編者按：年初，央行發布《金融科技發展規劃(2022-2025年)》，要求高質量推進金融數字化轉型。對于金融業來說，建立以數據為中心的現代金融服務體系是必要的數字經濟從這個意義上說，金融業實際上是一個IT行業。第八屆北京金融論壇將于12月舉行，主題為“金融數字分級”，《北京商業日報》還將推出一系列同一主題的規劃報告，重點關注金融數字化的基礎技術、應用場景和數字程度。
如何做持牌消費金融機構的貸后管理？這一直是業內高度關注的話題。根據《北京商業日報》記者對16家消費金融機構獲得的數據，不僅是營銷推廣、場景輸入、風險控制管理等貸款前、貸款維度，而且大多數持牌機構在客戶服務運營、貸款后催收等環節，也通過“系統、數字、智能”，逐漸從過去的被動響應轉變為主動服務。
80%甚至90%以上的智能催收占智能催收的80%以上
貸后催收一直是持牌消費者控制風險控制成本和預防不良的關鍵環節，如何數字化也是機構推廣的重點。根據《北京商業日報》記者獲得的研究數據，總體而言，與往年相比，消費者金融機構的客戶服務運營、貸后催收的數字化和智能化有了很大的提高，其中一些招聯消費金融、工業消費金融、中銀消費金融、螞蟻消費金融，立即消費金融，中郵消費金融、中信消費金融，中原消費金融、尚誠消費金融、哈銀消費金融等十余家機構反映，智能催收在整個催收周期中占據主導地位，尤其是AI智能機器人能夠獨立完成成千上萬個催收電話，不僅提高了運營效率，而且大大降低了貸后成本。
根據調查反饋，許多消費金融公司已經建立了“系統、數字、智能”的多層次收集系統。在具體的智能收集手段中，收集評分卡、智能呼叫、機器人收集是機構使用的三種武器。
例如，在風險數據應用方面，尚誠消費金融建立了風險標簽系統，以滿足數據準確性、完整性、一致性、及時性和有效性的要求，如數據分析和貸后管理。
哈爾濱銀行消費金融通過自主研發的貸后評分卡模型，積極識別高風險客戶，及時調整和修改收集策略，提高收集效率；通過人工智能智能機器人，結合收集模型，賬齡戰略、客戶行為等方式，可自動靈活定制收集腳本，采用不同的收集策略，實現批量自動呼叫收集。成熟的貸后管理系統可以主動、動態、連續、自動、全面地跟蹤貸后客戶，防止各種可能的貸后風險。
此外，工業消費金融公司還將協助收集評分卡、自動呼叫和收集機器人，以提高運行效率。其中，智能收集機器人主要應用于一些自營產品的早期收集階段。
從智能催收的程度來看，很多機構的反饋都在全面推進。其中，中信消費金融建立了一套完整的數據中心系統，包括數據開發平臺、模型算法平臺、數據資產管理平臺，可將應用場景擴展到智能收集、風險管理等多個業務流程；結合消費金融業務的特點，哈爾濱銀行消費金融收集環節也主要采用智能收集方式，智能收集占整個收集周期的85%；招聯消費金融還反饋近2萬個智能人工智能機器人，目前，人工智能操作效果明顯優于人工；中國郵政消費金融通過自主研發智能客戶服務機器人為客戶提供7×24小時自助服務，在線客戶服務機器人智能服務率超過90%。
根據多家機構的反饋，智能AI機器人可以根據不同的用戶溝通需求和場景，設置不同的個人設計和音色，智能調用不同類型的機器人快速響應需求；此外，在消費金融機構的大量演講場景和優化過程中，也可以在一定程度上避免言語過激、暴力催收等不合規行為；此外，即時智能服務還可以保證疫情期間的發展金融服務不斷變速，客戶服務不掉線，多方面提高了用戶滿意度。
例如， 中國銀行消費金融建設的消費者保險客戶訴訟智能監控截至9月底，平臺和移動智能移動客服呼叫平臺的整體客服滿意度為99.36%；中郵消費金融通過自主研發智能客服機器人IVR通過預測客戶需求，智能導航主動為客戶提供個性化服務，改善客戶體驗，客戶滿意度超過97%；中原消費金融還建立了前、中、后臺協調的閉環服務體系，其中前端協調在線和離線服務渠道，通過智能客戶服務機器人 IVR流程導航數據分析，服務路徑不斷優化，智能路由有助于提高客戶滿意度。
仍然不能放棄傳統的貸后管理
