第13章：催收框架¶

对于金融服务公司而言，各类信用借贷产品不仅为其带来了源源不断的现金流收益，而且还不可避免地带来了与收益相对应的潜在损失。这类违约损失通常包括贷后欺诈、逾期及核销等。相较于国内，西方金融机构的催收工作已实现数字量化驱动，为了及时高效地减少违约损失，大部分西方金融服务公司往往会投入大量的资源来组建催收管理部门，搭建催收管理系统，借助催收模型和催收策略来优化催收手段和话术，合理配置催收人员。催收管理作为风险控制管理流程的最后一环，不仅可以直接减少机构违约损失，还可以通过控制机构违约率间接扩大机构的目标人群，即所谓的“放松业务口”，从而使金融机构在激烈的市场竞争中处于领先地位。

目前我国金融服务机构的催收管理工作还处在刚刚起步的探索阶段，各机构催收业务的模式和内容差别较大，未形成成熟的管理模式。因此，本章将以西方金融市场中的标准化催收管理流程为主要出发点和落脚点，详细内容介绍如下。

催收管理流程，包括催收的不同阶段、催收机构的构成，以及相关概念；
催收管理系统。
催收模型系统，主要包括业务背景、常用建模算法及模型评测。
催收策略系统，主要包括催收策略的制订和执行。

1. 催收管理流程¶

想象一下，一个没有催收部门的信贷产品，可以省下一大笔费用。你肯定要做的调整就是更谨慎地选择你的进件客户，比如，只选择风险评分最高（风险最低）的那部分客群，但这样会大大减少你的目标客群、进件数及核销率，同时也会影响你的赢利，因为你无法有效获得大量优质或边际优质的客户。你愿意只做一个大市场中的小玩家，眼看你的竞争对手迅速扩张吗？

一个拥有强大催收能力的信贷机构可以在市场上取得明显的竞争优势，因为其可以接受较高风险的客户，也就是说，它可以在一个高度竞争的市场中深挖潜在商机。

有创新意识的信贷机构，尤其是处于迅速拓展期的信贷机构，把催收视为赢得商机及竞争优势的机会。信贷业务发展的原动力之一就是为了拓展你的资产，因此，你必须做好增加逾期资产的准备。这就意味着增加并训练催收员，计划部署相应的技术资源支持，在市场推广及获客计划实施前，提前准备好相应资源。因此，拓展新业务前充分准备好催收资源至关重要，尤其是当你涉足高风险目标市场的时候。

逾期资产和整体资产存在一定区别，具有如下特点：

对于管理非逾期资产来说，人工介入是一个例外，而管理逾期资产的核心是人工介入，相对的成本也较高。
逾期客户还款的概率高低取决于催收阶段的催收动作。
由于催收效果高度依赖于人，高效的管理和团队可以带来高效的催收效果。

催收过程到底有多重要？在美国，对于信用卡资产来说，当一个账户进件后，催收及核销成本占据近90%的运营成本。正是因为这个原因，哪怕相对较小的催收表现变化，也可以对利润带来较大的提升或恶化效果。由于催收对整体资产利润的杠杆作用，催收在信贷业务中的核心地位就不难理解了。

根据逾期的发展方向，金融服务公司对客户的催收管理流程通常可以划分为如下几项：

逾期预防
逾期早期催收
逾期中期催收
逾期晚期催收
核销
资产清收

逾期是指借款合同约定到期仍未归还贷款的行为。

逾期预防通常是催收管理流程的第一阶段，该阶段主要针对目前尚未逾期但有较大逾期风险的客群，催收策略主要以间接“提醒”为主。逾期预防催收可以大幅度降低金融产品逾期率，加速余额回款。

逾期早期催收是整个催收管理流程中最为重要的一个阶段，该阶段主要针对轻度逾期客户。轻度逾期的定义会因金融产品和机构的不同而略有不同。对于美国信用卡类的金融产品而言，轻度逾期通常是指应还款项逾期1～2个周期，即为30～89天。该阶段的催收客群和催收策略主要有以下几个特点：

客群量大：以信用卡类产品为例，通常有接近13%的客户在一年内会发生逾期行为。
回款率高：大部分的轻度逾期客户核销风险并不高，有70%左右的客户会自行还款回归未逾期状态。这些客户并非恶意拖欠，大部分人是因为忘记还款日或临时出现了资金紧张，一旦经过催收提醒，这部分客户的待还款项会很快回款。

逾期中期催收主要针对应还款项逾期3～4个周期的客户，即为90～119天。该阶段的逾期客群核销风险较高，回款率相较于轻度逾期客群大幅度降低。一般来说，中度逾期客群中有60%的客户会拖欠至重度逾期。逾期中期的催收策略主要以人工电话催收和邮件为主，催收话术也较为严厉。

