贷后策略的一点思考
? 之前寫過一篇貸后策略效果評估的文章，主要是介紹策略的制定以及效果的評估方法，評估方法從常見的命中率、覆蓋率控制命中策略的人數，也大致預估了對催收成本以及壞賬的影響。本文針對上次的文章進行幾點補充，主要是從實際業務的角度，對催收產能以及業績指標的影響作合理的預估及監控。
目錄
? 假設現在有緩催3天、5天、15天的3條策略，其命中率和覆蓋率如下(策略內容為虛構)：
? 三條策略一共覆蓋了30%的客群，且緩催15天的客群應該是歷史回收率最高的，緩催3天的客群歷史回收率最低，但應該也要高于整體的歷史回收率，否則就沒有作策略的意義。
1.預估產能
? 緩催策略上線之后，必然會導致下個月的入催數量有一定幅度減少，所以需要對入催量進行預估以便對催收人力安排進行調整。
? 由于緩催3、5、15天之后沒有回收的案子之后需要重新入催，所以逾期的第1天、第4天、第6天、第15天都會有案子入催。策略上預計有30%的案子會命中緩催策略，70%的案子正常入催。假設緩催3天的案子在緩催期內的回收率為30%，即有70%的案子會重新分案；同理緩催5天回收率為40%，剩余60%會重新分案；緩催15天回收率為50%，剩余50%會重新分案。這里的回收率可以用歷史第3、5、15天的回收率來假設，即容易回收的案件的自然回收率和整體的回收率一致。這一假設可以等策略上線之后有了表現再進行調整。
? 基于上面的假設，以此可以預估本月實際的委案量。假設本月有10000個案件發生逾期，那么需要入催的案量則為10000*70%+10000*10%*70%+10000*10%*60%+10000*10%*50%=8800。即最終有8800個案子入催。所以雖然命中緩催策略的比例是30%，但是由于未回收之后需要繼續入催，實際緩催的比例大概在12%左右。
? 有了實際委案量的預估之后，可以合理安排催收人力以釋放催收人員產能。實際情況中，由于緩催3天里面會涉及多條策略，比如不同賬齡會有不同的緩催3天的策略內容，因此預估案量的過程需要更加精細化的計算和假設。
2.預估指標
? 緩催策略的目的是在保證回收率不變的情況下盡可能降低催收成本。但是由于入催時間晚了幾天，催收人員跟進的時間也相應減少，因此回收率一定會有一定程度降低。所以緩催策略上線的同時，需要預估上線之后當月的回收率，以調整催收人員的業績考核指標。
? 上圖最右邊那列是預估業績指標結果。以緩催3天為例，有1000個案子命中此條策略，3天內回收率為30%，即300個案子自然回收，剩余的700個會繼續委案。歷史數據表明緩催3天的案子回收率為80%，即正常入催的話會有800個案子回收。因此如果想要達到和人工催收相同的回收率，則還需要回收800-300=500個，委案數為700個，因此業績指標為500/700=71.43%。實際情況中，3天之后入催一定會比第1天入催回收率有所下降，因此實際業績指標會再低一點。同理可計算出緩催5天的業績指標為75%，緩催15天的業績指標為80%。
? 如果案件量很大，命中策略的數目也較多，可以根據不同的緩催策略分別制定相應的考核指標，即上圖中這樣。如果案件量很少，可以直接預估整體的績效指標降低程度。比如上面的案例中，緩催3天委案700個，需回收500個；緩催5天委案600個，需回收450個；緩催15天委案500個，需回收400個；正常入催7000個，需回收5250個。因此總體回收率為(500+450+400+5250)/(700+600+500+7000)=75%。這里的預估整體指標和原來的回收率一樣，是基于緩催樣本的回收率和人工催收回收率的效果一致的前提條件，實際情況中一定會比75%低。
? 除了策略的影響為，每個月的績效指標考核也需要有科學制定流程。比如上個月的回收率為75%，這個月的預估回收率不一定為75%，這里簡單介紹一下考核指標的制定方法。
? 首先，將各資產包各個賬齡段的回收率列成一個倒三角形，比如2020年5月的資產包，前3期(6、7、8月)的回收率依次為70%、75%、80%，現在需要預估9月份的績效指標。這里可以就用近3期的回收率取平均或者按一定比例取加權平均(比如5:3:2)，預估出9月的回收率，其它月份的資產包依次類推。然后再根據每個月資產包的單量占比對回收率進行加權，最后得到整體的回收率為73.25%，即可作為當月的預估指標。
3.策略監控
? 策略上線之后，需要監控每天的分案數以及回收數，及時對比回收率與歷史的變化，如果與歷史出現較大偏離則需要找出原因調整策略。
? 上表列出了每日的分案數、回收數以及回收率，需要關注的數據有緩催期內的回收率、緩催樣本周期末的回收率以及和人工催收回收率之間的對比。上圖中緩催3天、5天的回收率比歷史人工催收低2個點左右，緩催15天的回收率比歷史人工催收低4個點。
? 有了一個周期的數據表現之后，可以測算一下緩催策略節省了多少成本，以及由于緩催策略導致的回收率的降低或者遷徙率的升高，有多少樣本由于緩催策略的影響遷徙到M2，進而估算出對最終壞賬的影響。將節省的催收成本和增加的壞賬進行比較，最終判斷策略的實施是否合理，以及如何調整緩催策略的比例。
總結
? 本文是催收策略的制定和調整的一些經驗，策略應用除了根據已有數據表現制定催收策略，還需要對策略上線之后的一系列結果進行預估，以便合理安排催收人力。科學合理的貸后運營管理以及完善的系統建設才是提高回收率的關鍵，因為催收效果影響最大的因素還是催收人員本身。
【作者】：Labryant
【原創公眾號】：風控獵人
【簡介】：某創業公司策略分析師，積極上進，努力提升。乾坤未定，你我都是黑馬。
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總結
