兩萬億不良資產待處置 大資料、人工智慧可提效催收
原標題：兩萬億不良資產待處置 AI結合人工可提高催回率超10個百分點
記者：侯瀟怡 深圳報道
導讀
大額不良仍舊依賴人工。但小額不良則可以通過金融科技手段，批量化智慧化處置，效能提升最為顯著。
根據銀監會披露的最新統計資料，截至2018年二季度末，商業銀行不良貸款餘額達1.96萬億元。面對近2萬億的待處置存量不良資產，如何在規範行業的前提下，進一步提高不良資產處置效率是行業共同探討的核心問題。
某大行相關業務人士對21世紀經濟報道記者表示，我國的不良資產化解仍處在漫長的化解週期中，銀行的不良資產今年剛剛保持了相對穩定的狀態，但面對目前存量的兩萬億的巨大基數，從目前AMC和銀行自身的清收速度來看，消化也需要一個更長的週期。如何提升效能，提高回收的效率？金融科技應該是目前全行業都在關注並且嘗試應用的突破點。
21世紀經濟報道記者採訪多位銀行、不良資產處置相關業務人士後獲悉，相較科技手段已經深度融合的金融業眾多領域，不良資產處置是其進入晚、融合度與成熟度相對較低的領域。但近一兩年的快速發展，對傳統不良資產行業，尤其是中小微和零售不良的清收，已有較大突破。
大資料、人工智慧提效催收
大資料、人工智慧、區塊鏈等當下最熱的金融科技手段，在不良資產行業多有嘗試。但21世紀經濟報道記者採訪中發現，目前最為顯著提升不良資產處置行業效能的，是大資料與人工智慧的應用。
某股份行不良資產相關業務人士對21世紀經濟報道記者表示，傳統不良資產清收是大量依賴人工的行業，使用傳統臺賬的時候每天都要收集整理大量的資料資訊，製作無數的excel表格。目前大資料的使用首先將從業者從繁雜的基礎資料整理中解放出來，進入更為科學化、智慧化的工作流程中。這本身就是效率的提升。
此外，該人士還指出，決定不良資產清收效率的，除了業務人員日常工作效率的高低，最關鍵的是能否發現有效的財產線索，大資料的運用可以直接提升財產線索的發現能力。
他指出，通過大資料可以刻畫每一個債務人的客戶畫像，包括公開資訊比如工商資訊、法院判決資訊、稅務資訊等等，以及通過銀行端可以獲取的關聯賬戶、交易對手、交易資訊等等，大資料的全面和高效直接提升了財產資訊發現的效率。財產資訊的發掘直接決定了不良回收的成功率。
某第三方不良資產清收公司業務負責人指出，目前運用大資料與AI結合，進行智慧催收也逐漸成為傳統清收的補充手段。
她指出，現在已經可以做到將每個催收案件進行基本資訊處理後，利用演算法、大資料等技術手段，通過知識圖譜完成人際關係網路分析，通過網路公開資訊查詢關聯人，獲得優先聯絡號碼，再根據不同逾期賬齡、不同使用者畫像，由AI自動分析歷史最佳的話術與溝通策略，最後再由機器自動模擬完成語音或者簡訊催收，並生成處置報告，根據催回情況進入下一步處理，結案、人工介入或者外訪參與。
該人士指出，從測試結果看，人工結合智慧催收對消費貸款和信用貸款的催回率可以達到50%-60%，相較純人工催收方式高出13個百分點。或許智慧催收與人工催收結合將是未來的普遍趨勢。
小額不良最為受益
某股份行不良資產業務負責人對21世紀經濟報道記者表示，從不良資產處置的幾塊業務來看，主要分為大額對公不良、小額對公不良以及零售不良，大額不良可以通過債轉股和其他方式來處置，週期很長，仍舊依賴人工。但小額不良，則完全可以通過金融科技手段，批量化智慧化處置。金融科技對小額不良處置的效能提升是最為顯著的。
某第三方不良資產清收公司業務負責人表示，不良資產處置本質上也是金融服務，作為第三方來說，選擇提供何種型別的服務尤為重要。
她指出，隨著網際網路金融的發展，個人消費貸增量迅猛，隨之小額不良基數迅速增加，一方面是資產總量的增加，另一方面是大量的債務人。但具備快速、高效清收這部分不良能力的金融機構仍佔少數。大量中小銀行和網貸平臺不具備專業清收能力，第三方服務需要找到痛點。
該人士還指出，我們認為，通過大資料和人工智慧，可以更精準的批量化的發現債務人財產線索，進而提高資產回收收益。進而提供資產管理、優化財務報表、幫助核銷專業的諮詢和服務，從市場需求看空間很大。
她指出，從第三方金融服務公司來說，小額不良業務的收益回報也是最為可觀的。“大額不良因為週期長、同類參考定價不透明，很難進行定價。但是小額不良則不同，許多平臺對於不良的清收能力很差，回收率只有10%-20%，而通過金融科技，回收率可以達到60%左右，這部分的收益是穩定且可觀的。”她稱。
金融科技應用仍存瓶頸
雖然金融科技的應用目前在不良資產清收領域已經取得不少突破，但21世紀經濟報道記者瞭解到，金融科技對不良資產處置整體效能的提升，目前仍存在瓶頸。
前述某大行不良資產相關業務人士告訴21世紀經濟報道記者，從整體不良資產的類別看，來自企業、政府的大額不良資產佔比在80%左右，小額不良雖然取得了快速的應用突破，但從體量上看，艱鉅的任務仍是大額對公不良。而這部分業務依然大量依賴人工。
華南某股份行對公不良業務人士對21世紀經濟報道記者直言，金融科技的應用就對公業務來說主要體現在流程效率的提升、電子化線上化、簡化流程步驟、方便資料查閱和部分財產價值發現。但對與整體提升不良資產處置效率來說，目前的應用階段提升效用不大。
他指出，大額對公不良的處置方式一般只有三種方式，一是訴訟到底，這種方式流程週期會非常長，一般需要兩到三年；二是與客戶談判和解；三是把資產債權直接賣給資產管理公司。目前金融科技的運用主要是對處置環節中流程的線上化和智慧化，但決定案件結案的最關鍵因素一是法院的執行效率，二是與客戶的談判。均依賴人工且有一定的不可控性。所以目前大額不良資產清收仍然有一定難度。
但該人士告訴21世紀經濟報道記者，未來隨著金融科技手段的進一步發展，與資料的長期積累，金融科技賦能大額對公不良清收仍有突破點。
他認為，一方面是人工智慧的積累和學習。“沒有五年以上學習積累的人工智慧可能難以真正替代人工決策。不良資產處置的業務其實類似於投行，只是面對的資產有所區別，但都要對行業進行大量的調研和分析。目前決策依然依賴於人工，決策的過程本就需要花費大量的時間，未來或許可以通過機器進行最優決策，這將是效率提升的方向之一。”
該人士還指出，此外不良資產行業也需要更多的開放和合作，比如各級法院能否開放埠，進行資料的直接對接。資產管理公司能否對接埠，對同類不良資產進行定價上的建議。對那些同時具備多家債權人的債務人，債權人之間能否進行系統和資訊上的對接，將進一步提升談判效率和決策效率。但目前看，這些設想短期內暫難實現。