逾期晚期催收主要针对应还款项逾期5个周期以上的客户，即为120天以上，即重度逾期。该阶段的逾期客群中有90%的逾期账户最终会被核销。一般来说，这个阶段有以下几个特点：

客群量小：重度逾期率是一个金融机构风险管理水平的最直接体现。重度逾期率越高，表明该机构的风险管理能力越弱。如果重度逾期客群太大，那么金融机构本身经营管理能力也有待商榷。
回款率极低：一般来说，逾期至重度逾期的客户都是没有还款意愿或者没有还款能力的人。没有还款意愿意味着恶意拖欠，客户主观上不还款，没有还款能力意味着客户可能有心无力。

核销对于客户而言意味着丧失再次使用该金融产品的权利，对金融机构而言，则是100%损失的代名词。一般来说，美国信用卡公司会把逾期超过6个周期，即180天以上的待还款项标记为核销损失。在此阶段，客户仍然有责任归还应还款项及相应的逾期费用，因此，金融服务公司仍会对核销资产进行催收，这一阶段被称作资产清收（Recovery），即尽可能多地“挽回”已经变核销的损失。一般来说，资产清收阶段，第三方催收机构的参与度会比前几个阶段多得多。

逾期资产更简单的分类方式是把逾期资产分为早期和晚期/重度逾期两个阶段。这种分类方式在美国大型的信贷机构较为普遍。以图13-1为例，我们看一下催收流程并定义一下相关的字眼。

在美国信贷市场，经常会使用医学专用术语“患者鉴别分类”（Triage）来描述早期催收行为。在自然灾害及战争中，病人通常被医生分为三类：中等程度受伤，不需要马上救治也可以存活的病人；不论如何抢救都不会存活的病人，以及如果救治及时尚可存活的病人。有效的医疗措施就是把精力最先集中在第三种类型的病人身上。

同样的概念适用于早期逾期的信贷客户。因为早期逾期的账户数量大，需要将高风险及低风险的客户区分开来。这个概念同样可以应用在未逾期客户群体上，将客户分为高风险及低风险类型。需要区分的是：

不采取任何催收动作就会还款的客户；
没有任何还款意愿的客户；
不采取催收动作不会还款但可以被说服的客户。

催收资源应当投入到最后一个类型的客群上。

催收流程会随着早期逾期账户移动到下一个逾期阶段发生变化。对信用卡及分期类产品而言，通常我们把下一个逾期阶段叫作重度逾期。理想情况下，我们希望重度逾期相对早期逾期的占比不超过10%。但进入重度逾期阶段的账户已经有超过2次以上的迟付记录了。这类客户的催收会非常困难，因为他们大多数缺乏还款能力和还款意愿，至少他们没有办法偿还所有债权方的欠款，因为他们没有足够的资金。一般有50%～60%，甚至更多的重度逾期账户最终会变核销。任何信贷产品都必须有明确规定的核销规则。在美国，政府机构是通过明确银行核销记账方法来管理银行的（比如，信用卡发行方通常将核销定义为超过180天逾期。而其他一些信贷产品的核销判断标准范围为2～14个月逾期，但多数情况下是在120～150天逾期区间内）。

但是，在账户变为核销的数月甚至数年后也有可能收回小部分的欠款。在账户变为核销后收回的欠款部分被称为资产清收。清收的发生通常是通过信贷公司内部催收部门、外部律师及第三方催收机构，或资产包出售（由第三方专注进行不良资产处置的公司接手）实现的。提前处置（Early Out）是指根据风险加速逾期账户由一个催收阶段进入另一个催收阶段的行为。比如，把一个仅有45天逾期的账户交由律师处理。最后，关联修复（Skip Trace）指的是查找、补全信贷机构联系不上的客户信息的过程。

这只是一个催收全景的大概描述。我们会在接下来的章节中详细介绍催收管理系统、模型及策略搭建，以及催收的绩效标准设定。

2. 催收管理系统¶

这只是一个催收全景的大概描述。我们会在接下来的章节中详细介绍催收管理系统、模型及策略搭建，以及催收的绩效标准设定。

催收分析部门：包括催收建模部门和催收策略部门。主要负责为不同的逾期人群构建催收模型，制订相对应的催收策略。
催收服务部门：负责具体催收行动的实施，通常包括电话催收中心和法务部门等。

催收分析部门主要包括催收建模部门和催收策略部门。催收模型部门是从量化建模的角度出发建立催收模型，基于违约人群的历史行为，数据量化潜在违约客户在未来一段时间内违约的风险程度；催收策略部门是基于催收模型系统的输出及其他相关信息制订差异化的催收手段，从而最大限度地提高回款率，节省催收人力成本，挽回潜在的客户流失。催收模型部门和催收策略部门相辅相成，两者缺一不可。

