，你永遠不知道什么時候會生病，什么時候會有意外，但只要它發生，都可能會影響到你。所以當風暴來臨時，第一個產生的必定是社會問題，最直接的就是自殺率升高、山東的辱母案、裸貸，強力的催收之下出現的種種問題。

這時政府就會介入，政府介入的第一件事情做什么？一定就是合規。

第一個受到沖擊的一定是貸后催收，我們說貸后的處理，壞帳不單單只有催收，催收只是一個處置方式，但它確實是最直接的，因為催收員每天都在打電話。

目前上海和深圳都出臺了一些相關政策，深圳出臺的10條禁令里提到嚴禁使用借款人同學群、親屬群、QQ群，去公布或者威脅借款人的欠款信息、裸照，這是關于信息安全問題，我個人認為這些本來就是不被允許做的。

還有一些像嚴禁向第三方、借款人、包括但不限于借款人家人、朋友，或申請資料上填寫的聯系人進行催收。從字面上理解，不限于借款人的家人，但你還是可以跟借款的家人留個話，朋友或申請資料上填寫的人。

政策出來，許多人對監管感到畏懼，我認為大家不用太緊張。真正要做到非常嚴謹，按照國外的做法就是第三方、借款人的家人你都不可以告訴他你是誰，他的欠款行為，你都不可以說，這才是真正的嚴格。

政策所影響的是那些還在使用傳統催收模式的公司，受影響的是催收員的催收績效、成績，用老一套方法，當然會受到影響。

第一，你有很多的人力，并且做了很多制度化的規定，但是你忽略了一件事情，催收是由誰在催？是人在催，而人是有情緒的。無論你定得多嚴格的話術，催收員都有可能在一瞬間爆發，不是他有問題，而是他是人，催收人也是人，也會生氣。所以綠色催收到底要怎么做？大量的人工操作，話術操作合規，透過人的主觀因素判斷去禁止他，讓每個人控制住自己的情緒，不太現實。

第二，在合規的前提下，用傳統模式去催收，那你的成本一定會提升。打個比方，一個月有20萬件的案子要催收，從M1開始，保證審查案件的覆蓋率，20萬件可能平均覆蓋率假設是3次，那就是60萬件，但是一個月的覆蓋率怎么可能才三次？現在合規要求這么嚴，你怎么做？

第三，管理乏力，足夠的人力可以解決審查的覆蓋，但如此龐大的人力要管，管理是一個非常龐大的課題。還有審核的滯后，無法時時獲知在線每個業務人員的操作，發現問題時違規已產生。通常是客戶投訴了，你才知道他違規了。

因此，在保證合規的前提下，現階段的催收該如何做？強硬的投訴會影響公司的聲譽，會讓你踩到合規，我的建議，用科技去改變它。

科技化催收

常見的做法，聲文的識別。目前科大迅飛在做，漢語云也在做。

怎么做呢？很簡單，每天所有的電話錄音直接轉成文本，文本出來之后轉成關鍵字，所有關鍵字出來問題就一目了然，這是第一步。第二步，它可以實時監控，它的好處是覆蓋率百分之百，不需要再去鋪這么多的稽核人員，不需要每個人都要坐飛機出去，非常及時。第三步，情緒識別，當催收人員的情緒有起伏的時候，提醒他應當立刻掛機。

用科技手段可以降低人力在整個環節的占比，那么撇開合規不講，如何提升催收效率呢？舉個例子，一樣是催收，你可以自動掃描電話信息，加有效號碼標記反饋，同時外呼多路號碼，讓業務人員每刻的等待有意義。怎么理解，自動掃描，在大數據的技術之下，可以把每個案件做標記，電話號碼是空號還是停機做個標記。第二層的標記是這個電話在網絡上是否曾經留下軌跡，比如它是不是外賣，是不是中介，是不是欺詐，這些都是可以查詢到的。這些標記的號碼放在系統里，我們的催收人員，他戴著耳機，他的耳機里就會聽到嘟一聲，他的熒幕上面的畫面就會轉現出這個人的資料，這個人叫什么名字，他是什么樣的狀況就出來了。

再一個，系統幫你自動撥號了，你也不用一個一個去自己撥號，節省了無意義的時間。如何提升催收效率，還有一個方法，系統根據歷史數據，自動分析案件的回收方式及話述。

催收是漏斗，最前端量是最多的，所以早期的做法，第一件事情絕對是建模，把客戶分層出來，一萬個案件我分出哪些是好案件，哪些是壞案件。好的案件我認為催收人員不需要做過多的談判，把它放到外呼系統就可以了。

互聯網下的催收也可以優化各個業務環節。比如短信群發，用大數據掃描，剔除一些有問題的客戶，剩下有價值的，你可以用自動外呼去判斷號碼當前的狀況，也可以跟電商合作。

未來的趨勢一定是人工智能，目前國外市場上正在研究使用智能算法驗證和分類客戶的在線足跡，自主學習客戶行為以匹配更多的客戶行為習慣，從而獲取更多的信息，管理談判和付款流程，實時采集事件記錄，降低成本，高效合規。

貸后風險管理

貸后不止是簡單的催收，還涉及到策略以及建模。

第一，可以建立風險分層模型，利用評分機制，高效識別客戶風險以采取差異化的催收策略，盡早發現高風險客戶，降低壞賬損失。

第二，建立動態社交模型，它運用的就是知識圖譜。

人員的關系網絡查詢是根據待查詢人的姓名及手機號，來獲取歷史記錄中該客戶與哪些人存在的關聯關系，通過模型計算構建所有的聯系人以及與聯系人有共同借貸者之間的關系，并生成可視化的網絡。再將網絡關系與人員管理系統集成，如當點擊某聯系人的結點時，能夠自動顯示該聯系人的詳細信息，實現二階、三階，甚至四階人員關系推理，來提升失聯查找能力。

第三，建立動態產能模型，透過可控的產能目標來提升催收人員的素質以及技能，來靈活應對因景氣循環所催生的工作強度以及績效壓力。

好的催收人員都有很強的查找能力，市場上不容易找到這類人才，你找到了一個兩個三個，你怎么管理他們？可以用產能模型來劃分催收員的級別，之后會有一系列的培訓，以防止人才缺失時有活水補上去。