催收 重新分案 貸後風險管理 催收 模型框架搭建

在前兩篇文章貸後催收評分卡構建思路和貸後催收分析思路中已經介紹了催收評分卡模型的構建思路和分析思路。本文主要簡單的介紹下貸後風險管理框架從0到1的搭建過程，其中即包含模型框架、策略體系以及ab test思路。

目錄

part 1. 人群說明

part 2. 模型體系搭建

1. m0階段(起始)

2. m0階段(優化)

3. m1+階段

part 3. 總結

參考資料

a. 忘記還款日，所以逾期了

b. 習慣性逾期1-2天才還款的

c. 資金困難，還款能力低，沒錢還款

d. 有還款能力，就是不想還錢了

e. 欺詐使用者

對於人群b，因為他們存在慣性逾期情況，一般性通過簡訊、郵件、機械人等還款提醒方式或者較輕的人工催收提醒，使用者就會很快的還款。一般性來說，人群a和人群b在入催2天內的回款率非常高。

對於人群c，需要區分他是多頭借貸的高負債使用者，還是暫時失去的收入能力的使用者。對於多頭借貸的高負債使用者，其還款意願往往較低，較強的催收策略可能會起效；對於暫時失去收入能力的使用者，一般還款意願不會太差，等有收入了還是會進行還款，但是出催時間較久。還款能力較低的使用者回款率普遍較低，不得不說穩定的收入資料真的是風控建模分析中的重要資料。

對於人群d，這群人有還款能力，但是還款意願較低，需要通過催收策略提高他們的還款意願，從而提高回款率。

對於人群e，一般是從第一期就開始不還款，損失較大。這部分欺詐使用者需要貸前風控的反欺詐環節進行處理，貸後沒有好的解決辦法(該人群畢竟還是少數)。

一般認為發生m1+(使用者逾期30天以上)的使用者出催率較低，且損失較大(剩餘未還所有金額)，因此一般對發生過m1+的使用者和m0使用者採用不同的策略。下面我們分m0階段(使用者逾期1-30天)和m1+階段(使用者逾期30天以上)來進行說明。

首先，針對整體樣本，我們構建c卡m0模型，**使用者30天內還款的概率。如果有足夠的緩催響應樣本，即不進行催收或弱催收就會回款的樣本，則可以同時構建緩催響應模型，如果沒有足夠的緩催響應樣本，那麼可以先構建m0模型，然後對在m0模型上打分高(回款率高)的人群進行緩催策略的ab test，積累緩催響應樣本，待樣本足夠時，構建緩催響應模型。

與此同時，根據使用者每天出催率的變化資料，我們可以得到從第n天開始，使用者出催率提公升緩慢，即大量容易出催的使用者在前n天就已經出催了，第n天還沒出催的使用者為較難出催使用者，此時針對第n天還沒有出催的使用者構建貸後n天流轉模型，**使用者從第n天到第30天是否出催。(一般性情況下，大部分逾期使用者都會在前幾天就還款了，而後面天數還款的使用者佔少數。由於樣本量原因，m0模型主要對前幾天進行還款的樣本進行學習，在第n天還未還款的樣本上的表現不一定很好，因此需要構建貸後n天流轉模型，從而更好的**使用者在接下去n到30天內的還款概率)

假設目前我們已經構建完m0模型、緩催響應模型、貸後n天流轉模型，那麼我們該如何運用它們呢？

首先，針對人群a和人群b，我們希望找到其中的不進行催收或者弱催收就能還款的人群，從而節省人力成本。交叉m0模型和緩催響應模型，分析得到緩催響應人群(一般根據模型交叉結果先拍閾值，然後進行ab test驗證)。限定緩催期限(一般是2-3天)，對緩催響應樣本分成兩組，一組交給人工催收，另一組採用緩催策略，觀察兩組樣本在緩催期限內的出催率變化。如果出催率基本相同，那麼分析得到的緩催響應人群採取緩催策略即可；如果相差較大，則調整緩催響應人群。關於緩催方式，一般可以採用不催，簡訊提醒，郵件提醒，機械人催收等方式。緩催人群也可以拆分的更細，並在不同時間段結合不同的催收方式來構成緩催策略，關於哪種方式更優，則需要通過不斷的ab tset來確定。一般來說，對於緩催人群中在緩催期限內沒有還款的使用者，後續會採用人工催收的方式。

