Gabriele Vigo
:面對新冠疫情危機,全球經濟下行,風險損失上升,銀行業催收工作面臨更嚴峻的挑戰。事實上,為了應對日益嚴重的違約、消費者偏好變化以及當前的嚴監管環境,領先的金融機構數年前就啟動了催收數字化轉型之旅。他們大量借鑒其他成功行業的經驗,投資高級分析能力、數字渠道、智能催收功能和下一代催收策略。而本次疫情危機猶如試金石,這些先行布局新技術及新模式的銀行在不確定面前不僅更具韌性、也更能從容應對。

 

為了幫助更多銀行打造相應能力、應對不確定時代下催收工作的變化,麥肯錫中國區銀行業與風險咨詢團隊邀請了多位相關專家及先進金融機構,通過虛擬圓桌形式共同探討這一話題。

 

引言人:

Gabriele Vigo

麥肯錫全球資深董事合伙人
亞洲風險業務負責人

 

主持人:

容覺生(Winston Yung)

麥肯錫全球董事合伙人

中國風險業務負責人

 

 

圓桌嘉賓(按發言順序):

 

成政珉(Jeongmin Seong

麥肯錫全球董事合伙人

全球研究院中國院長

 

Matt Higginson

麥肯錫全球董事合伙人

美國客戶協助業務負責人

 

鄧浩

平安普惠貸后模塊總監

 

郭凱元

麥肯錫全球副董事合伙人

中國風險業務核心成員

 

Flavio Litterio

麥肯錫全球董事合伙人

催收實驗室業務負責人

 

容覺生:新冠疫情給經濟帶來強烈沖擊、各行各業都面臨挑戰。對于銀行而言,隨著大批客戶業務受阻、資金鏈斷裂,催收工作首當其沖。如何通過敏捷實施、數據驅動的智能催收模式,利用機器人介入等數字化手段大幅提升銀行催收能力,是很多銀行關心的問題。

 

在理解銀行催清收面臨的新形勢之前,我們首先把視角拉高,從宏觀經濟角度評估新冠疫情的風險狀況及其經濟影響。

 

成政珉:03年的非典(SARS)疫情給很多人留下非常深刻的印象,所以我們把此次疫情跟03年的非典做比較,以更好的評估本次疫情的影響。03年非典死亡人數在750人左右,這次疫情帶來的死亡病例已經達到40萬,從這個角度看,新冠疫情帶來的沖擊約是03年非典的500倍以上。我們尤其擔心發展中國家,比如南美在全球確診病例中占1/3左右,這些發展中國家醫療資源不足、財政實力有限,所以疫情沖擊更大。

 

由于全球疫情還在發展中,目前還不能準確判斷其經濟影響。但是我們可以從兩個維度進行不同的情景分析(圖1)。

圖1的縱軸分析了疫情傳播情況,我們可以考慮三種不同情景,最好情景:迅速有效地遏制疫情蔓延,比如中國或者韓國。第二種情景:開始時應對非常有效,可是后續發生第二波、第三波爆發,比如新加坡。第三種情景就是徹底失敗,比如某些發展中國家。

 

另外一個維度,即橫軸則考慮了不同政策的影響,非常時期各國政府都推出了非常財政以及貨幣刺激政策。橫軸最右側是最理想的情況:政府政策非常有效,所以投資者、消費者的信心很快恢復。在一些發達國家,刺激政策相當于GDP的15%-30%。而最左側則是另一種情景:干預手段無效,因為政策要落地需要政府的執行力,然而很多政府缺乏這種能力。

 

在這個分析框架下,我們會得到9種不同情景。最理想的是A4,即V型的恢復軌跡。A3是U型情景,A1是Nike型情景,當然我們也不排除黑天鵝當中的黑天鵝,即B3中的L型情景。我們對全球2000名高管的問卷調查顯示,目前大概36%的高管認為全球GDP恢復情景是A1,排第二的是A3,選A4的比例非常少。假設A1情景發生,全球GDP會衰退8%左右,美國和歐洲會衰退10%左右。A3情景發生時,全球經濟會衰退大概3.5%。

 

容覺生:那中國的情況呢?特別是從行業來看,哪些行業受創比較嚴重?因為這將直接影響到銀行的催收工作。

 

成政珉:我們在中國也做過同樣的問卷,大概32%的受訪者選擇了A3,選A4的比例也不少,大概14%。在A4情景下,中國經濟還是有希望快速恢復的。今年經濟增速有可能達到+2%左右,目前很多投行和國際機構對中國GDP的平均預期是1%-2%左右。在A3和A2情況下,大概是0左右,如果是A1和B2的情景,也不排除中國經濟衰退的可能性(圖2)。如果看一些高頻指標,如交通情況或房地產銷售情況,中國經濟目前已經恢復到去年第四季度的水平。

整體上,我們認為疫情對中國經濟起到加速器的作用,后疫情時代,以下五大趨勢將擴大或者加速:第一,數字化;第二,全球依存度降低;第三,競爭加??;第四,消費者日漸成熟;第五,私營企業和社會組織嶄露頭角。時間關系,這里就不一一論述了,感興趣的讀者可以參閱不久前我們發布的報告《快進中國:新冠疫情如何加快五大經濟趨勢》。

 

容覺生:他山之石可以攻玉。面對全球性疫情危機,美國金融機構情況如何?他們又是如何加強自身催收能力的?

