中国IDC圈7月20日报道，7月20日，“2017中国行业云计算峰会—金融云”（C9峰会）在北京国贸大酒店（国贸三期）隆重召开。本次大会由中国信息通信研究院指导，云计算发展与政策论坛、数据中心联盟、云计算开源产业联盟主办，云计算发展与政策论坛用户委员会承办、CloudBest、中国IDC圈、网贷之家协办，并受到诸多媒体的大力支持。

2017中国行业云计算峰会—金融云”作为国内金融与云计算领域最具影响力的大会，引来现场人员爆满，大会全面覆盖云计算、金融、人工智能、区块链、大数据等多个领域。

会上，融通汇信集团副总裁蓝鹏出席本次大会并发表主题为《基于大数据和人工智能技术的不良资产处置方式变革》的演讲。

融通汇信集团副总裁 蓝鹏

以下是演讲实录：

各位嘉宾下午好，我今天讲的是最难的硬骨头，不良资产处置领域，我要讲更加焦点的方面，涉及到2-3个小的前提，10万以下的小额信贷，还款意愿特别低的借款者欠款人。

分为两部分，第一是催收领域的现状和未来的发展，第二是我们应用科技手段在催收领域如何提升催收的回款率。先和大家分享一个我自己经历过的案例，这个客户是我们在2015年的客户，最终成为一个坏账。我们通过复盘发现2013和2014年，这名客户已经有多头借贷的记录，在我们催款未果的情况下他采取了不道德的手法，例如失联，电话号码住址和工作单位都换了，最后这个客户成为呆账客户，无法回收。我们解决不了的给的第三方的催收公司照样解决不了，这是我亲身的经历。

 另一方面从催收这个环节，催收这个领域什么时候是社会热点和大家关注的领域，2014年6月份山东辱母案，这是非常恶性的事件，灰色行业和环节也逐渐成为大家关注的点。催收信贷科技金融近期成为特别好的共振，说明大家在未来对金融科技在催收领域的应用会有一个大的发展。

 和大家分享我在这个行业中的亲身感受和对未来的展望、研判。催收这个行业在大家心目中比较低下，没有任何社会地位，一提起来就是黑社会，也没有相关的主管部门，也没有相关法律的支持，这块是一个现状。我相信未来有三个方向会有比较好的发展，例如行业协会、监管机构，特别是个人破产的相关制度的出台。无还款能力的客户我们无法处理，现有的法律制度无法处理，暴力催收是所有催收环节中的最大难的问题，而且是一个顽症，未来应用科技的手段和国家在相关领域的支持力度，手段会越来越多样化，我们这是小额的信贷，如何提高还款意愿，增加给欠款人的心理施压，下一步会做更大的发展，同时个人财产要有一个报备制度作为相应的配套。

目前相关业务中的老赖和失联我经常遇到，欠款人能够想到的第一步就是换电话号码，换单位，换地址，达到摆脱或赖掉债务的情况。多头借贷现在非常严重，一个人在短短四个月之内做了6家多头借贷，这是非常严重的，未来我们会用大数据，我们也在尝试大数据方面如何建立个人信息库，特别是我们信贷客户的信息库，还原后续的在线追踪、足迹追踪，这些在后续方面有一个很大的提升。催收据我所知在整个市场上很少有做非常精细化催收的公司，一般情况下都是CM系统或者客户的借贷系统，这不足以解决问题，催前催中催后全链条的科技应用在下一步有一个大的发展，特别是催收前置，在放款的时候就加入一些催收环节必要的要件和手段，是下一步在整个行业中的方向。

信贷发展的特别快，不管是信用卡领域、P2P领域还是消费金融领域，只要委外了之后，对整个过程就会失去控制，对委托方也会造成巨大的压力，我自己对委外也有非常多的担忧，如何和外包公司建立监控体系，信息的实时交互成为下一步的发展热点。催收市场如此之大，通过非官方途径得到的数据是多少万亿的市场规模，同时在催收过程中我们发现对欠款人的处罚是非常严重的，一个客户半年还惩罚部分可能超过他的本金，会造成对方还款意愿的大幅降低，在此情况下更愿意研判未来的催收外包，第三方会更多的承担平衡器、润滑器的功能，后来会发挥更大的作用。刚才提到的精细化不够，信息接件的时候在案件分级方面没有做非常好的精细化的运作。

 接下来分享金融科技在催收环节的应用，我们把它大体划为催前、催中、催后的应用。催前我们有两个关键点，失联信息的中心、催收的策略，找到人是一回事，如何运用策略让还款人尽多尽快的还款是另一个事情，这两块就是比较有基础含量的，里面夹杂一些行为心理的策略，夹杂一些机器学习如何进行客户分级的策略。

催中，现场的情况是否策略应用得当，是否催收力度足够，是否合规合法，我们处理过程中把行为人的行为道德风险放在非常重要的位置。什么样的人催什么样的案子成功率高，这些做了积极的尝试和应用。

 催后，每一笔款的放出预期之后要不断催收，每催收回来一分都是利润，对这些我们提出了一些新的对未成功案子如何再催收，如何发现催收的机会，批量起诉是最后一步，批量起诉效果并不好，但是不得已去做的事情，催收机会催收预警方面我们做了大量尝试和应用，效果还是不错的。一个好的能够催收回来的离不开精细化的运作和标准化的质量的管控，我们在这个方面下了大量工夫，催收这一个环节我们分了50多个小的环节，保证我们催收的质量。同时用多维度信息采集给更多的线索，发现我们如何应对不同欠款人的特殊情况的处理，这一方面我们做了非常多的应用。

 如果光催收这个环节我们更愿意做深度的应用，不单单对某一家公司可以采用，我们更愿意把线下5000家催收公司联合起来，把催收的环节变得更加顺畅，有六套系统做不同阶段不同环节的应用。特别是催收案件处置预警，催收前置，我们提出得还是比较早的，是预防性的。这些是我们现在在做的。

 今天是偏技术的，我介绍人工智能在催收环节中的应用。我们有7种模型的尝试，我说其中一个。催收流程的形成，催收流程的形成根据案件的不同，我们委托的案件进来之后如何进行信息的再补全、再修复，如何实现信息聚合，对催收轨迹的跟踪和现场情况的提炼，还有复盘、回放，整个环节中在我们接件的时候已经做出来。网络制定是对未来的预判，现在还没有实现，每个被催收的人心里都有一个软肋，以什么样的形式进行告知，如何进行当面的战斗，这些都是在个性化、定制化和用机器学习的办法进行最大匹配化的模型训练得出来的，这可能是未来的一个特别有意思的方向。

 这些技术应用的时间不是非常长，各个环节不是非常成熟，但是通过我们一段时间的摸索和探索，其实已经有了比原来好很多的效果，例如失联客户，通过我们的信息修复和信息中心，应用之后有一个2.4倍的回款率的提升，我们的成本下降了30%，非常多，回款周期也相应缩短。但是这只是现在，我更愿意做下一步更精进的尝试，例如放款之前就把催收的应用加入进去，加入到贷款客户的移动端上，出现了预期和坏账的时候我们有应对的办法，同时以合理合法的形式进行追踪，这些是下一步我们要去做的。

 这个领域愿意接触的人非常少，但是所有金融环节中我认为只有两大块现在不得不去面对，一是技术应用下的风控，二是技术应用下的催收，这两块不得不面对，作为项目负责人、公司负责人、银行机构负责人，这是不得不面对的事情。在此更愿意邀请对这方面感兴趣的人共同做一点事情，共同探讨催收领域科技应用更加完善。谢谢大家。