其次，針對人群c、d、e中的難催使用者，我們希望一開始就把這些使用者交給催收經驗豐富的人員來進行處理，因為對於難催使用者，入催早期的還款概率遠高於後期。交叉m0模型和緩催響應模型，分析得到難催人群。並將難催人群分為兩組進行ab test，分別交給專家組和普通組。根據它們出催率的變化驗證難催人群的定義是否合理，以及專家組和普通組的人員分配是否合理。

然後，截止到第n天，大部分使用者應該已經還款了。此時我們可以再重新進行分案，對於沒有還款的使用者，我們利用貸後n天流轉模型將案件分為普通案件和難催案件，我們希望人力可以更多的投入到普通案件中，從而提高整體回款率(一般來說，難催案件的回款率較低)。當然，該方案也需要進行ab test，我們將第n天還沒有還款的案件分為兩組，一組進行無差別進催收，另一組分為普通和難催案件進行催收(人力更多投入到普通案件中，難催案件可以用機械人的方式進行輔助等)。比較兩組案件的回款率，以此來判斷流轉模型和流轉策略的作用。

假設，通過一系列ab test我們得到如下的結果：

1. 緩催響應人群還款率和人工催收還款率相同

2. 對於早期難催人群，專家組的回款率高於普通組

3. 貸後流轉策略下客群的回款率高於不重新分案的無差別催收

至此，我們基本從0到1搭建完了m0階段的催收框架，後續則可以進行一些優化操作：

1. 分群重構m0評分卡模型

2. 使用者還款能力還款意願分析

3. 使用者催收敏感性分析

分群重構m0評分卡主要是為了提高模型效果，交叉緩催響應模型後，找到更合適的緩催使用者，提公升相應閾值下的召回，從而節省更多的人力。

還款能力和還款意願的分析有助於我們提高對人群c和人群d的回款率。對於人群c，我們可以通過還款能力的分析，識別使用者是否真的資金困難，如果使用者有較高的還款意願，我們可以通過延期等方式給與使用者更好的體驗，從而提高回款率。對於人群d，我們可以通過還款意願分析，對於還款意願較低的使用者，採取相應的催收動作，提高他們的還款意願，從而提高回款率。還款能力和還款意願分析可以給催收提供話術指導。

催收敏感性分析有助於我們找到人群c和人群d(主要是人群d)中對催收動作敏感的人群，即催收動作越強，其還款的概率越高。對於這部分人群，我們可以制定相應的催收敏感策略，加強催收頻率。

當然這些策略的實施都需要經過ab test的檢驗。基於優化分析，我們可以得到優化後的m0階段催收體系框架，如圖2所示：

當使用者發生m1+之後，該使用者要麼是資金困難，導致的延期，要麼就是還款意願極低的使用者，這類使用者的還款率極低。雖然這類使用者佔少數，但因為損失為所有剩餘未還金額，因此需要提高這類使用者的回款率。首先，我們當然需要避免使用者走到m1+階段，這就需要我們盡可能的提公升m0階段的回款率。其次，就是制定合適的m1+階段催收策略。

我們可以構建m1+模型(表現期可以根據各自需求制定，可以發生m1之後的1個月、2個月、3個月等)**使用者未來表現期內的還款概率。另外我們可以參照m0階段的敏感分析，對m1樣本也進行敏感分析，找到對催收敏感的人群。

基於m1+模型和敏感分析，我們可以把人群分為催收敏感人群、普通案件、難催案件。對於催收敏感人群，我們利用人工催收方式進行催收，加強催收評率。對於普通案件則試人力條件，進行人工+機器的催收方式。對於難催案件，則可以採用機器催收的方式。m1+階段的催收策略主要依據催收人力來制定，其主要目標是使易催人群盡可能的回款。m1+階段催收體系框架如圖3所示：

構建貸後風險管理體系框架需要模型和催收策略的相互協作，更少不了ab test。只有設計出好的ab tset才能驗證我們的各種假設方案，最後構建整個催收體系框架。無論如何，提高回款率永遠是第一目標。

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