據《北京商業日報》記者報道，目前持牌消費金融機構大力投資的人工智能智能機器人可以獨立完成數千個催收電話，是勞動力的幾十倍；催收機器人的工作量可以與 五個人工座位大致相同。相比之下，人工智能機器人的服務價格較低，大大降低了催收成本。
中南財經政法大學數字經濟研究院高級研究員金天對持牌消金機構貸后管理的數字化建設進行了評估人工智能與傳統人工催收相比，數字技術驅動的智能催收模式的主要優點是：一是確保語言規范，避免語言和行為暴力，降低操作風險、合規風險和聲譽風險；二是釋放大量短賬戶催收人力，降低人員成本，優化人力資源配置；三是不間斷工作，突破原有模式下人工作業帶來的時間斷點和覆蓋缺口、錯誤多、等待時間長的局限性；第四，不再需要安排員工培訓、推廣、質量檢查等工作，幫助金融機構降低成本，提高效率。
然而，從行業實踐的角度來看，智能催收機器人的應用更受歡迎，但在人機交互方面仍存在薄弱環節。例如，智能催收機器人的戰略配置與人工催收仍存在差距，特別是在中高賬戶年齡和復雜案例中，催收效果無法與人工催收相比。對此，金天還提出，要注意通過機器學習技術促進智能催收機器人模型優化，更好地發揮人工催收團隊的專家作用。
對此，《北京商報》記者對16家持牌消費金融機構進行了調查。根據一些機構的反饋，除了積極參與數字化轉型此外，傳統的貸后管理模式也沒有放棄。
例如，除了智能機器人催收外，中國郵政消費金融反饋還將采用自主人工催收、短信、信函催收、外包催收等方式；此外，還將通過法院訴訟和網絡仲裁促進催收；此外，還將有強有力的公證和多樣化的解決方案（如法院訴前調解、仲裁調解、人民調解、建立有效的調整渠道，如行業組織調解）。
“貸款后是指貸款發放后本息收回的過程，關鍵環節是逾期監測、提醒和催收。催收是信貸風險控制的重要防線，可以挽回機構的信貸損失，增加收入；但消費金融用戶下沉，不良率普遍較高。一旦遇到復雜的問題，應輔以人工催收，以提高催收效率。 零一研究院院長于百程提到。
還需要解決多個挑戰
針對未來的貸后催收情況，很多機構承認挑戰很多。總的來說，隨著個人信息使用的進一步規范，逾期客戶的信息修復變價縮小，客戶失聯率上升；此外，在疫情的影響下，“下沉用戶”的還款意愿降低，催收難度增加；此外，一些涉嫌“代理維權”、虛構“虛構債務”的黑產品公司也衍生在市場上，成為很多消費金融機構貸后管理的新威脅。
余百成還告訴《北京商業日報》，隨后，消費金融機構的催收存在兩個主要痛點。一是合規性。近年來，暴力催收侵犯消費者權益的問題日益加劇，已成為監管機構的重點整改領域，并出臺了多項合規要求。二是收集成本和效率，消費金融單戶貸款金額少，傳統人工收集成本過高，能力不均衡，雖然智能機器人收集可以在很大程度上解決上述問題，但智能機器人標準化程度高，機器人早期研發成本高，雖然可以在逾期提醒、標準化收集方面有優勢，但遇到復雜的問題仍需要人工收集。
金天進一步補充道:“除了收取和核銷，持牌消費還需要面對的問題已經形成。不良資產如何有效轉讓，由于消費金融業務不良資產單均金額低，無擔保，上門催收和訴訟催收成本高，在一定程度上抑制了ABS市場的現金價值。因此，消費金融公司也需要更好的幫助數字技術挖掘優勢資產，提高發行能力和市場吸引力。
鑒于貸后的許多痛點，機構也在嘗試使用區塊鏈云計算等待新興技術的應用。例如，工業消費金融公司采用貸后檢查、逾期催收、逾期訴訟等貸后手段呆賬核銷等。在逾期貸款在訴訟方面，公司利用區塊鏈存儲技術鏈接整個過程的信用電子數據，使電子數據成為電子證據，建立一套集信息保留、固定證據、證據審核為一體的風險防范和糾紛處置機制，可以直觀地呈現業務流程證據鏈系統的風險防范和糾紛處置機制。
中原消費金融也表示，隨著數字化金融產品隨著服務模式的廣泛普及，我們將繼續增加對科技資源的投資，以智能能力提供高質量的金融服務，以大數據、人工智能、云計算等技術為驅動力，充分滲透到貸款后的各個環節，不斷提高金融服務能力。
北京商報記者 劉四紅
