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百应「智能催收解决方案」助力山西省某城商行解决催收之痛,效率提升150%

发表时间:2020-09-14 10:40

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近年来,随着消费主力群体的年轻化,面对客群的新特征与新需求,银行数字化转型已成大势所趋,区域性银行也不例外。相较于大型商业银行,以城商行和农商行为代表的区域性银行数量十分庞大,但在业务规模、资金实力、科技水平等方面均有不小差距,在数字化转型过程中面临的挑战也更加严峻。


今天,我们要向大家介绍的山西省某城市商行,资产总规模超500亿元,总储户数接近百万,与百应携手合作后,双方在数字化转型与金融科技实践方面积极探索,聚焦银行自身业务需求。尤其在贷后风险管理方面,依靠百应AI技术的应用,大幅扩充催收产能,以催回率为代表的数据指标持续上升,催收效率提升超150%,解决了贷后风控的诸多痛点与难点。

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一直以来,区域性银行的业务模式相对简单,主要依赖存款、贷款等两大基础业务。以山西省某城市商行为例,银行专注于小额贷款业务经营,主要包括住房装修、汽车金融等消费金融类业务,为近百万储户提供优质、贴心的的服务体验。


受“新冠”疫情与同地区银行集中竞争加剧的影响,该城商行消费金融类业务的增长遭遇“天花板”,催收作业的系统性风险也不容忽视,在目前的团队规模与效率下,面临着人工分案效率低、人工催收效率低、催收还款率不稳定、催收合规难管控等问题,直接影响了银行的盈利和规模扩张。


对此,该城商行希望通过百应「贷后智能催收全流程管理平台」解决方案的帮助下,打造“智能催收”风控体系,持续提升催收效率与催回率,在消费金融贷后环节上进行全面智能监控。



▍构建智能分案模型,案件催收提效增速


在过往的贷后催收工作中,科学合理的案件分配一直是困扰催收人员的难题。其核心目的在于资源的最优化配置,让最合适的人在最合适的时间,采用最合理的催收策略进行处理。对于催收人员来说,需要将案件难易情况进行匹配、催收策略与模型匹配,过程耗时长、难度大。


如今,山西省某城商行通过百应贷后智能催收的解决方案,通过产品业务类型、账龄、逾期天数、客户还款意愿等数据标签,高效建立客户智能分案模型,依赖于模型设计最合理的催收策略,并设计相关分案规则,每一个模块环环相扣。


该城商行还依据案件逾期时长,配置定时筛查并剔除已还数据,提高导入案件新鲜度,形成分账期数据循环催收,改善案件催收准确度、降低催收成本。

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建立客户画像分层,助力智能催收效率提升


在区域性银行的传统催收流程中,由于团队规模与科技水平的限制,大多数客户需要催收人员进行人工催收,造成大量的人员培训与人力成本支出,也产生了客户画像不完整、贷后风险管控机制不完善等隐患。


为了解决上述痛点,山西省某城商行借助百应「智能催收」系统进行有序智能的催收作业,覆盖M0/M1/M2/M3等全账龄客户,并实现同一客户不同业务的催收管理,真正实现一体化催收。例如M0-M1的客户,只需要使用智能外呼机器人进行一定的外呼电话提醒即可,M2以上的客户可以使用更加精进的催收系统进行智能分案、手工分案等。


银行依据还款意愿、还债能力、客户逾期原因等不同维度完成客户分层,并通过最佳联系时间、频次策略、触达方式等预测式外呼模型,助力智能化外呼策略制定,提升催收作业效率,降低催收成本。同时,百应AI催收机器人可以在与客户的交流中完成深度学习,准确理解用户意图、识别情绪,在催收这类流程相对固定的业务场景中,综合性能优于市面上的已有外呼系统。

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智能催收精准触达,信贷不良率持续降低


对区域性银行而言,以人工审核和专家经验为主的传统风控手段,已较难准确判断授信额度和潜在风险。


在与百应合作的过程中,山西省某城商行围绕信用风险进行客户评级与逾期阶段分类,依据风险分层定制催收策略来提升信用风险管理的核心能力,降低贷款不良率。


具体来说,银行能够针对不同标签的客户、催收案件状态预测客户敏感点,在催收话术的选择上释放不同压力,促成客户承诺回款。以外呼策略制定为例,银行可以在外呼任务中针对“重拨”状态做出调整,增加未接和拒接两个状态。在每一轮次的数据基础上,自动剔除上一轮外呼已还款的数据,确保已还款人员不受电话影响,未还款人员多轮触达,并根据沟通情况发送短信提醒。


在高风险干预层面,系统可实时导出并反馈风险台账与客服问题台账,以便进行人工干预。在此基础上,银行可针对不同画像配置分时段及分施压强度进行外呼,进一步减少坏账率。


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未来,百应在提供数字化转型解决方案的同时,还为银行机构提供长期陪伴式服务。基于银行的自身产品和用户特色,百应将结合自身在人工智能、大数据领域的技术成果,为银行提供数字化架构设计、运营策略咨询、产品使用培训等服务。在转型的各个阶段,提出具有针对性的定制化建议,让银行享受到高响应速度、全方位的合作体验。


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