两万亿不良资产待处置 大数据、人工智能可提效催收

　　原标题：两万亿不良资产待处置 AI结合人工可提高催回率超10个百分点

　　记者：侯潇怡 深圳报道

　　导读

　　大额不良仍旧依赖人工。但小额不良则可以通过金融科技手段，批量化智能化处置，效能提升最为显著。

　　根据银监会披露的最新统计数据，截至2018年二季度末，商业银行不良贷款余额达1.96万亿元。面对近2万亿的待处置存量不良资产，如何在规范行业的前提下，进一步提高不良资产处置效率是行业共同探讨的核心问题。

　　某大行相关业务人士对21世纪经济报道记者表示，我国的不良资产化解仍处在漫长的化解周期中，银行的不良资产今年刚刚保持了相对稳定的状态，但面对目前存量的两万亿的巨大基数，从目前AMC和银行自身的清收速度来看，消化也需要一个更长的周期。如何提升效能，提高回收的效率？金融科技应该是目前全行业都在关注并且尝试应用的突破点。

　　21世纪经济报道记者采访多位银行、不良资产处置相关业务人士后获悉，相较科技手段已经深度融合的金融业众多领域，不良资产处置是其进入晚、融合度与成熟度相对较低的领域。但近一两年的快速发展，对传统不良资产行业，尤其是中小微和零售不良的清收，已有较大突破。

　　大数据、人工智能提效催收

　　大数据、人工智能、区块链等当下最热的金融科技手段，在不良资产行业多有尝试。但21世纪经济报道记者采访中发现，目前最为显著提升不良资产处置行业效能的，是大数据与人工智能的应用。

　　某股份行不良资产相关业务人士对21世纪经济报道记者表示，传统不良资产清收是大量依赖人工的行业，使用传统台账的时候每天都要收集整理大量的数据信息，制作无数的excel表格。目前大数据的使用首先将从业者从繁杂的基础数据整理中解放出来，进入更为科学化、智能化的工作流程中。这本身就是效率的提升。

　　此外，该人士还指出，决定不良资产清收效率的，除了业务人员日常工作效率的高低，最关键的是能否发现有效的财产线索，大数据的运用可以直接提升财产线索的发现能力。

　　他指出，通过大数据可以刻画每一个债务人的客户画像，包括公开信息比如工商信息、法院判决信息、税务信息等等，以及通过银行端可以获取的关联账户、交易对手、交易信息等等，大数据的全面和高效直接提升了财产信息发现的效率。财产信息的发掘直接决定了不良回收的成功率。

　　某第三方不良资产清收公司业务负责人指出，目前运用大数据与AI结合，进行智能催收也逐渐成为传统清收的补充手段。

　　她指出，现在已经可以做到将每个催收案件进行基本信息处理后，利用算法、大数据等技术手段，通过知识图谱完成人际关系网络分析，通过网络公开信息查找关联人，获得优先联系号码，再根据不同逾期账龄、不同用户画像，由AI自动分析历史最佳的话术与沟通策略，最后再由机器自动模拟完成语音或者短信催收，并生成处置报告，根据催回情况进入下一步处理，结案、人工介入或者外访参与。

　　该人士指出，从测试结果看，人工结合智能催收对消费贷款和信用贷款的催回率可以达到50%-60%，相较纯人工催收方式高出13个百分点。或许智能催收与人工催收结合将是未来的普遍趋势。

　　小额不良最为受益

　　某股份行不良资产业务负责人对21世纪经济报道记者表示，从不良资产处置的几块业务来看，主要分为大额对公不良、小额对公不良以及零售不良，大额不良可以通过债转股和其他方式来处置，周期很长，仍旧依赖人工。但小额不良，则完全可以通过金融科技手段，批量化智能化处置。金融科技对小额不良处置的效能提升是最为显著的。

　　某第三方不良资产清收公司业务负责人表示，不良资产处置本质上也是金融服务，作为第三方来说，选择提供何种类型的服务尤为重要。

　　她指出，随着互联网金融的发展，个人消费贷增量迅猛，随之小额不良基数迅速增加，一方面是资产总量的增加，另一方面是大量的债务人。但具备快速、高效清收这部分不良能力的金融机构仍占少数。大量中小银行和网贷平台不具备专业清收能力，第三方服务需要找到痛点。

　　该人士还指出，我们认为，通过大数据和人工智能，可以更精准的批量化的发现债务人财产线索，进而提高资产回收收益。进而提供资产管理、优化财务报表、帮助核销专业的咨询和服务，从市场需求看空间很大。

　　她指出，从第三方金融服务公司来说，小额不良业务的收益回报也是最为可观的。“大额不良因为周期长、同类参考定价不透明，很难进行定价。但是小额不良则不同，许多平台对于不良的清收能力很差，回收率只有10%-20%，而通过金融科技，回收率可以达到60%左右，这部分的收益是稳定且可观的。”她称。

　　金融科技应用仍存瓶颈

　　虽然金融科技的应用目前在不良资产清收领域已经取得不少突破，但21世纪经济报道记者了解到，金融科技对不良资产处置整体效能的提升，目前仍存在瓶颈。

　　前述某大行不良资产相关业务人士告诉21世纪经济报道记者，从整体不良资产的类别看，来自企业、政府的大额不良资产占比在80%左右，小额不良虽然取得了快速的应用突破，但从体量上看，艰巨的任务仍是大额对公不良。而这部分业务依然大量依赖人工。

　　华南某股份行对公不良业务人士对21世纪经济报道记者直言，金融科技的应用就对公业务来说主要体现在流程效率的提升、电子化线上化、简化流程步骤、方便数据查阅和部分财产价值发现。但对与整体提升不良资产处置效率来说，目前的应用阶段提升效用不大。

　　他指出，大额对公不良的处置方式一般只有三种方式，一是诉讼到底，这种方式流程周期会非常长，一般需要两到三年；二是与客户谈判和解；三是把资产债权直接卖给资产管理公司。目前金融科技的运用主要是对处置环节中流程的线上化和智能化，但决定案件结案的最关键因素一是法院的执行效率，二是与客户的谈判。均依赖人工且有一定的不可控性。所以目前大额不良资产清收仍然有一定难度。

　　但该人士告诉21世纪经济报道记者，未来随着金融科技手段的进一步发展，与数据的长期积累，金融科技赋能大额对公不良清收仍有突破点。

　　他认为，一方面是人工智能的积累和学习。“没有五年以上学习积累的人工智能可能难以真正替代人工决策。不良资产处置的业务其实类似于投行，只是面对的资产有所区别，但都要对行业进行大量的调研和分析。目前决策依然依赖于人工，决策的过程本就需要花费大量的时间，未来或许可以通过机器进行最优决策，这将是效率提升的方向之一。”

　　该人士还指出，此外不良资产行业也需要更多的开放和合作，比如各级法院能否开放端口，进行数据的直接对接。资产管理公司能否对接端口，对同类不良资产进行定价上的建议。对那些同时具备多家债权人的债务人，债权人之间能否进行系统和信息上的对接，将进一步提升谈判效率和决策效率。但目前看，这些设想短期内暂难实现。