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Trueaccord研究,大数据催收的启示

行业新闻 2018-05-15 63浏览


官网:https://www.trueaccord.com/Trueaccord是目前世界上第一家利用行为分析、机器学习和现代通信渠道进行催收的公司,其研发的heartbeat是第一个收集数据和基于机器学习的系统。Trueaccord根据用户的个性定制相应的催收策略的催收模式使催收成本大幅降低,Trueaccord很注重用户体验,即便是逾期用户,也要根据个人特征提供最佳的让客户感到友好的解决方案。
创始人王晓婷在三月份朗迪峰会上曾参观过这家公司并同Trueaccord创始人进行了探讨交流。王晓婷当时震撼于这家市值上亿美元,融资千万美元, 全美20多家大银行,每年处理资产超过百亿美元,与国内动辄几百人甚至上万人的催收公司相比,这样一家大公司的员工实在少得可怜,只有区区15人。通过本次家探访,更加坚定和明确了大数据催收的重要性和目标。
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http://mp.weixin.qq.com/s
Trueaccord与美国传统催收行业的对比 ?传统催收Trueaccord
催收流程根据逾期时间粗略匹配催收策略利用heartbeat,基于机器学习的系统,学习客户行为,并转化为最佳解决方案
回款率1-1.5%提高至少20%,每一美元追债成功的概率比传统追债公司高30%到300%。
催收方式 、短信、上门等Automated Staff自动发送邮件、信函等
催收效率(美国)800户/月(知乎)10000户/月
用户体验关注度基本不注重消费者体验提供最佳的用户体验:尽量减少交往环节,并利用数据反馈及时调整策略注:"Automated Staff",虚拟的短信发送者目录,以增加可靠性Ture Accord运营衡量指标是催收邮件的打开率和客服处理案件的效率。
解决方法 ?
1)Opertimizer——最优控制器,世界上最复杂的催收产品
特点:
Targeted:行为学习引擎提供最佳解决方案提高回款率
Persistent:持续不断的沟通使用户将你放在还款前列
Flexible:3-100w美元的债务账户能得到相同的
Controlled:可实时进入你的账户内部查看进程和绩效数据
2)Qualifier ——降低成本、增加收益
特点:
technology-driven:用最少的交往接触取得最高的回款率,放弃 集中施压扰乱客户
flexible:有大量催收策略,简单易用
数据驱动
3)platform——平台,提供工具,用机器学习来改变你的团队
特点:
tailored: 支持定制策略流程,完全掌控进程和绩效
scale:实现规模化,节省成本
不良类别及相应特征 ?
1)信用卡
TrueAccord提供动态自适应收集程序,增加渗透率和恢复率。
2)Marketplaces and On-Demand Services
自主系统在适当的时间与供应商联系,并提供良好的客户体验
3)消费贷款
适应性引擎从客户行为中学习,并为每个帐户创建定制的收集体验。
4)Merchant Cash Advance小企业债
我们的适应性引擎提供了独特的沟通,旨在说服小企业主的动机。
行为算法发现在线足迹。系统可以在网上找到小企业主,即使他们关闭了商店。
5)Ecommerce,针对电子商务的消费者拒付款
自适应引擎根据客户行为创建独特的收集策略。
我们的平台可以识别您的投资组合中的“好人”,并帮助他们恢复与您的业务。它在正确的时间和正确的渠道与客户联系,以说服他们付款。
6)物业管理
我们的数据收集算法找到租户的在线足迹并追踪其行为。即使您的租户更改了邮政编码,也能恢复平衡。
7)Utilities
TrueAccord提供了一个自主和有针对性的系统,其工作小至3美元。
您的回报将通过使用我们的自主引擎去最小的未结余额,同时仍然给每个帐户一个定制的体验。
持续的系统在所有时间工作的同时有效地处理高触摸过程。
总结启示
? ? ?1)True Accord搭建了催收模型,尝试进行风险评估评级
核心逻辑就是,风险评级后,针对不同的评级,可推行不一样的催收策略
2)对于逾期借款人的分类,不是按照逾期天数、金额简单划分,而是按照还款能力和还款意愿再细分。
3)始终为客户提供最佳的用户体验——即使客户是逾期借款人。
大数据催收探索方向
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1)大数据模型帮助预测催回概率,进行信用定价
目前业内的大数据模型已经包括了30几个维度,对于一个几十万条案例的催收平台而言,其基于大数据的回款预测模型已经能够做到催回率的正负百分之1-2%的精度。
2)催收记录标准化
催记是影响催收回款的一个非常重要的因素,标准化的催记有助于后续自动化、精细化催收的推进。3)催收平台的尝试我国催收体系不如美国完善,形成标准化的催收作业模式还需要一定时间的累积,就近催收、兼职催收、快速催收已成为不可阻挡的大趋势。催收平台是一个积累数据,调优模型的过程,宜早不宜晚。
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