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催收机构效能优化模型

2019-08-23 点击:1049

  零壹财经2天前我要分享伴随着新零售大消费的发展,宏观经济周期的变化,新闻媒体聚焦热点,催收业务开始成为了关注点。 催收,是很讲究的业务,可不是几个毛头简单拼动手能力的业务。 那么,究竟怎么个讲究法子呢? 相当一部分催收团队,开始创业,都是因为有某种特定的客户资源,正是基于特定的客户资源... 伴随着新零售大消费的发展,宏观经济周期的变化,新闻媒体聚焦热点,催收业务开始成为了关注点。

  催收,是很讲究的业务,可不是几个毛头简单拼动手能力的业务。

  那么,究竟怎么个讲究法子呢?

  相当一部分催收团队,开始创业,都是因为有某种特定的客户资源,正是基于特定的客户资源和业务环境,外化这种可变成本比较重的业务环境,就形成了现在万家遍地催收的格局。而正是这种特定的资源,才成就了催收机构的利润结构。而往往人心不止于此,都想做大生意,都想跨出属地的藩篱,都想着自己是凭借更多的是能力而非资源,都想着能力可以通用..........

  那么,现有的市场是否就应该是市场本来的应该的,面貌呢?互联网、大数据、云计算、区块链、AI人工智能.....这些技术是否还是会风卷残云呢?

  催收机构的效能(因变量),采用ROI来进行评价度量,ROI=(I*N)C。i1.go2yd.comimage.php?url=0MeOfLJMvT其中,I为毛利规模,N为周转率,C为成本规模。

  收入规模I遵循降序的S曲线。

  周转率N遵循降序的S曲线,对应于资源类项目人员边界。

  收可变成本Ce=人均可变成本ceX催收人员数量n+管理成本Cm。i1.go2yd.comimage.php?url=0MeOfLEWRm其中,人均可变成本ceX催收人员数量n伴随着催收人员的增加呈现线性增长趋势。管理成本Cm伴随着管理人员的增加呈现阶梯跃升状态。

  固定成本Cf呈现阶梯跃升状态,跃升的边界是催收人员管理边界。

  根据某机构的实际运营数据,生成的效能评价曲线,其最优人员规模在10-14人之间,最大盈利的人员规模是30人。

  对两端求偏微分,可知催收机构的效能(因变量)最大值仅与资源类项目收入规模Ip(自变量1)和资源类项目周转率N(自变量2)相关。

  这就解决了催收机构面临的两个方面的困扰:

  1、如何对接甲方委托资产包进行评估,如何判断质量和回收率,如何配置人力资源呢?i1.go2yd.comimage.php?url=0MeOfLmHzU催收机构的效能(因变量)最大值与资源类项目收入规模Ip(自变量1)相关。

  催收机构的资产回收率依赖于甲方的风控能力。甲方的风控能力强,一般水平的欺诈贷前拒贷、贷中回收就处理掉了,能最终形成逾期的借贷主体的欺诈水平会非常高,催收的回收率也就相对低。甲方的风控能力弱,一般水平的欺诈贷前也会通过、贷中也未回收,最终,欺诈水平高的会形成逾期,欺诈水平低的会形成逾期,催收的回收率也就相对高。

  但是,在催收机构接单之前,怎么知道项目的好坏呢?

  很简单,请甲方提供逾期主体的加密索引清单,通过BITs分布共享信息交换系统就可以了解这批加密索引的多头借贷率、逾期比率、高息转贷比率、被执行情况占比、逃废债失联占比......等情况,从而使得催收机构可以有效评价甲方委托资产包的催收率,准确评价资产包的成本,从而准确判断资产包的价值,有效配置人力资源,提升催收机构的效能。

  2、催收机构内部人力资源有限,对每个逾期对象如何进行评价呢,同时,如何建立透明公开的内部机制有效激励员工呢?如何动态跟踪逾期对象信息,实时调整工单排序,保持人力资源分配最优呢?。

  催收机构的效能(因变量)最大值资源类项目周转率N(自变量2)相关。

  催收是成本极其敏感的业务,要求把最有效的人力资源用在最可能追回的债务人上,从而实现周转率的最大化。

  首先,要对每天的催收员派单进行优化。那些已经证明是最不可能催收的债务人先往后排,先催最可能回收的。

  那么,如何知道谁好催,谁不好催呢?

  很简单,建立实时派单系统,把催收清单加密生成索引,通过BITs分布共享信息交换系统就可以了解这批加密索引的多头借贷率、逾期比率、高息转贷比率、被执行情况占比、逃废债失联占比......等情况,从而使得催收机构可以实时有效评价催收清单中债务人的优先级,实时给出最优的派工清单,提高周转率,把有限的资源用在敏感的对象上,从而提升催收机构的效能。

  上述采用演绎阐述,未涉及宏观和监管等外生变异。

  如果有一天AI那么强大了,会不会有什么不同呢?可变成本微不足道,固定成本可以快速摊薄,又会是怎么样的呢?也许那个时候信贷首先还会是现在这种样子吗?如果不是,那又何必纠结贷后催收是什么样的呢?收藏举报投诉

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