合生錦創：掘金不良資產 金融科技創造多贏價值

防風險已經成為金融業當前的首要任務。2018年以來，強監管、嚴監管的態勢得以延續，各類機構貸款余額仍然居高不下，防范風險“縮表”迫在眉睫，大量不良資產亟需處置。根據銀監會最新發布的數據，商業銀行的不良貸款余額達1.71萬億元。而一些小貸公司、P2P的逾期率高企，根據網貸（P2P）機構在“全國互聯網金融登記披露服務平臺”上公示的信息顯示，P2P平臺逾期率高達34.56%。

有沒有一個讓債權人、債務人和監管各方均滿意的不良資產處置方案？金融科技出現讓人們看到了提升處置效率、發現不良資產價值的曙光。成立于2015年的北京合生錦創科技有限公司（下稱“合生錦創”），依托強大的大數據和風控能力，與遍布全國27個省市的上百家機構合作，致力于為傳統銀行信用卡和消費金融、現金短貸等互聯網金融公司提供全鏈條、低成本、高品質的貸后管理和清收服務。合生錦創的創新實踐，形成了自己獨特的業務優勢和產品，其近期推出的e賬清平臺即是其中之一。

e賬清：現金貸一攬子賬務管理服務解決方案

2017年下半年以來，現金貸引起監管高度重視，特別是當年12月互聯網金融風險專項整治、P2P網貸風險專項整治工作領導小組辦公室下發了《關于規范整頓“現金貸”業務的通知》，現金貸行業呈“收緊”之勢。監管強化后，大量現金貸平臺停止或壓縮新增貸款，并加緊借款催收。然而，積弊已久，一朝難除。很多現金貸用戶一直沿用的“借新債換舊債”的方式難以為繼，共貸現象浮出水面。

“很多用戶并不是愿意做老賴，只是實在沒有償還能力。”有業內從業人士分析，越是共貸的用戶，現金貸平臺越是加緊催收，生怕其優先償還其他平臺而讓自身遭受損失。

合生錦創適時推出e賬清平臺，意在批量為客戶提供一攬子的賬務管理服務，集中協商還款事宜，減免逾期罰息和滯納金，甚至減免一定比例本金，提高議價能力，緩解債務人財務壓力。

在實際操作過程中，e賬清平臺在線收集客戶意向后，由客戶填寫欠款賬務信息，當登記客戶數達到一定規模后協商拼團，由平臺出面與各貸款機構統一協商還款折扣，當債務人還款至欠款平臺后，欠款賬務清除，信用記錄得以恢復。

業內人士表示，這種創新模式，對于具有共債的用戶而言，無疑是再次獲得金融科技創新的幫助，既能減輕還款負擔，恢復信用記錄，并為其真正利用好互聯網小額借款平臺起到良好的推動作用。而對于行業而言，有利于降低談判、交易成本，有效解決了債務人和平臺之間的問題。

集中貸后管理：打造貸后管理綠色新生態

目前，合生錦創同時對接幾百家貸款機構，幫助他們集中進行貸后管理。據統計，在平均三家以上欠款的客戶占比30%以上，為此，合生錦創在貸后管理評分模型的基礎上，根據多頭等級，配置差異化的貸后管理資源和策略，如高級催收員限時催收，高風險提前屬地上門，有意愿無能力核準債務重組和高力度息費減免等方式，大幅提高催收效率，降低催收成本。

同時，合生錦創還將用戶的多頭畫像、還款畫像、欺詐畫像反饋至貸款機構，將該用戶的貸后管理軌跡數據、還款數據會反饋至模型和策略部門，以便實現智能分配和精確評級。在規模效應作用下，大數據的優勢以幾何級的速度累積，已形成幾百萬的黑名單數據和各維度客戶畫像數據。據悉，合生錦創計劃近期免費對外開放海量的數據，推動行業之間數據共享。

合生錦創堅持“文明管理 綠色管理”的原則，高度重視信息安全和合規性管理，不斷探索通過系統控制和制度規范的方式進行實踐。第一，采取號碼屏蔽措施：合生錦創全部實現貸后管理流程號碼屏蔽功能，徹底屏蔽聯系人手機號碼，債務人所有聯系信息不對貸后管理人員暴露，后臺通過電話錄音監控對貸后管理流程、話術合規性進行監控。第二，制度建設和違規處罰機制：合生錦創建立了貸后管理行為流程、規范、違規罰則、品質控管細則等一系列嚴格的制度規范，同時通過引入科大訊飛的錄音轉譯技術，全量提取電話錄音中違規關鍵詞，確保品質控管無死角。

信用卡代償：人工智能化解逾期顯奇效

信用卡代償業務早在上世紀90年代初就已風靡美國，并為CAPITAL ONE賺下第一桶金，但這個模式卻遲遲沒有在中國市場發芽開花，2015年以后僅省唄、還唄、拉卡拉、替你還等互聯網金融玩家出現，業務模式整體市場滲透率非常低。

合生錦創結合最新的金融科技讓這一模式重新煥發出光彩。合生錦創依托強大的短中期貸后管理能力和用戶量優勢，向有還款意愿但暫無還款能力的債務人推薦代償產品，債務人在代償平臺注冊授信并將所獲得的授信額度打款至欠債賬戶，債務人隨后在代償平臺形成一筆新的低息債務。

從用戶端來看，信用卡代償模式能夠解決其資金短缺需求，彌補不良信用和違約滯納金和罰息損失；銀行端則能夠及時回收欠款，提高逾期壓降速度，優化風險指標；代償機構可以迅速擴大代償業務規模；貸后管理平臺端能夠提高催回效率?？梢哉f，這一模式為上下游提供了完備的金融服務解決方案，形成多贏局面。

當然，這一模式得以實現離不開合生錦創的人工智能和數據風控技術。目前，合生錦創依托5大數據維度、100多個數據源，形成50000多個特征變量工程庫，已經建立了貸前欺詐評分、貸前申請評分、貸中行為評分、貸中額度敏感性預測、流失預測、激活預測、營銷響應評分、貸后管理評分等貫穿貸前、貸中、貸后、營銷等全業務流程的400多個模型。模型與策略場景交叉應用，實現了全業務智能化、精細化的風險管理模式。

人工智能團隊則采用新興的機器學習算法，致力于研究基于申請行為和社交網絡的關聯風險和群體反欺詐，基于網絡軌跡、社交、電商消費等弱特征變量深度學習特征自動生成探索，錄音文件中語音轉譯等問題，特定領域模型效果較傳統模型大幅提升，對信用卡代償模式起到了重要支撐。

據了解，合生錦創目前的合作機構達到上百家，月承接各類貸后管理委案三十多億元，中短賬齡回款率可達90%以上。隨著數據技術的發展、征信體系的完善，貸后管理行業孕育著一個萬億級的大市場。合生錦創相關負責人表示，希望通過金融科技找到規范化的資產處置方案，從而大幅降低成本、提升貸后管理效率，打造各方多贏和綠色健康的不良資產處置生態。

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