催收服务部门包含了整个催收管理系统中最前沿的职能部门，通常包括电话催收中心和法律服务部门等。

3. 催收模型系统¶

催收策略制订通常围绕如何在资源有限的条件下，优化催收资源配置，使得收益最大化，风险损失最小化。此处的收益既包括经济收益，如待还款项的回款率和核销率，也包括其他收益，比如，客户满意度、产品/公司品牌形象满意度和客户流失率等。催收模型系统的构建为催收流程的优化提供了量化支持，是科学化催收策略的基础。通过催收模型量化目标客群的逾期风险，可以有效地筛选出高风险客群，为后续差异化、多元化催收策略的制订和实施提供合理的技术支撑。

以美国信用卡行业为例，催收模型系统的构建通常是以客群逾期时间长短为基准，也就是和催收管理流程挂钩。模型的搭建紧紧围绕催收客群和催收业务展开，一般来说催收模型系统包括以下几项：

逾期前（Pre-delinquency）风险评估模型：该模型主要针对逾期预防催收业务，以过去某段时间内没有逾期行为的客群为建模型样本，评估并预测客群在未来一段时间内会不会产生逾期行为。该模型主要以客群的历史消费和还款等数据为预测数据。
早期/中期/晚期逾期（Early Stage/Middle Stage/Late Stage）风险评估模型：这三个模型的主要区别在于目标客群不同。Early Stage主要针对轻度逾期客群，即应还款项最大逾期天数为30～89天的客群；MiddleStage主要针对中度逾期客群，即应还款项最大逾期天数为90～119天的客群；Late Stage主要针对重度逾期客群，即应还款项最大逾期天数为120天以上的客群。这三个模型旨在预测客户未来一段时间内逾期滚动至更严重程度的概率。模型中一般会用到客群的历史消费、还款记录及信贷产品相关行为数据等。
核销评估模型：该模型主要是为了预测重度逾期客群在未来一段时间内会不会出现核销行为。
资产清收（Recovery）风险评估模型：该模型主要服务于核销客群，预测客群的还款意愿及最适合的催收手段。催收手段一般包括自主催收、第三方机构催收及诉讼催收等。资产清收模型不仅包括客群的历史消费和还款等数据，还包括历史的催收行为及催收效果等变量。值得注意的是，历史催收数据的应用应该格外小心，否则很容易掉入数据陷阱。

总的来说，催收模型的预测可以简化为两类预测问题，即预测“是”或“否”。针对不同的客群，预测客群在未来一段时间内是逾期还是不逾期，是核销还是不核销等。这种类型的问题通常利用分类模型来处理。美国信用卡公司中使用最广泛的是逻辑回归（Logistic Regression）。相较于其他分类模型，逻辑回归有着天然的优势。

形式简洁：模型形式为线性可加模型。
解释性强：模型变量和目标量线性相关。从业务角度来说，更容易理解客群行为。
潜在风险低：正是因为逻辑回归模型有很强的解释性，可以使我们非常容易地理解模型中的运算机制，避免很多未知的风险等。

逻辑回归模型的诸多优点使得它被广泛应用于各金融服务机构的模型系统。但随着机器学习算法的逐渐成熟和发展，很多金融服务机构也开始将机器学习领域中的分类算法应用到实际业务场景中，催收业务也不例外。在机器学习领域中，催收模型的分类算法常用的有随机森林、梯度提升类模型（如GBDT和XGboost等）和神经网络类模型等。有兴趣的读者可以参考相关资料，在此不再详述。但需要注意的是，由于机器学习模型在解释性上远逊于逻辑回归模型，因此，综合应用Cross Validation、Out-of-Bag Validation及Out-of-Time Validation等样本检验方法来验证模型的稳定性，就显得尤为重要。近年来，有相关专家引入蒙特卡洛模拟和Lasso等方法来对机器学习模型进行解构，在解释特征对模型的作用方面也收到了不错的效果。

催收模型基于客群的历史行为预测客群未来会不会产生某种程度的逾期行为，将其转换为模型的语言，即为预测客群未来有某种程度逾期行为的概率，概率值越大表明出现该种行为的可能性越大，风险也越大。这种单调相关关系也是催收模型效能评测的理论基础，相关的评测指标也主要是从如何量化和解释单调相关入手，具体包括以下两方面。

量化角度：分类模型通常以 KS，Concordant C，AUC指标，以及目标客群抓取率等指标衡量模型效能。这些指标均以量化模型区分目标客群和非目标客群的能力为落脚点，一般来说，以上指标值越大，表明模型的区分能力越强。
业务角度：主要评测模型系统的构建是否与催收业务相关，比如，模型变量是否反映业务逻辑，模型变量和逾期行为之间的相关关系是否符合常理等。业务角度的模型测评要求建模人员对催收业务有一定的了解。

