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资产360:金融科技加码零售类不良资产处置

以“大零售 大普惠”为主题的2019零售银行发展大会近日在上海圆满举办,现场汇集了350余位业界同仁共同探讨零售银行发展现状及趋势,他们大多来自国有大行、全国性股份制银行、城商行及农商行,是零售业务专家,现场重点解析零售银行产品创新、渠道拓展、场景开发、服务小微、降低不良率、加快智能化发展等核心发展问题,并带来了优秀实践案例的分享,为零售银行的发展创新理清思路,提出方向性参考。资产360首席技术官张研受邀参加此次会议,并针对金融科技加码零售类不良资产处置专题内容发表演讲,与现场嘉宾、行业专业人士展开深入的交流与讨论。

零售银行不良资产市场发展趋势

张研首先针对零售银行不良资产市场发展趋势展开介绍。根据银保监会近期重点监管工作通报会、《中国金融不良资产市场调查报告》数据显示,2017年不良贷款率为1.74%,GDP同比增长6.9%;2018年,GDP同比增长6.6%,不良贷款率为1.89%;据专家预计,2019年商业银行关注类贷款迁徙率在20%-40%之间,预期GDP增速6.0-6.5%。信贷不良率持续增长,未来3-5年银行业不良资产缓慢上升是大概率事件。在此环境下,不良资产市场风险防范是重中之重,监管部门频频发声,关于规范整顿“现金贷”业务、客户信息安全防护等通知接连出台。

张研讲道,不良资产是债权出现必然的产物,主要产生于借贷和服务与支付分离的购买行为两类场景中。不良资产处置是对债权进行处理以回收资金的行为,不良资产的处置包括不良资产的流转和最终处置两个大环节,最终处置环节的核心要点是效率与合规的平衡。

科技引领不良资产行业变革

会议中,张研由数据化决策、员工成长、合规监管几个角度分别展开对如何利用科技方法引领不良资产行业变革展开详细介绍。数据化决策及员工成长有利于提升不良资产处置效率,数据化决策是基于案件的基础信息+机器学习模型+专家系统,最终构成自动化预测模型,并形成大数据客户画像,机器学习模型包含40,000+风控维度及2,000+条专家规则。数据化决策流程分为五步,第一步,资产对接。由EXL或API高效对接;第二步,数据分析及评估。数据收到后,入库进行评估和分析(自动流程),得出客户画像;第三步,处置动态模型定制。根据客户画像和五维风控标准设置催缴模型,由自动化、人工作业等方式执行;第四步,过程应用执行。根据模型执行作业任务,自动监控完成比例,严格监管全过程沟通记录,进行合规审核;第五步,模型二次调整。通过对3天、7天、15天等案件分析及调整,次月进行半月及整月的案件调整模型,达到最高能效比。

资产360 CTO 张研现场演讲照片

首例催收员画像,全面解决催缴过程中的无效沟通

张研通过对传统电催职场人均创佣及离职率与入职时间相关性分析得出结论,新员工创佣差距大,老员工创佣提升,但存在发展瓶颈。基于此,资产360独立研发“催收员画像”产品,以此缩短新员工创佣差距,打破老员工发展阶段面临的瓶颈问题。“催收员画像”是资产360 DMS电催呼叫中心系统重磅上线的全新功能。其通过大数据分析建模、语音识别、智能语义分析等一系列技术手段,对贷后资产处置人员电话录音进行识别,对话术进行客观、准确、可视化的判断,全面解决贷后资产处置过程中的无效沟通,帮助贷后资产处置人员打破瓶颈,闯出重围,使个人能力得到全方位的提升。

合规监管促进产业升级

银行类不良资产规模缓慢上升,这一发展趋势对不良资产处置行业有着更高的要求。资产360通过短信、电话、微信三种沟通方式做了数据采集工作,并对采集内容进行分析及挖掘,掘出潜在风险并提供策略建议。助于对后期话术、人员、技术、培训、产品、策略的持续改进做背书。通过可进化的智能质检系统合规管理,“万投比”参考指数有很明显的改善。

资产360 助力不良资产处置行业绿色生态

长期以来,资产360在贷后资产管理领域精耕细作,探索全局最优解。率先利用“互联网+大数据”模式,以数据+科技为核心进行处置决策,目前已形成了创新数据化评估模型、智能质检系统、智能催缴机器人等一系列专业产品与贷后资产处置解决方案。致力于为所有金融企业提供全流程专业高效的贷后资产管理服务,同时为企业自身赋予更多价值。



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