贷后策略制定的过程中，针对一些忘记还款而逾期的客户，可以采用弱提醒或者延缓接触的方式让其回款。对于低件均的产品，成本和坏账较为敏感，因此需要对一定比例的客户进行延催。本文结合自己工作实践中的思考，对最优的延催策略比例做出一点思考和研究。
目录
背景
策略比例测算
特定假设下的比例测算
一般假设下的比例测算
一点感想
背景
对于小件均产品，由于成本和坏账较为敏感，会通过策略挑出一部分容易回收的客户进行延缓催收，一般根据分层结果可以分为延催2天、5天、10天等。一方面，缓催带来催收成本的下降；另一方面，缓催也会带来坏账的上升。因此如何找到成本与坏账之间的权衡点就很关键。
假设一个月产生10000个M1案子，其中15%缓催2天(1500个)，2天内自然回收30%(450个)，节省成本12600元；10%缓催5天(1000个)，5天内回收50%(500个)，节省成本16000；5%缓催10天(500个)，10天内回收70%(350个)，节省成本9800元。同时，缓催2天的客户由于晚了2天介入催收，回收率也会有一定的下降，因此坏账会上升。比如缓催2天的客户如果正常入催回收率为90%，而缓催后回收率为85%，就是5%的客户(75个)因为缓催而迁徙到了M2，最终迁徙到M6的话就会直接增加坏账。
策略比例测算
特定假设下的比例测算
首先，需要弄清楚策略比例调整是如何影响成本与坏账的。
上图列出了缓催策略调整对成本以及坏账的影响。假设现在产品件均为840元，24期的消费分期(件均真的很小)，M1催收为28元一件。根据现有策略表现，缓催比例为25%，缓催期内回收率为50%，缓催样本周期回收率降低3%。根据这种假设可以得到每一期节省的成本与坏账的增加：
可以看到此种情况下，大概节省的成本为7%，也就是如果催收成本占单体经济的2%的话，通过缓催策略可以将催收成本降低到1.86%。将上述计算结果还原到影响因素的这张图中：
上述是基于当前情况下测算得到的，因此可以假设缓催比例为x。由于缓催比例的调整会直接影响缓催回收率和周期回收率下降，所以需要假设出这三者之间的关系。一般情况下，缓催比例越大，缓催期内的回收率越低，周期回收率也越低。
假设关系如上，标黄色的部分为前提假设，在100%缓催的情况下，也就是完全不催的时候，缓催期(缓催天数加权平均)内回收率为40%，周期回收率为50%。在缓催比例为10%时，缓催期的回收率为50%，周期回收率为93%，这条是比较确定的假设。
P为账龄，在给定账龄下，上式变为一个关于X的二次函数，可以求解其最大值以及对应的零点。
求解完的结果如下：
由上图可以看到每一期的最佳缓催比例，以及对应的节省成本、坏账增加和成本降低的比例。从中可以得出基本的结论:账龄越往后，缓催比例越大。从业务常识来看，账龄越往后会越容易回收，且余额越来越小，造成的损失也越小，因此缓催比例可以越来越大。
一般假设下的比例测算
上面的测算中假设了100%缓催下的缓催期回收率以及周期回收率，进而推导出缓催比例为x时的缓催期回收率以及周期回收率。所以，如果将100%缓催下的缓催期回收率以及周期回收率分别假设为A和B，就可以得到不同假设下对应的最佳缓催比例。
计算步骤以及结果如下：
因此，可以得到不同假设A、B下的最佳缓催比例和成本节省比例，量化催收策略的效果。
最终所有的结果都取决于A和B这两个值的假设，因此可以采用ABtest的方法去估算A和B的值。比如随机抽取10%的客户不进行催收，统计其在缓催天数内的自然回收率以及周期末的自然回收率，大致可以估计出A和B的值。
一点感想
上述策略比例的测算过程，是本人基于工作中遇到的实际问题反复思考推敲之后得到的。起因也是由于领导一直关心缓催成本与坏账之间的取舍问题，为了解决领导的疑惑所以自己瞎折腾出来了这个方法，并不一定完美，但是逻辑以及大致思路应该是正确的。催收策略的介绍网上可查的很少，所以有时候更多地还是靠自己的思考和研究去解决问题。独立思考是一项很重要的能力，对事情有独立的意见和观点，这样形成的知识才是自己的。
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「Labryant」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/lc434699300/article/details/113483016
若有收获，就点个赞吧
0 人点赞