在建立催收模型时，对催收数据的清洗需要格外注意，因为与催收相关的表现数据更容易受到人为因素的干扰，尤其是在一般情况下，催记都是由文本进行记录，这与申请评分或行为评分中直接的还款表现数据不同，尤其在一些复杂的催收模型中更要注意。

值得一提的是资产清收类风险评估模型。近年来，越来越多由处置核销客户转变为处理早期逾期客户，通过评估客户被采用不同催收手段时的还款意愿的差别，以及金融公司催收人力限制等，结合本章第四节中的催收策略，对用户催收进行更加科学的管理。与其他的催收风险评估模型不同的是，资产清收类风险评估模型需要额外考虑不同催收手段下，用户回款的可能性。将催收手段引入模型一般有两种方法：

虚拟化：将催收手段转化为一个或多个二元虚拟变量（Dummy Variable），二元变量引入模型后可以用来预测实施不同催收手段后用户的回款情况，这种方法的优点是工作量较小，但是在采取一般的逻辑回归时，同一个催收手段对于不同客户的作用是一样的，这其实与实际情况是不相符的。为了改进这一情况，需要采用不同函数形式的模型，这里不做过多的讨论。
客户分组：根据采用不同催收手段的历史样本分别建立样本，这种方法的优点是，即便采用一般的逻辑回归，同一个催收手段对不同的用户的作用也是不同的，但由于需要分组建立模型，工作量将会相应的增加，需要额外的人力及时间投入。

同时，不同催收手段的资产清收类风险评估模型另一个特殊的地方是，每个用户都有一个向量输出（多个数值输出，即在不同催收手段下的回款概率），而不是像一般模型的单一数值输出。在这种情况下，为了应用或发挥模型的作用，还需要进一步根据实际的业务情况求解一个在催收资源受限情况下的最优化问题（见本章第四节催收策略举例）。

4. 催收策略系统¶

4.1 开发催收策略¶

开发催收策略通常是风控经理的任务，而执行催收策略是催收经理的职责。两者的关系与“瞄准”——催收的策略开发、“射击”——催收的策略执行两个动作非常类似。

催收过程会涉及很多决策部分：

联系谁？何时联系？
人工催收何时介入？（逾期10天时，逾期45天时）
如何联系？（电话？短信？邮件？电子邮件？）
如何区分低风险和高风险客户？

4.1.1 联系谁？何时联系？¶

早期逾期的客户，指那些只有一两次延迟付款记录的客户，也是逾期资产的主要组成部分。当早期逾期账户数很高时，很大一部分账户通常不需要外部干涉就会还款，因此，早期逾期的催收策略如图13-2所示。

集中精力对还款可能性最低的账户进行催收：把催收资源用在最有可能还款客户上会产生诸多负面结果：一是时间和金钱上的浪费；二是对优质客户造成的体验影响；三是对催收资源的稀释——没有把催收精力投入到需要人工介入的逾期资产上。
对逾期60天以上的账户、三次或更多次还款出现逾期的账户，乐观地讲，体量会相对较小；不乐观地讲，绝大多数此类账户在没有人工催收介入的情况下都不会付款。因此，晚期逾期的催收策略必须将精力集中在最有可能还款账户上。如果不这么做就会带来相应的负面结果：
在不可能还款的逾期账户上浪费大量的时间和金钱。
催收团队因不能完成任务而感到沮丧，从而降低催收动力。
催收资源被稀释。因为无法将催收精力集中在需要人工介入并带来财务收益的资产上，所以将催收资源进行稀释。

将催收精力投入到早期逾期资产中最不可能还款的逾期账户上，在晚期逾期资产中最可能还款的逾期账户上，尽管符合逻辑但并不是传统催收机构运营的方式。我们来看一看大多数催收机构在今天是如何运作的。

图13-3展示了按逾期深度排序的逾期账户数目。首先，来解释一些图中的概念。第一个柱体展示的是逾期1期的账户数，即逾期1～29天的账户数目，也就是一次还款逾期的账户数。最后一个柱体展示的是核销的账户数。催收投入指的是在账户被核销之前银行为获得还款付出的努力。清收指的是当账户被核销之后银行为获得还款付出的努力。

根据图13-3显示，早期逾期账户数目随着逾期深度的增加而迅速减少，但进入晚期逾期状态后呈平缓下降趋势。在晚期逾期阶段，不良资产主要是由没有还款能力及还款意愿的人组成。在某个节点上，通常是当账户达到逾期60天（3次还款延迟）的时候，出借方会将账户所有人视为债务人而非客户。此时，出借方应当将催收目标从收回逾期欠款调整为收回该笔债务的全部余额。对于抵押类贷款而言，出借方可警告借款人逾期的严重结果，比如，可能对抵押资产（如汽车、房产等）进行处置。