 

Matt:鑒于新冠疫情造成的經濟困難,我們預測美國貸款損失可能會達到危機前的2-3倍。我們預計,美國貸款損失應該在2020年達到頂峰,此后可能快速下降,也有可能維持在較高水平(圖3)。

以上預判基于以下三個因素:

 

  1. ?損失頂峰到來的時點由于信用卡還款展期而被推遲;
  2. ?損失規模會與美國失業率相關,這次失業人口可能達到3000萬-5000萬,而上次金融危機時只有1000萬左右;
  3. ?損失持續時間取決于美國聯邦政府的干預措施是否有效,比如給公民提供的經濟救助。

 

危機前,抵押貸款損失率處于相對較低的水平,受新冠疫情影響,可能會漲到上一次金融危機高峰時的2-4倍左右。這可能對消費者貸款產生兩層影響:首先,短期銀行肯定需要給消費者貸款提供展期服務;其次,6-12個月之后,需要變更消費者貸款的一些條款。截至5月底的數據顯示,已經有大約500萬美國消費者(約占全美房貸借款人的9%)出現了還款延期的情況。

 

目前美國銀行業對于潛在損失還是比較樂觀的,大多數銀行預判明年損失會增加25%-50%。對于抵押貸款產品(如房貸)的損失預判,銀行業更為樂觀。人們更擔心信用卡,因為普通人既有信用卡又需要還房貸時,往往會先還房貸。最新調查顯示,美國20%的消費者已經不能及時支付信用卡。目前,大多數美國大銀行都增加了貸款撥備。

 

綜上,目前還難以判斷未來的總體違約率。不過,我們預計受貸款延期還款影響,9、10月份逾期率將飆升,相信到那時,大部分銀行已經做好應對大規模違約的準備了。

 

在美國,多數銀行在集中精力做三件事情。首先,開發高級分析模型,預測出此前沒有逾期過的客戶,哪些會逾期。其次,調動所有數字渠道,聯絡逾期客戶,鼓勵他們在延期付款計劃到期后,通過自助服務渠道還款。第三,很多銀行在大幅擴大員工隊伍,有些銀行新招了上千名催收員,進行遠程培訓,并應用新的遠程管理措施,督導他們的催收績效。

 

容覺生:讓我們再把目光轉向國內。突如其來的疫情令很多機構感到措手不及,請問平安普惠是如何快速調整并應對的?

 

鄧浩:與其他金融機構一樣,疫情期間平安普惠同樣受到經濟下行、延遲復工、客戶資金鏈斷裂及還款能力變差等諸多不利因素的沖擊,信貸業務受到極大的不良壓力。為此平安普惠主要通過三大舉措來應對。

 

首先,科技支持下的遠程復工。依托平安集團在科技基礎設施的長期積累及平安普惠近年在科技金融戰略上的投入,我們第一時間應用遠程辦公技術,保持業務運營,保障整體貸后管理體系正常、穩定運營。例如,平安普惠貸后團隊2月上旬遠程復工率就接近50%,4000多個貸后坐席通過云端系統在家進行業務操作,包括客戶聯系、工作隊列發送等,為客戶提供全套貸后服務,滿足業務需求;相比之下,市面上專業催收公司,2月復工率不到10%,基本處于停擺狀態。

 

第二,AI及智能語音技術賦能。疫情期間,湖北特別是武漢地區封了城,客戶生活受到很大影響,而平安普惠湖北分公司也無法正常運轉。在人力緊張、無法正常開展工作的情況下如何服務客戶?比較幸運的是,我們從18年開始就投入大量精力深入研究智能語音和AI技術,通過大概15萬通客戶電話錄音進行模型訓練,提煉了超過1萬句機器人話術,來應對不同的人機交互場景。

 

與此同時,我們還建立起精準的客戶分群,除了傳統的人行征信數據、客戶還款信息,我們還利用大數據分析,如客戶的稅務記錄、銀行交易流水,水電煤繳費數據等進行判斷。實際上,從19年開始,在與客戶進行人機交互時,我們就注意訓練AI捕捉客戶的還款能力和意愿,并結合數據進行客戶分類,最終實現與不同客群相配套的貸后管理策略。

 

