小贷系统针对不同场景,匹配催收策略

小额贷款的快速发展,在催生了大批第三方催收机构的同时,也引起了行业对催收这一薄弱环节的关注。减少催收问题,除需要法律法规的监管外,也需要管理者在小贷系统中提高催收场景分析的效率。

传统的贷款模式是把较难要回欠款的客户交给催收公司进行催收,但小贷公司缺少对债务人的财务分析和信用评分能力,因此往往无法客观评估债务人的还款情况。

随着大数据发展,阿尔法象小贷系统开发商通过大数据、机器学习,设计出满足小贷公司自催需求的功能模块。小贷公司可以通过小贷系统获取债务人的社交、财务等信息,评估债务人后续催收风险,配以相应的催收措施,提高整体效率。

在小贷系统进行风险评级之后,小贷公司可以对不同客户推行不同的催收策略。相比之前的贷款模式,从小贷系统后台可以直观获得逾期客户的特点,随之使催收主体多元化。

在贷前风控方面,小贷机构往往比银行更宽松,针对性的欺诈也更为普遍,整个行业的不良率高达15%-20%,远高于银行。

与之对应的是收款的难度,尤其在M3(逾期超过3个月)以上的不良贷款,高度依赖于催收员的处理能力。

一笔还款往往需要催收员打5-6通电话,每次电话达几十分钟,还需要依靠现场催收解决问题。

因此,一些逐步成长起来的小贷机构开始建立了自己的催收团队,重点解决M0-M2这一等级的不良贷款,对于M3以上的疑难案子交给催收公司。

阿尔法象小贷系统采用机器学习技术,可以建立起不良资产的评估模型,并对用户进行画像。

根据小贷系统后台的数据将逾期借款人分类,按逾期天数、金额的简单划分改为按还款能力、还款意愿进行的细致划分,这一过程能有效代替传统催收公司的分类过程。

一般而言,用户逾期原因包括:遗忘还款、财务状况恶化暂时无法还款、主观赖账甚至诈骗。针对不同逾期原因,小贷系统管理者若采取相应的催收方式,则能有效降低催收成本,同时降低坏账率。

常见催收模式一般涉及放贷方、欠债方和催收企业;也有另一种催收模式,其涉及的是放贷方、欠债方,催收时小贷公司会借助小贷系统后台数据,由内部工作人员进行催收。

一般情况下,放贷方内催的主要方式包括电话、外访等,若内催无效,则会将不良贷款委托第三方机构进行催收。催收机构相对于内催团队而言更高效,值得一提的是,催收公司有时拿到的佣金甚至会高达80%。

随着市场对于阳光催收、高效催收的诉求不断提升,催收作为业务闭环的安全门受到广泛关注。

小贷系统针对不同逾期阶段的人群配置不同策略及人员配比,不仅使得首次催收工作更有针对性,节约了大量的人工成本,也提高了催收分类处理的效率和回款率,进而延长产品生命周期。