图13-3中的曲线反映的是信贷机构在催收逾期金额过程中普遍花费的精力（换句话说，是指逾期客户在被催收过程中感受到的压力）。在最初期的逾期阶段，多数出借方采用经验最少的催收员。每个催收员所承担的逾期账户高达1 000～2 000个，因为通常催收员只需要点到为止。然而在账户即将面临核销时，同样的信贷机构会为深度逾期资产分配经验最丰富的催收员，并为每位催收员分配较低的催收账户数量（如250～350的区间），同时赋予催收员更多的谈判权限。

从信贷机构的角度讲，这种安排很符合逻辑。现在，我们从客户的角度来看一下这个问题。

当客户陷入财政困境时，通常会影响到其多个信贷账户，这会导致多个信贷机构的催收电话。有些人会收到房贷催收电话，水电煤账单的催收电话，信用卡、医疗账单、助学贷款、信用分期贷款，甚至税收部门等多个债权人的催收电话。此外，当有多笔贷款的客户陷入经济困难时，他们会有意识地产生一个还款优先级：哪些先付，哪些最后付，哪些干脆不付。但客户是何时做出还款或忽略不还款的决定的呢？由于账单通常是每月到期，当客户出现还款困难时，通常被迫要在资金短缺的30天之内做出决定。客户至少在脑海里会迅速将账单分类为“付款类”或“忽略类”。对于催收人员来说，当客户已经做出决定后，说服客户优先偿付自家债务的难度要远远大于客户还没有做决定之前。综上所述，我们可以得出催收业务的两个重要原则：

催收是竞争性非常高的行业，赢家必须提升客户的还款优先级。
你必须在第一时间接触到客户，影响他的还款决策。

每个客户都有自己的还款优先级排序。美国大型金融服务机构曾在线下论坛做过问卷调查：“作为借款客户，你会先付什么账单？”大多数人会毫不犹豫地选择住房贷款，后面的排序略有不同，通常来说，税务排名靠前，与车贷和水电煤的排名接近。医疗和牙齿治疗账单通常排在末尾，排名类似的还有助学贷款。信用卡通常排在中间的位置，但当客户拥有多张信用卡时（大多数人拥有多张信用卡，每个美国家庭平均持卡数目为4张），其中一张卡的还款优先级较高，而其余的较低。通常客户是明白至少要保留一张常用卡的重要性的，除了满足日常生活开销外，当旅游出行及有不时之需时也会有帮助。

尽管以上的排序具备代表性，但也总会有特例存在。比如，在美国经济危机之后，经济环境和信贷环境收紧，信用卡的排名和住房贷款类似。但当情况好转后，其排名极有可能恢复之前的状况。住在一线城市的客户，如纽约或旧金山，可能把车贷排在最后，因为公共交通非常方便，成为私家车的有力替代品。但住在三四线城市的客户，由于公共交通不够便利，没有车寸步难行，每户可能会有2辆车（夫妻各一辆），因此此类城市的车贷付款率极高。有些人会认为不付房贷，可以付很多其他账单。在海外，排序又有不同，比如，在哥伦比亚，税收排在末尾，医生排在首位。当然，答案并不是固定的。当人们遇到财务危机时，内心自有一套优先级排序机制。作为信贷机构，你要实时提醒自己，只有很短的时间让你接触客户，通过催收技巧说服客户将你作为最高还款优先级，从而和你的竞争对手区别开来。

催收的干预程度可以由逾期长短和风险等级两个维度判别。传统催收方式是基于时间维度的，随着逾期程度的加深，催收力度随之加大。逾期笔数也决定了下一个催收动作的落地。通常，在账户变核销之前赋予催收员的催收工具及采用的催收力度是最大的。

既然所有的核销客户都是由逾期1期（Bucket1）不断滚转来的（破产及死亡等特殊情况除外），基于风险维度的催收方式会更为有效。

4.1.2 区分高低风险账户¶

基于风险维度的催收流程，第一步是对逾期资产进行划分，对高风险账户进行加速处理。针对自愈和需要人工干预账户的区别，既可以由经验判断，也可以由模型评分判断，但模型判断的准确度是经验判断不可比拟的。一些早期的指标对于判断高风险账户非常有效。

信用评分或催收评分较低。
新户（进件不满6个月）有1到多次逾期记录（尤其是首次还款逾期客户）。
信用额度用尽或超额。
失联（逾期后7～10天内无法联系到）包括周末及下班时间。
一次或多次悔诺或没有付款允诺。
邮件退回
高额提现行为，尤其是新户

高风险客户一般分配给最好的催收员或直接委外，当风险足够高的时候，会寻求司法途径解决。催收策略是基于上一个催收动作的结果，而不只是基于时间，比如，当客户明确表示不会付款或已经言语激烈，更多的电催动作也不会带来任何回款。但通常的催收运营是等账户进入下一个逾期阶段时再增加催收力度。可对于信贷机构而言，等待要付出相应的成本。高风险的账户，不论逾期程度如何，都应当第一时间进行处理。当客户触达足够早的时候，才有机会改变客户的想法，取得回款的主动权。

