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14-催收

时间:2023-07-05 15:14:23浏览次数:35  
标签:14 逾期 联系人 催收 客户 还款 失联

14.催收

一般理解的催收,可是能在M1、M2、M3等如何催收的管理。但早期催收却也很重要。因为过了M1,很可能已经找不到欠款人了。所以在逾期的第一天,就可以开始执行催收手段。

14.1逾期原因

(1)疏忽大意:忘记设置自动还款,或者在外度假、出差。

(2)技术逾期:支付系统延使得还款未能及时到账。

(3)错误信息:设置自动还款时信息错误。

(4)理财较差:客户还款义务超过收入。

(5)个人困境:失业、婚姻问题、财产损失等。

(6)争议纠纷:涉及费用、利率、支付方面的异议。

(7)逃债躲避:有意的失联。

(8)无力偿还:破产原因。

14.2催收产品

通过数据分析,对客户的逾期风险进行评分,利用差异化催收策略进行贷后催收。市场上的一些智能催收产品有:

(1)逾期客户画像:

明晰催收客户生活状况,多维度画像数据,精确勾勒逾期客户还款能力与意愿的相关情况并精准量化。

(2)催收分级:

使用贷后数据和三方数据制作催收评分卡,根据催收评分的结果,对可催人群进行差异化人工入催,优化催收成本,提升客户体验。

(3)催收评分:

评估对象催收难度,融合金额、账龄、地域等多维度信息建模评分系统,对债务还款可能性进行综合。

(4)分单策略:

根据催收评分,结合系统总催收人员能力制定分单策略,以对案件进行合理化分配,提升催收效果。

(5)轮循拨号:

友好自动拨号,对于高频、简单的催收案件,采用轮循拨打,减少人工操作,缩短拨打间隔,有效提升催收效率。

(6)失联修复:

对失联客户的交易前后行为特征进行分析,结合社交信息建立起关联图谱网络,通过图谱中的社交节点进行失联修复。跟踪关注类用户行为轨迹,适时预警,并在逾期失联后以恰当方式进行催收。

14.3建立催收评分卡模型

(1)还款率预测模型:预测经催收后,最终收回的欠款的比率;

(2)账龄滚动模型:预测逾期人群从轻度逾期发展至重度逾期的概率

(3)失联模型:在逾期阶段,对于尚能联系到的人群预测其未来失联的概率

(4)相关指标:逾期天数、逾期金额、历史还款率、个人信息、联系人关系、运营商信息等

14.4催收流程

还款前短信提醒→逾期初短信提醒→逾期初电话提醒→逾期初电话催收→实地文明催收→法院→外包

14.5催收方式

短信催收、电话催收、诉讼催收、上门催收(根据用户的预期境况,判断用户的还款意愿与还款能力的强弱,采取相应的催收方式)

14.5.1逾期1-5天催收方式

(1)关注客户逾期的原因。

(2)不致电联系人,或者只是致电联系人了解客户近况,不透露客户贷款信息

(3)以热情服务客户为主,用提醒的方式进行催收。

14.5.2逾期6-17天催收方式

(1)关注客户本人联系方式、工作信息、居住信息等是否变更,及时更新数据。

(2)致电联系人了解客户近况,并不透露客户贷款信息,对知晓客户贷款的,透露贷款信息,并要求联系人督促客户还款。

(3)加大催收的频率,每天不同时段至少通过两个电话3次以上联系客户。

14.5.3逾期18-30天催收方式

(1)联系到客户的情况下向客户充分说明逾期时间过程的不利影响,并将升级催收方式。

(2)联系不上客户情况下可对贷款人透露贷款信息,并让联系人代为转告客户还款事宜,也让其联系人转告在不处理还款将产生的不利影响。

(3)再次加大催收的力度,每天不同时段通过所有联系人电话联系客户。

14.5.4严重逾期的客户采取方式

(1)电话催收和短信催收的频率再次加强,并不断更新客户新的信息,需找新的突破点。

(2)外访、信函催收的增加,多种催收手段同时交叉进行。

(3)对联系人的施压加大力度,增加联系人代偿的可能性。

(4)营业部建立和维护客户的催收档案,开讨论会交流总结。

标签:14,逾期,联系人,催收,客户,还款,失联
From: https://www.cnblogs.com/hole/p/17528579.html

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