除此之外,我們還實現了催收規則的動態配置,這里的規則不單指AI撥打策略,還包括人工催收策略的調整。3月份開始我們就綜合考慮疫情現狀、催收人力以及客戶投訴等多方面原因,把全國分成多個地區,從而配置差異化的催收策略。比如,2月份,針對所有湖北客戶我們不進行任何人工催收,只通過AI和數字渠道接觸;3月下旬開始逐步恢復對湖北逾期客戶的還款提醒;從4月開始我們才在全湖北地區,逐步恢復提醒催收作業。

 

第三,敏捷的組織架構和業務流程。相比同業,普惠擁有自己的團隊來支持最核心的業務流程,并且經驗比較豐富。以貸后催員為例,多數同業可能在貸款逾期后就將催收業務外包了。那么這次疫情一發生,催收公司停擺,各家公司的壓力就非常大。雖然普惠也有外包,但是在總部和各地分公司仍有一支8000個客服的團隊,管理客戶逾期80天以內的貸后流程。這對于穩定資產質量很有幫助,另外在策略調整和應對方面也更及時。

 

總體來講,得益于科技支持下的遠程復工、AI及智能語音賦能和敏捷的業務流程三大利器,平安普惠在本次疫情中整體資產質量好于預期,各項指標目前恢復得均不錯。下半年我們仍保持高度警惕,以應對其他突發情況。

 

容覺生:面對疫情帶來的新常態,銀行催收工作未來有哪些新趨勢和變化?

 

郭凱元:我們認為,新冠疫情后,催收工作將在規模、客戶行為、人力、運營模式、分析及數字化六大方面發生變化(圖4)。

此外,我們在與參會嘉賓及同仁的現場調研中發現,大家普遍認為消費貸和中小微企業貸今后3個月的逾期會增加50%-200%,新冠疫情將對今年的NCL(凈信貸損失)造成不到5%的影響。

 

另外,銀行不能再基于過去的模型進行客戶行為預期,必須要做一些調整。部分客群,比如自由職業、藍領工人等,短期可能會因失業而還款意愿下降(圖5)。

我們還發現,受疫情影響的逾期客戶更希望通過數字渠道還款,在后疫情時期,銀行需要搭建數字化渠道與客戶接洽。銀行還需要對遠程工作進行調優,比如提供什么樣的激勵,如何讓催員的話術更具同理心等等。

 

最后我們發現,很多銀行在2-3周內就進行了很多數據分析,包括校準模型、對客戶做更精細化的細分。在整個貸款價值鏈考慮,從逾期前預警到如何聯系到客戶,再到逾期后如何進行催收,到90天后如何外包,甚至還有不良資產轉賣等等,都是需要國內銀行下一步去考慮實施的話題。

 

容覺生: 疫情對銀行催收工作的技術及運營能力帶來了考驗,如何提升相關能力?

 

Flavio:疫情期間,各家銀行普遍面臨的挑戰是,客戶咨詢量、逾期相關業務的處理量大大增加,并且客戶行為也在發生改變。要應對這些挑戰及變化,銀行需要實現以下四大轉型:一、通過合作、應用開發等途徑創建新付款渠道,尤其是線上新渠道;二、優化客戶旅程,讓客戶能通過短信、電子郵件、APP等自助進行數字支付;三、在進行客戶協助時,必須給客戶多樣化的選項,并且把每個選項優缺點列出來,幫助客戶做出明智選擇;四、與后端基礎架構整合,實現付款狀態實時更新,打通不同渠道(圖6)。

在基礎設施和技術應用方面,要保障前端的高效運作,必須要確保中間編排層運轉良好,這樣才能夠選擇最佳溝通路徑。同時,在后端必須把所有相關信息全部匯總起來,供前端的催員使用,既包括內部數據,也包括外部數據,外部數據可以通過給外部供應商提供API來實現。

 

運營方面,銀行首先要做好一線管理,前面提到疫情對一線的影響非常大,很多一線現在都遠程工作,所以如何遠程管理他們的催收業績非常重要。銀行首先要搭建基礎架構,比如必須要有好的系統,有相應的電信基礎架構,確保催員遠程工作效能與在催收中心一樣。第二是遠程監控催員業績,并為他們提供有針對性的輔導,這就需要相應的工具。

 

與此同時,運營管理中很重要的一點,就是借助敏捷實施,持續學習和提升,從而建立起新一代催收模式(圖7)。

 

容覺生: 感謝各位!隨著經濟步入下行周期,貸款違約率也節節攀升,而消費者的支付和溝通偏好又發生了深刻轉變,導致傳統的催收模式效率越來越低。對銀行來說,當務之急是轉變催收方式,通過更精準的客戶細分、數字化為主的全渠道策略、定制化信息溝通以及運營模式重構,更精準滿足客戶的催收偏好,優化催收成效。希望今天的分享能給各位銀行業同仁帶來啟發。

 

 

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文章撰寫:印為、王鵬、魯志娟

會議主辦人:賀玨、金悅、李曉韻、唐依雯、謝軼君