4.1.3 催收评分¶

通用型评分（Generic Score）或定制化评分（Custom Score）都可以用来区分高风险逾期账户。通常情况下，催收评分是基于用户过去的还款行为和人口学特征等开发出来的。对于进入催收流程的逾期账户来说，除了考虑客户本身的特征外，如果能够将针对客户的催收动作及结果纳入考虑范围内的话，还可以提升催收评分的准确度及区分度，但将催收因素纳入评分模型是非常复杂的过程。

现存的自动化催收软件（可运行自动外呼系统的软件系统）被用于支持传统的基于时间维度的催收流程，但其使用阻碍了催收评分的应用，因为此类软件很难将高风险账户从基于逾期程度的分组里剥离出来进行加速处理。市场上有一些复杂的催收系统，但由于其操作上的限制，催收评分在应用层面并不够完善，复杂度也不高。如今，占主导地位的催收评分应用是在逾期的前30天内将需要人工介入的账户进行排序，而30天之后的催收流程及手段大同小异。

早期逾期账户进行风险划分及催收力度匹配表（简表）详见表13-1。

4.1.4 如何进行催收中心选址¶

大型催收机构可以选择催收网点的数目、大小及地点。选址是一个策略决策，会影响到催收运营的成本及效果。有观点认为，催收网点应本地化，即选用与催收客群相同口音的本地催收员达到的催收效果要优于选用口音不同的外地催收员。但我们的研究表明，这些所谓的优势微乎其微，并没有可以量化的证据。

一个重要的决定是要建立几个催收网点。当只有一个催收网点时，由于避免了人员及设备的重复，所以成本可控。同时单一催收网点使管理更为容易。另外，多个催收网点也有其特有的优势。

可以在不同的催收网点之间进行良性竞争（当然，仅有一个催收网点也可以在内部进行分组，分配近似的账户给内部小组，对比其业绩）。
当一个网点出现问题时，随时有备援方案（类似数据库的灾备方案）。
可将一类催收账户集中在一个网点，使其他催收网点不用分散精力进行多类账户的催收管理及运作，例如可以设立失联修复管理部等具有特殊职能的部门或网点，减轻其他网点处理过多业务的压力。
当地理区域跨越几个时区时，多个催收网点可以让催收员在正常工作时间内对或早或晚的时区进行催收。比如，美国西海岸有一个催收中心的价值就是可以在西海岸的正常工作时间内对东海岸或中西部的逾期客户进行晚间黄金时段的催收。

其他关于催收网点地理位置的考虑包括：

避免选择催收网点、电话营销网点或客服中心集中的区域（尽管催收员会比较充裕，但流失率及薪酬竞争会成为问题）。
选择有高校的区域可以保证有好的人力资源供给，但同时流失率也会上升。

4.1.5 海外外包¶

某些公司会尝试海外外包模式以降低整体催收成本。尽管我们没有硬性的数据支持，但从整体而言，实施海外催收外包的公司在账面上节省了约15%的成本（主要为人工成本），但与内部催收团队的表现相比，以小时计的催收效果至少降低了20%。大多数海外外包团队在催收表现上比内部催收效果差的同时，还要面临诸如语言、文化、劳动力饱和以及缺乏有效管理的问题。尽管海外外包团队对于早期逾期的低风险客户的催收效果较好，但当逾期客户表示不付款时，催收表现整体不理想。海外催收公司较为强调技术能力而非人际交往/沟通能力的培养。

4.1.6 衡量结果¶

催收规划的另一重要步骤就是衡量的标准。如何预测逾期及核销水平？如何衡量催收表现及效率？

4.2 预测逾期及核销¶

风险管理的终极衡量标准即计算过去、现在及更重要的将来的损失占贷款余额的比例。越能尽早地预测未来损失，越有机会采取措施影响结果。这一点在预测损失高于预期值时显得尤为重要。预测资产表现，即未来损失的一个重要工具就是追踪逾期账户在每个逾期阶段的流转情况，直至变为核销，然后，利用历史数据预测未来。这个流程被称为净流动预测（Net Flow Forecast），或滚动率（Roll Rate）。表13-2展示了此预测工具的工作原理。

