一：催收意義
- 1. 增加逾期回款
- 2.減少逾期客服風險
- 3.客戶關懷
- 4.客戶體驗
- 5.市場動向
- 6.輿情分析
- 7.提升產品競爭力
- 8.可下沉的市場機會
- 9.社會價值
二：催收階段
- 1.風險預防：行為評分
- 2.早期催收：降低滾動率與損失；減少運營成本；增加客戶滿意度；減少客戶投訴。重點是聯絡賬戶（3月內）
- 3.晚期催收：增加債務催收金額；減少損失。重點是處置賬戶
- 4.清收、保全：增加債務保全金額；優化委外、代理服務商表現；提高凈現值
三：催收方法
短信 信函催收 智能語音 電話 外訪 訴訟 資產包處置
四：催收評分搭建
- 1.逾期客服畫像與應用，通過統計建模深度挖掘客戶標簽，實現逾期客服分群、智能催收策略設計
- 2針對不同階段客戶，采用不同模型和策略，采用模型融合方式。
搭建流程：
- 業務理解----數據准備----數據分析---模型設計---樣本衍生---模型搭建---策略設計---測試上線---監控優化
變量介紹：
- 客戶基本信息（性別，年齡，學歷，注冊激活記錄...）
- 銀行信息（信用卡額度，余額，消費記錄...）
- 通訊信息（賬單，短信，運營商，設備...）
- 借款還款行為信息（借款信息，還款金額，還款時間，逾期天數...）
- 客戶信息變動，借款行為信息，客戶偏好等
模型評估：
- 使用lift charts和相關統計量（auc,k-s,gini）評估候選模型表現
跨期驗證：
- 利用不同時間段樣本進行跨樣本驗證