4.2.1 滚动率¶

滚转率是指账户余额（或数量）从一个逾期阶段“滚动”到下一个逾期阶段所占的百分比。如表13-2所示，从非逾期到30～59天逾期，在过去3个月的平均滚转率为30%（1～2月为34%，2～3月为29%，3～4月为31%）。从30～59天逾期到60～89天逾期的平均滚转率略高于9%。这些历史滚转率可以用来预测未来的逾期资产情况。比如，我们可以预测30～59天逾期的资产在5月会达到1.8亿元，基于以下假设：4月30%的非逾期资产将会在5月进入30～59天逾期阶段（30%×602.3=180.7元）而且，60～89天逾期资产大概为9.5%×186.2=17.7元。当我们进行预测时会依赖历史数据，并把现在的实际情况纳入考虑范围（如在美国，每年4月为退税月，人们会得到退税款，手头会有额外的资金可以进行偿付），同时也会借鉴自己或催收经理的个人经验。如果以此来进行逾期资产预测，滚转率的确是预测整体核销率（长至6个月后）的合理方法。

但滚转率作为衡量标准及预测因子也存在一些局限。这种预测方法只是利用了过去表现的算数平均值，并加入了对未来情况的一些假设，但此方法并不能预测基本的经济变化，或申请破产保护的用户数，或市场部门几个月前对目标客群的调整。其造成的影响可以通过“同期账户”（Vintages）的业务分析方法来避免，即对使用相同信用审核标准、在相同的地区和时间里获得的账户进行预测。采用“同期账户”的分析方法可以判断产生问题的源头，比如是来自3个月前市场部针对高风险潜在客户开展的电话营销活动等。

4.2.2 迁移报表（Migration Report）¶

一个更有意义的策略及运营衡量标准通常被叫做迁移报表、逾期矩阵（Delinquency Matrix，DM），或者“昨天—今天”报表。这类报表可以让风控经理通过追踪逾期金额（或账户数）的来源进而分析逾期资产的实际情况。比如，可以分析上个月逾期阶段3（Bucket 3）的资产，以及它们在本月的流向。可能的情况如下：

未还款→账户进入逾期阶段4（Bucket 4）→变坏的情况。
完成一次还款→账户停留在逾期阶段3（Bucket 3）→可以接受的情况。
完成多次还款→账户回流至较早逾期阶段→最好的情况。

这类细致的MIS报表使得风控经理可以测量催收机构的效率和有效性。通常来说，此类报表可以用来比较不同催收员的类似资产表现：一个催收部门获得的多笔付款比例是否比其他部门高？另一个催收部门是否存在较高的“无回款”率？这类细致分析应该被所有风控经理采用。

4.2.3 净核销¶

到目前为止，我们已经讨论了总核销额的预测，但标准的管理报表（以及会记账目）需要净核销数据，因为该指标是计算利润的核心数据（通常也是计算风险准备金的标准之一）。净核销是由毛核销+下个月预测的破产账户金额（记住：破产可以在任何逾期阶段发生）-核销后资产清收金额。一个完整的2年净核销预测如表13-3所示（神奇贷款公司纯属虚构）。

注：* 净核销占6个月前应收余额的比例。

一个预测及报告核销损失率的核心概念为递延（Lagged）及当期（Current）报表。表13-3的最后两列包含了每个月核销计算的两种方法。比如，在第二年一月，当期核销率为2.08%，递延核销率为3.48%。其背后的假设为一个迅速增长（或降低）的资产，会对核销率的计算造成误导。首先，我们可以关注一下第一年最后几个月和第二年最初几个月两种方式计算的核销率的差异。同时，可以看到应收账款的快速增长：从第一年1月的2.75亿美元到12个月后的5亿～6亿美元。如果只看当期数字，你可能会认为整体资产在第一年的表现可嘉（当期核销率在1%～2%）；但如果你将结果递延计算的话，内在的核销率比实际汇报数字要高很多（请看第二年3月结果）。下面，我们来看一下其中的原因。

如果按照标准信用卡的政策规则，一个账户会在逾期180天之后记为核销，也就是说一个账户会在6个月中经历早期及晚期的各个逾期阶段（加速转核销除外）。通常情况下，核销是将年化的当期核销（或YTD核销）除以当月整体贷款余额（详见图13-4）。

以这样的方式计算，图13-4的资产在6月的核销为908 000美元，其年化核销率为4.1%。计算如下：908 000×12[months] = 10.8（百万美元），除以6月的整体应收账款261.8（百万美元）再乘以100% = 4.1%。但这是个快速增长的业务，为了更好地衡量资产表现，我们应该比较当月的核销与6个月前的贷款余额（在本例中，只有9 020万美元），因为今天的核销是由6个月前的放款而来的，这就是我们通常说的“递延核销率”。当信贷业务飞速增长时，递延指标通常是逾期及核销的真实反映，而且数值也会和当期有较大差异。

在上述的例子中，递延核销率是12%（908 000×12÷9 020万= 12%）。近期资产的迅速增长，掩盖了真实的资产表现。许多玩家通过非递延指标来玩数字游戏——将真实资产表现掩盖一段时间。当增长停滞时，所有的游戏都会停止。反过来讲，如果信贷业务在萎缩，不将数字递延，核销率就会被夸大。当资产增长稳定时，递延数字不会产生什么影响。

4.3 催收策略举例¶

催收策略系统通过差异化、多元化催收策略的制订和实施，实现金融机构余额增长、客户满意度增加、客户流失率降低和交叉销售额增加等收益最大化的关键点；同时，控制风险成本，优化资源配置以实现成本的降低。催收策略的设置、部署、实施与收益和成本的平衡有着直接或间接的关系。一般来说，催收策略主要解决以下四个问题。

针对什么样的客群进行催收活动。
什么时候对客群进行催收活动。
对客群采取什么样的催收活动。
进行催收活动时如何正确地传达催收信息。

催收策略实际上是针对特定客群在合适的时间采取有效催收手段以传达催收信息的策略组合。科学化的催收策略往往是多维度信息的集合，不再单一地以逾期时间越长催收力度越大为策略核心思维，而是针对不同逾期程度客群、不同的风险特征、还款意愿及还款能力制定相应的催收策略。

一般来说，不同逾期程度客群的催收策略方向如下。

逾期前（Pre-delinquent）客群：客群量大且没有发生真实的逾期行为，但是未来一段时间内可能产生逾期行为的风险较大。逾期前客群的催收策略一般以“隐藏提醒”为主，通过电话间接地提醒客户近期的有待还款项。话术及相关策略之一是可以向此类客户推荐“免费”的还款代扣服务。
早期逾期（Early Stage）客群：客群量大且风险各异。根据风险程度、还款意愿和还款能力，可以将客群分为如下三部分。
早期逾期（Early Stage）客群：客群量大且风险各异。根据风险程度、还款意愿和还款能力，可以将客群分为如下三部分。
介入干预类（Intervene）：风险非常高、还款意愿非常低且还款能力非常有限的客户，即使采取了催收动作，还款的概率仍然很低，因此，需要被靠前重点催收。
治疗恢复类（Rehabilitate）：风险中等，有一定强度的催收动作就能还款的客户，需要被催收但是催收动作可以根据风险高低排期（见表13-4）。

中期/晚期逾期（Middle Stage /Late Stage）客群：客群量中等。逾期至该阶段的客群一般还款意愿较弱或还款能力较弱，催收难度较大，但仍然有较大回款率。该阶段的催收策略如下：
适度催收有还款能力但还款意愿较弱的客群，需要采用适当的催收话术和手段。
有还款意愿但还款能力较弱的人提供还款管理方案，比如，限时降息和减免应还款项等。
核销客群：客群量极少。催收有可能会还款的客群，避免资源浪费。

总的来说，对于轻度逾期客群，催收策略应当重点转向风险高且还款意愿不强的客户，这样可以防止那些不会自行还款但通过适当的催收就能还款的客户向中度或者重度逾期发展；对于其他逾期客群，则是应该重点催收那些风险相对较低且还款概率较大的客户，这样可以避免在那些恶意逾期或者实在没有经济能力的客户的身上浪费时间，合理配置资源。大体上催收手段以电话、邮件为主，委外或者诉讼为辅。

接下来，以早期逾期（Early Stage）客群为例，简要说明催收策略的设计流程。

确定催收客群：逾期天数超过30天的客户。
明确催收原则：集中催收高风险客户，不催收低风险客户或者排后催收。
制订催收策略：策略的制订包括对不同风险程度客户的识别和催收动作的设计。

识别客户风险：利用早期逾期风险评估模型输出和其他风险标识变量精分客群，例如，待还款项和客户长期风险度量等，如图13-5所示。

催收排期：最大化对高风险客户的催收效力，尽可能早地催收高风险客群。催收排期问题的实质是一个多限制条件的规划优化问题，目标优化函数为：

\[ \max \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=30}^{m} X_{ij} D_{ij} \]

式中，\(n\) 为客群组数；\(m\) 为该阶段催收策略的执行时间区间，一般为30天，即使 30 < m ≤ 59，\(m\) 为整数；\(X_{ij}\) 表示第 \(j\) 天开始对第 \(i\) 组客群开始实施催收策略；\(D_{ij}\) 为第 \(j\) 天开始对第 \(i\) 组客群开始实施的催收策略，一般来说，对早期逾期客群的催收策略以电话催收为主。

催收策略优化结果如表13-5所示。

优化结果表明，客群1和客群2在逾期第31天就应该开始执行催收动作；客群3则可以稍稍排后，在逾期第36天开始执行催收策略，而客群4和客群5由于风险度较低，自愈的可能性较大，催收执行动作可以不执行或者排后执行。同一客群内的催收顺序可以依照待还款项的多少安排，欠款多的优先催收。

基于以上催收策略，可以极大化地调动现有资源去催收经济收益最高的客群，同时，降低不必要的成本浪费，真正实现科学化的催收。